[发明专利]一种风险行为识别方法

权利要求书

1.一种风险行为识别方法，其特征在于，包括：

获取视频流序列中任一视频帧中目标人员的身体形态；其中，所述目标人员的身体形态为所述目标人员各身体部位的位置信息；

根据任一视频帧中目标人员的身体形态和所述任一视频帧的前序视频帧中目标人员的身体形态，获取所述任一视频帧中目标人员的运动信息；其中，所述目标人员的运动信息为所述目标人员各身体部位的运动信息；

根据第一预设数量个视频帧中目标人员的身体形态和运动信息，获取目标人员的风险行为识别结果；

所述获取视频流序列中任一视频帧中目标人员的身体形态，进一步包括：

获取视频流序列中任一视频帧中每一身体部位的置信度和部分亲和性字段；

基于所述每一身体部位的部分亲和性字段，获取每一身体部位对应的人员；

基于所述每一身体部位对应的人员和置信度，将目标人员对应的全部身体部位的位置信息作为目标人员的身体形态；

其中，身体部位的部分亲和性字段是该身体部位的2D矢量场。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一预设数量个视频帧中目标人员的身体形态和运动信息，获取目标人员的风险行为识别结果，进一步包括：

将第一预设数量个视频帧中目标人员的身体形态和运动信息输入行为识别模型，获取输出结果；

若所述输出结果大于预设的风险阈值，则所述目标人员的风险行为识别结果为风险行为。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取视频流序列中任一视频帧中每一身体部位的置信度和部分亲和性字段，进一步包括：

将所述任一视频帧输入训练好的神经网络，获取所述任一视频帧中每一身体部位的置信度和部分亲和性字段；

其中，所述神经网络由第一分支和第二分支构成；所述第一分支由第二预设数量级卷积神经网络构成，所述第一分支用于预测每一身体部位的置信度；所述第二分支由第二预设数量级卷积神经网络构成，所述第二分支用于预测每一身体部位的部分亲和性字段。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每一身体部位的部分亲和性字段，获取每一身体部位对应的人员，进一步包括：

基于最大权二部图匹配法，根据每一身体部位的部分亲和性字段，获取与任一身体部位匹配权重最大的另一身体部位，并将所述任一身体部位和另一身体部位连接；

根据任一身体部位的连接结果，获取所述任一身体部位对应的人员。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据任一视频帧中目标人员的身体形态和任一视频帧的前序视频帧中目标人员的身体形态，获取所述任一视频帧中目标人员的运动信息，进一步包括：

根据任一身体部位的当前位置信息和历史位置信息，获取所述任一身体部位的运动信息；其中，所述当前位置信息是所述任一视频帧中所述任一身体部位的位置信息，所述历史位置信息是所述任一视频帧的前序视频帧中所述任一身体部位的位置信息，所述身体部位的运动信息为所述任一视频帧与所述任一视频帧的前序视频帧中所述任一身体部位所处位置的距离与方向构成的矢量；

将所述任一视频帧中目标人员的全部身体部位的运动信息作为所述目标人员的运动信息。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述行为识别结果大于预设的风险阈值，则确认所述第一预设数量个视频帧中目标人员的行为为风险行为，之后还包括：

将所述风险行为进行显示并发送风险警告。