[发明专利]基于人工智能算法的多人行为识别方法及装置

权利要求书

1.基于人工智能算法的多人行为识别方法，其特征在于，包括：

接收待处理图像信息，所述待处理图像信息包括视频和连续图像；

检测所述待处理图像信息所包括的每帧图像中所有人的位置坐标；

将所述每帧图像中所有人中的同一个人进行关联，得出所述待处理图像信息中每个人对应连续N帧画面中的位置坐标；对于每个人，基于该人对应的连续N帧画面中的位置坐标，对该人对应的连续N帧画面中的位置坐标所对应的图像，计算所述每个人在时间维度和空间维度上能够区分其他人的特征图，得到该人对应的时空特征图，其中N为正整数，N取值为不小于计算一次所述每个人的特征图所需图像的数量；

基于所述每个人对应的时空特征图提取所述每个人对应的候选时序；

对于每个人，根据所述候选时序从所述候选时序对应人的时空特征图中提取所述候选时序对应的特征图；

根据所述候选时序对应的特征图确定所述候选时序对应人的行为，以及根据所述候选时序对应的特征图和所述候选时序对应人的连续N帧画面中的位置坐标确定所述行为发生位置坐标，以及根据所述候选时序确定所述候选时序对应人的行为发生时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个人对应的时空特征图提取所述每个人对应的候选时序，包括：

通过预设候选时序和所述每个人对应的时空特征图提取所述每个人对应的第一候选时序，所述预设候选时序为根据人的行为规律预先估计的候选时序；

基于非极大值抑制算法从所述第一候选时序中确定出所述每个人对应的候选时序。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选时序对应的特征图确定所述候选时序对应人的行为，包括：

对所述候选时序对应的特征图进行池化；

根据池化后的特征图和预设行为分类器确定所述候选时序对应人的行为。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每个人对应连续N帧画面中的位置坐标包括每个人对应多个连续N帧画面中的位置坐标；

对于每个人，所述对该人对应的连续N帧画面中的位置坐标所对应的图像，计算所述每个人在时间维度和空间维度上能够区分其他人的特征图，得到该人对应的时空特征图，包括：

基于每个人对应多个连续N帧画面中的位置坐标，计算所述每个人对应的多个时空特征图。

5.基于人工智能算法的多人行为识别装置，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收待处理图像信息，所述待处理图像信息包括视频和连续图像；

检测单元，用于检测所述待处理图像信息所包括的每帧图像中所有人的位置坐标，将所述每帧图像中所有人中的同一个人进行关联，得出所述待处理图像信息中每个人对应连续N帧画面中的位置坐标；

计算单元，用于对于每个人，基于该人对应连续N帧画面中的位置坐标，对该人对应的连续N帧画面中的位置坐标所对应的图像，计算所述每个人在时间维度和空间维度上能够区分其他人的特征图，得到该人对应的时空特征图，其中N为正整数，N取值为不小于计算一次所述每个人的特征图所需图像的数量；

提取单元，用于基于所述每个人对应的时空特征图提取所述每个人对应的候选时序；

所述提取单元，还用于对于每个人，根据所述候选时序从所述候选时序对应人的时空特征图中提取所述候选时序对应的特征图；

确定单元，用于根据所述候选时序对应的特征图确定所述候选时序对应人的行为，以及根据所述候选时序对应的特征图和所述候选时序对应人的连续N帧画面中的位置坐标确定所述行为发生位置坐标，以及根据所述候选时序确定所述候选时序对应人的行为发生时间。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述提取单元，具体用于：

通过预设候选时序和所述每个人对应的时空特征图提取所述每个人对应的第一候选时序，预设候选时序为根据人的行为规律预先估计的候选时序；

基于非极大值抑制算法从所述第一候选时序中确定出所述每个人对应的候选时序。