[发明专利]基于摄像机网格的多视图协同异常行为检测方法

权利要求书

1.一种基于摄像机网格的多视图协同异常行为检测方法，其特征在于：对摄像机网格全局标定后，利用摄像机网格进行多视图协同异常检测；具体包括以下步骤，

S1、对摄像机网格部署后，进行摄像机全局标定及相邻摄像机关联；

S2、使用步骤S1中的摄像机网格获取摄像机采集图像，以设定时间间隔对摄像机网格的所有摄像头进行轮询，获取摄像机采集图像；

S3、人体检测及关节点定位，采用视频分析技术，确定摄像机采集图像中存在的人的数目、位置以及身体关节点的信息；

S4、关联摄像机局部放大，进行身份确认及多视图属性提取，多视图属性包括姿态属性、运动属性及群组属性，进而从数据库中获取预定义的正常/异常行为列表；具体为：

S41、确定人体关节点信息后，估计人脸朝向；

S42、根据摄像机全局标定信息和关联信息，确定获取人脸的最佳摄像机标识；

S43、在最佳摄像机中进行人脸检测和识别，如果像素值小于设定阈值即人脸较小或者人脸中关键点不能识别即不清晰时，调用PTZ摄像机进行放缩，捕获人脸图像；

S44、通过人脸识别方法，确认当前行为人的身份信息；

S45、根据当前行为人的身份信息和所处位置信息，从数据库获取预定义的正常/异常行为列表；

S5、根据步骤S4中获取的当前行为人的身份信息以及提取的多视图属性，得到其行为对应的预定义的正常/异常行为列表中的模式定义，来确定其行为模式，判断当前行为人的行为模式是否异常；

S6、根据步骤S5的判断结果，如果存在异常，则触发警告，并将当前行为人的异常行为类别、时长属性录入数据库。

2. 如权利要求1所述的基于摄像机网格的多视图协同异常行为检测方法，其特征在于：步骤 S1中摄像机网格部署具体为：确定布控场所的监控范围；根据摄像机视场角及放缩倍数以及监控场所的范围，确定摄像机部署数量、密度以及角度。

3. 如权利要求1所述的基于摄像机网格的多视图协同异常行为检测方法，其特征在于：步骤 S1中进行摄像机全局标定具体为：选择特定标记物在场景内运动；将标记物的物理位置与摄像机成像相结合，在场景地图上确定每个摄像头的可视范围及最佳拍摄角度。

4. 如权利要求1所述的基于摄像机网格的多视图协同异常行为检测方法，其特征在于：步骤 S1中相邻摄像机关联具体为：进行相邻摄像机关联，对于场景地图内任意空间位置，确定能够对其同时进行观测的摄像头；确定场景内每个物理位置的所有相关联摄像机及其观测特性。

5. 如权利要求1-3任一项所述的基于摄像机网格的多视图协同异常行为检测方法，其特征在于：步骤 S4中，姿态属性提取为根据步骤S3中获取的关节点信息，确定当前行为人的具体姿态；运动属性提取为根据步骤S3中获取的关节点信息，确定当前行为人的运动属性；群组属性提取为根据步骤S3中获取的人员位置信息，确定当前行为人的群组属性。