[发明专利]行为识别方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本方案涉及人工智能，提供一种行为识别方法、装置及存储介质，方法包括：将视频流分割为图像帧序列；检测每一帧图像中的人体轮廓，并用第一矩形框将每个人体标记出来；计算每一帧图像中任两个第一矩形框之间的距离；若某一帧图像中两个第一矩形框之间的距离小于阈值，采用二人组合框将两个第一矩形框包围；查找前后多帧图像，将与二人组合框中相同的两个人都形成二人组合框，并将该帧图像及前后多帧图像中的二人组合框组成二人组合框序列；将二人组合框序列输入到神经网络模型中进行行为识别。本发明避免多余的背景给神经网络模型造成大量的计算量，又保留了两个人之间的对于行为判断有价值的特征，提升了在复杂场景下行为识别的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能，具体地说，涉及一种行为识别方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

目前在安防领域中，对于视频中的人体的行为判定是一个常常遇到的问题。通过摄像头检测当前区域内的事件，例如：检测当前区域内的活动的人体，并识别人体的行为活动。在传统的行为识别领域当中，通常是抽取视频帧中的人体轮廓，针对人体轮廓的姿态变化等来进行识别判断属于哪种行为类别然而在背景更为复杂场景下，或者背景中有更多的他人干扰时，单纯的以人体姿态变化作为一种行为识别的分类问题处理就会有较大的误判率。

另外，两个人体之间的行为，两人之间的背景对于行为是否发生具有非常有价值的判断依据，而两人之间区域以外的背景，对于行为是否发生的判断则基本没有什么价值，并且，对于监控视频来说，通常人体较小，背景较大，将这种视频中的一帧的图像直接输入到神经网络模型中计算，势必造成巨大的计算量。

发明内容

为解决以上技术问题，本发明提供一种行为识别方法，应用于电子装置，包括以下步骤：

S1，获取视频流，将视频流分割为由多帧图像组成的图像帧序列；

S2，检测每一帧图像中的人体轮廓，并用第一矩形框将每个人体标记出来；

S3，计算每一帧图像中任意两个第一矩形框之间的距离；

S4，若某一帧图像中两个第一矩形框之间的距离小于设定的距离阈值，则采用二人组合框将所述两个第一矩形框包围，其中，二人组合框是包围所述两个第一矩形框的最小矩形框；

S5，查找所述某一帧图像的前后多帧图像，将与所述二人组合框中相同的两个人都形成二人组合框，并将所述某一帧图像以及前后多帧图像中的二人组合框组成二人组合框序列；

S6，将所述二人组合框序列输入到神经网络模型中，通过神经网络模型进行人体行为识别，得到识别结果，确认是否属于预设行为类别。

另外，本发明还提供一种电子装置，该电子装置包括：存储器和处理器，所述存储器中存储有行为识别程序，所述行为识别程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

S1，获取视频流，将视频流分割为由多帧图像组成的图像帧序列；

S2，检测每一帧图像中的人体轮廓，并用第一矩形框将每个人体标记出来；

S3，计算每一帧图像中任意两个第一矩形框之间的距离；

S4，若某一帧图像中两个第一矩形框之间的距离小于设定的距离阈值，则采用二人组合框将所述两个第一矩形框包围，其中，二人组合框是包围所述两个第一矩形框的最小矩形框；

S5，查找所述某一帧图像的前后多帧图像，将与所述二人组合框中相同的两个人都形成二人组合框，并将所述某一帧图像以及前后多帧图像中的二人组合框组成二人组合框序列；

S6，将所述二人组合框序列输入到神经网络模型中，通过神经网络模型进行人体行为识别，得到识别结果，确认是否属于预设行为类别。