[发明专利]异常检测方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种异常检测方法，包括：

对目标场所的全局图像数据进行目标对象检测，得到所述目标对象的局部图像数据；

根据所述目标对象的局部图像数据、所述全局图像数据和所述目标场所的全局音频数据，对所述目标对象和所述目标场所进行异常检测。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述目标对象的局部图像数据、所述全局图像数据和所述目标场所的全局音频数据，对所述目标对象和所述目标场所进行异常检测，包括：

根据所述目标对象的局部图像数据、所述全局图像数据和所述目标场所的全局音频数据，分别确定所述目标对象的局部图像特征表示、全局图像特征表示和全局音频特征表示；

根据所述目标对象的局部图像特征表示、所述全局图像特征表示和所述全局音频特征表示，确定所述目标对象的异常检测结果；以及，根据所述全局图像特征表示和所述全局音频特征表示，确定所述目标场所的异常检测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述目标对象的局部图像特征表示、所述全局图像特征表示和所述全局音频特征表示，确定所述目标对象的异常检测结果；以及，根据所述全局图像特征表示和所述全局音频特征表示，确定所述目标场所的异常检测结果，包括：

根据所述目标对象的局部特征表示、所述全局图像特征表示和所述全局音频特征表示，确定目标对象特征表示；

根据所述全局图像特征表示和所述全局音频特征表示，确定目标场所特征表示；

将所述目标对象特征表示作为异常检测模型中对象异常检测层的输入，得到所述目标对象的异常检测结果；

将所述目标场所特征表示作为所述异常检测模型中场所异常检测层的输入，得到所述目标场所的异常检测结果。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述目标对象的局部图像数据、所述全局图像数据和所述目标场所的全局音频数据，分别确定所述目标对象的局部图像特征表示、全局图像特征表示和全局音频特征表示，包括：

将所述目标对象的局部图像数据作为异常检测模型中局部图像特征表示层的输入，将所述全局图像数据作为所述异常检测模型中全局图像特征表示层的输入，将所述目标场所的全局音频数据作为所述异常检测模型中全局音频特征表示层的输入，分别得到所述目标对象的局部图像特征表示、全局图像特征表示和全局音频特征表示；

其中，所述全局图像特征表示层、所述全局音频特征表示层和所述局部图像特征表示层均为双向长短期记忆网络结构。

5.根据权利要求2-4中任一项所述方法，还包括：

根据所述目标对象的局部图像特征表示，确定所述目标对象的运动姿态类型。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，还包括：

通过所述目标场所的采集器实时采集所述目标场所的全局图像数据和全局音频数据。

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，对所述目标对象和所述目标场所进行异常检测之后，还包括：

若检测到所述目标对象和/或所述目标场所具有异常，则根据异常检测结果生成异常告警。

8.一种异常检测装置，包括：

对象检测模块，用于对目标场所的全局图像数据进行目标对象检测，得到所述目标对象的局部图像数据；

异常检测模块，用于根据所述目标对象的局部图像数据、所述全局图像数据和所述目标场所的全局音频数据，对所述目标对象和所述目标场所进行异常检测。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述异常检测模块包括：

特征表示确定单元，用于根据所述目标对象的局部图像数据、所述全局图像数据和所述目标场所的全局音频数据，分别确定所述目标对象的局部图像特征表示、全局图像特征表示和全局音频特征表示；

异常检测单元，用于根据所述目标对象的局部图像特征表示、所述全局图像特征表示和所述全局音频特征表示，确定所述目标对象的异常检测结果；以及，根据所述全局图像特征表示和所述全局音频特征表示，确定所述目标场所的异常检测结果。