[发明专利]异常行为识别方法、目标异常识别方法、设备及介质

说明书

本发明公开了一种异常行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质中，通过获取当前帧图像，采用人体关键点检测模型对所述当前帧图像进行检测，得到监测目标的人体特征信息，所述当前帧图像为从监测视频中获取的包含监测目标的图像；将所述人体特征信息与预设的基准异常信息进行匹配，得到匹配信息，所述匹配信息指示所述人体特征信息与预设的基准异常信息的匹配结果；若所述匹配信息为第一类型信息，则从所述监测视频中获取对应的相关帧图像集，所述第一类型信息指示所述监测目标存在异常；采用预设的行为识别模型对所述相关帧图像集进行行为识别，确定所述相关帧图像集中的所述监测目标的行为信息，保证了对监测目标的异常行为识别的准确。

技术领域

本发明涉及智能识别领域，尤其涉及一种异常行为识别方法、目标异常识别方法、设备及介质。

背景技术

随着计算机技术特别是人工智能技术的不断发展，越来越多的将相关的智能化监测和预警的技术应用到日常生活中。据统计，预计到2020年，全国60岁以上老年人口将增加到2.55亿人左右，占总人口比重提升到17.8％。老年人因身体机能下降，行动能力及应变能力变弱，因自身疾病或外界影响，易发生突发意外伤害情况，其中跌倒是老年人意外伤害死亡的头号杀手。因此，在家庭、养老院等场所中，需要对老年人的行为进行智能化地监测，以及时对发生地突发情况进行处理，更好地保障老年人的安全。

然而，目前存在采用摄像头等设备对老年人的行为进行监控，并且在监测到异常行为时，实现提示或者报警。但是，目前的监测方案存在这较多的不足。

发明内容

本发明实施例提供一种异常行为识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决异常行为识别精度不高的问题。

本发明实施例提供一种目标异常识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决异常行为识别精度不高的问题。

一种异常行为识别方法，其特征在于，包括：

获取当前帧图像，采用人体关键点检测模型对所述当前帧图像进行检测，得到监测目标的人体特征信息，所述当前帧图像为从监测视频中获取的包含监测目标的图像；

将所述人体特征信息与预设的基准异常信息进行匹配，得到匹配信息，所述匹配信息指示所述人体特征信息与预设的基准异常信息的匹配结果；

若所述匹配信息为第一类型信息，则从所述监测视频中获取对应的相关帧图像集，所述第一类型信息指示所述监测目标存在异常；

采用预设的行为识别模型对所述相关帧图像集进行行为识别，确定所述相关帧图像集中的所述监测目标的行为信息。

一种目标异常识别方法，其特征在于，包括：

获取监测视频，从所述监测视频中提取出当前帧图像；

对所述当前帧图像采用上述异常行为识别方法进行识别，得到所述当前帧图像的行为信息；

若所述当前帧图像不是所述监测视频中的最后一帧图像，则根据预设的提取方式从所述监测视频中确定新的当前帧图像，并返回执行所述对所述当前帧图像进行上述异常行为识别方法，得到所述当前帧图像的行为信息的步骤。

一种异常行为识别装置，其特征在于，包括：

当前帧图像获取模块，用于获取当前帧图像，采用人体关键点检测模型对所述当前帧图像进行检测，得到监测目标的人体特征信息，所述当前帧图像为从监测视频中获取的包含监测目标的图像；

匹配信息确定模块，用于将所述人体特征信息与预设的基准异常信息进行匹配，得到匹配信息，所述匹配信息指示所述人体特征信息与预设的基准异常信息的匹配结果；

图像集获取模块，用于在所述匹配信息为第一类型信息时，则从所述监测视频中获取对应的相关帧图像集，所述第一类型信息指示所述监测目标存在异常；