[发明专利]视频行为识别的方法、装置、系统和计算机设备

权利要求书

1.一种视频行为识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

将鱼眼摄像机获取的视频流分解为帧图片，并对所述帧图片进行人体检测；根据所述人体检测的结果，获取人体区域在所述帧图片中的位置信息；

其中，所述获取人体区域在所述帧图片中的位置信息包括：

获取所述帧图片中设置的第一图像区域和第二图像区域，并确定所述人体区域在所述第一图像区域或所述第二图像区域中的位置信息；

根据所述人体区域获取人体关键点，并根据所述人体关键点获取局部骨架；

根据所述局部骨架和所述位置信息，通过第一神经网络获取所述帧图片中人体行为的识别结果，包括：

根据所述位置信息获取所述局部骨架的权重；

将所述局部骨架和所述权重输入至所述第一神经网络，并输出特征类别；根据所述特征类别获取所述识别结果；

其中，所述根据所述人体关键点获取局部骨架之后，所述方法还包括：

根据所述人体区域获取RGB图像信息；

根据所述RGB图像信息和所述局部骨架构建RGB骨架模型，并根据所述RGB骨架模型获取所述识别结果；

所述根据所述RGB骨架模型获取所述识别结果之后，所述方法还包括：

获取多张帧图片，根据所述多张帧图片构建所述RGB骨架模型，并获取所述多张帧图片的识别结果；

获取所述识别结果中人体行为为倒地的数量；在所述数量大于或等于预设阈值的情况下，判断倒地事件发生。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征类别获取所述识别结果之后，所述方法还包括：

获取多张帧图片，并依次将所述多张帧图片输入至所述第一神经网络，获取所述多张帧图片的识别结果；

获取所述识别结果中人体行为为倒地的数量；在所述数量大于或等于预设阈值的情况下，判断倒地事件发生。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人体区域获取人体关键点，并根据所述人体关键点获取局部骨架包括：

利用第二神经网络对所述人体区域回归获取所述人体关键点，将所述人体关键点进行局部链接并获取所述局部骨架。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述帧图片进行人体检测包括：通过鱼眼人体检测算法进行所述人体检测。

5.一种视频行为识别的装置，其特征在于，所述装置包括：检测模块、位置获取模块、骨架获取模块和识别模块；

所述检测模块，用于将鱼眼摄像机获取的视频流分解为帧图片，并对所述帧图片进行人体检测；

所述检测模块还用于获取所述帧图片中设置的第一图像区域和第二图像区域，并确定人体区域在所述第一图像区域或所述第二图像区域中的位置信息；

所述位置获取模块，用于根据所述人体检测的结果，获取人体区域及其在所述帧图片中的位置信息；

所述骨架获取模块，用于根据所述人体区域获取人体关键点，并根据所述人体关键点获取局部骨架；

所述识别模块，用于根据所述位置信息获取所述局部骨架的权重，将所述局部骨架和所述权重输入至第一神经网络，并输出特征类别，根据所述特征类别获取识别结果；

所述识别模块还用于根据所述人体区域获取RGB图像信息；所述识别模块根据所述RGB图像信息和所述局部骨架构建RGB骨架模型，并根据所述RGB骨架模型获取所述识别结果；

所述识别模块还用于获取多张帧图片，根据所述多张帧图片构建所述RGB骨架模型，并获取所述多张帧图片的识别结果；所述识别模块获取所述识别结果中人体行为为倒地的数量；在所述数量大于或等于预设阈值的情况下，判断倒地事件发生。