[发明专利]一种基于目标轨迹分析的滞留徘徊行为识别方法和系统

说明书

本发明公开一种基于目标轨迹分析的滞留徘徊行为识别方法和系统，其中，基于目标轨迹分析的滞留徘徊行为识别方法包括：实时监测行为目标的轨迹信息，轨迹信息包括坐标信息和时间信息；根据时间信息判断行为目标的停留时间是否大于或等于预定滞留时间；根据坐标信息判断行为目标的累计移动距离是否大于或等于预定徘徊距离；若行为目标的停留时间大于或等于预定滞留时间且累计移动距离小于预定徘徊距离，则确定行为目标发生滞留行为；或者若判定行为目标的停留时间大于或等于预定滞留时间且累计移动距离大于或等于预定徘徊距离，则确定行为目标发生徘徊行为。本发明的技术方案能够解决现有技术中滞留徘徊行为的识别存在较大误差的问题。

技术领域

本发明涉及视频分析技术领域，具体为一种基于目标轨迹分析的滞留徘徊行为识别方法和系统。

背景技术

公共安全是社会稳定的前提，在公共安全领域，“人工智能+公共安全”是当前公共安全的发展趋势，而在“人工智能+公共安全”中，首先要做的是获取公共安全数据来源。

视频监控信号是当前市场上规模最大的公共安全数据来源，其包含大量关键信息，通过视频分析技术能及时快速地获取不同业务所需求的关键信息。在视频分析中行为分析是一个主要方向，通过对视频数据进行分析判断能够得到目标的行为信息，例如滞留徘徊行为。通常，因为行为信息的判断和定义具有一定的主观性，不同人对目标行为的判断就会存在一定的偏差。另外在不同场景和不同时期下，对行为信息的判断规则也可能发生变化，这更加影响了行为信息判断的准确性。

目前对目标的滞留徘徊行为的识别多是根据检测到的目标在监测区域的时间信息进行单一判断。由于仅仅是根据时间信息判断，融合的信息单一，因此此种滞留徘徊行为的识别存在较大误差。

发明内容

本发明提供一种基于目标轨迹分析的滞留徘徊行为识别方法和系统，旨在解决现有技术中滞留徘徊行为的识别存在较大误差的问题。

为解决上述问题，本发明提供了一种基于目标轨迹分析的滞留徘徊行为识别方法，包括：

实时监测行为目标的轨迹信息，其中，轨迹信息包括坐标信息和时间信息；

根据时间信息，判断行为目标在监测区域的停留时间是否大于或等于预定滞留时间；以及，

根据坐标信息，判断行为目标在监测区域的累计移动距离是否大于或等于预定徘徊距离；

若判定行为目标的停留时间大于或等于预定滞留时间、且累计移动距离小于预定徘徊距离，则确定行为目标发生滞留行为；或者，

若判定行为目标的停留时间大于或等于预定滞留时间、且累计移动距离大于或等于预定徘徊距离，则确定行为目标发生徘徊行为。

优选地，上述实时监测行为目标的轨迹信息的步骤，包括：

使用多任务学习算法跟踪监测区域内每个行为目标；

为每个行为目标分配唯一标识信息；

根据唯一标识信息，从行为目标进入监测区域起统计行为目标在监测区域的时间信息；

根据唯一标识信息，实时记录监测区域内行为目标的中心点坐标的坐标信息。

优选地，上述根据坐标信息，判断行为目标在监测区域的累计移动距离是否大于或等于预定徘徊距离的步骤，包括：

根据监测区域的长宽大小，设定在监测区域的长度方向的第一预定徘徊距离，以及在监测区域的宽度方向的第二预定徘徊距离；

根据实时记录的中心点坐标的坐标信息，分别统计得到行为目标在监测区域的长度方向和宽度方向的累计移动距离；