[发明专利]一种基于人头检测与图片序列的学生起立检测方法

说明书

本发明提供一种基于人头检测与图片序列的学生起立检测方法，可以有效控制由于干扰造成的误报。步骤一、对特定目标进行检测：对某一输入的视频源，将该视频源分离成图片序列；利用检测器模型对图片序列中图片的人头目标进行检测；将不同帧的人头框位置利用位置的重合率进行关联匹配；遍历整个跟踪队列，利用该id的历史位置与当前位置进行关联，通过当前位置和历史位置的关系判断是否存在起立事件预警。步骤二、对特定目标进行分类过滤：对存在起立事件预警的id对应的目标，以该目标人头框中心为中点，扩充截取包含该目标的区域；将起立事件预警的某一帧，从该帧前后各取一定的图片数量，并从中截取对应扩充后的区域，送入分类器中进行判断。

技术领域

本发明涉及一种基于人头检测与图片序列的学生起立检测方法，应用在视频跟踪摄像机领域。

背景技术

人工智能技术是指以人类智能相关理论的研究为依据，进行相关理论的模拟、延伸、和扩张的一种技术，人工智能也称机器智能。人工智能作为计算机科学的一个分支，它是一个跨越计算机科学、数据科学、语言学、心理学、感知学和哲学等学科的综合性学科。人工智能的研究目的是使计算机具备人类智能，令其拥有一定的自主计算、学习与思考的能力，同时可以高效地完成一些较为复杂的任务。人工智能主要包含了计算机视觉、自然语言处理、语音处理以及智能机器人等相关研究领域。

近年来随着人工智能快速发展，以图像识别、语音识别等等技术为主的人工智能技术逐渐走入我们的视野，这些技术不仅极大的改变人类的生活方式，而且也极大的影响了当前的教育行业的发展，基于视频的分析理解正在改变着教育行业现状，智能视频分析在教室场景的应用正在不断深入，通过在教室安装、部署摄像头，实时跟踪老师，进行聚焦，当有学生起立时，摄像头转而聚焦学生，进行切换，准确定位教室内的焦点，方便教学。

目前的学生聚焦方法主要聚焦于基于视频的学生行为分析，检测学生起立事件，通过学生起立事件检测对目标学生进行聚焦。该问题的难点在于教室内学生密度较大、遮挡严重，学生姿态的变化容易造成误报。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种结构设计合理的基于人头检测与图片序列的学生起立检测方法，可以有效控制由于干扰造成的误报。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种基于人头检测与图片序列的学生起立检测方法，其特征在于：

步骤一、对特定目标进行检测，步骤如下：

1)对某一输入的视频源，将该视频源分离成图片序列：P＝{P₁,P₂,...,P_k,...,P_m}，其中m为该序列的长度，P_k代表第k张图片，1≤k≤m；

2)利用检测器模型对图片序列P中图片的人头目标进行检测，得到某一帧所有检测目标的人头框的位置集合：P_t＝{p_t1,p_t2,...,p_tk,...,p_tn}，p_tk代表第t帧的第k个人头框位置，n为学生目标数；

3)将不同帧的人头框位置利用位置的重合率进行关联匹配，得到同一跟踪目标在不同帧具有特定id的跟踪队列O＝{o₁,o₂,...,o_k,...,o_n}，其中n为学生目标数，o_k代表第k个跟踪目标；

4)遍历整个跟踪队列，利用该id的历史位置与当前位置进行关联，通过当前位置和历史位置的关系判断是否存在起立事件预警；

步骤二、对特定目标进行分类过滤，步骤如下：

1)对存在起立事件预警的id对应的目标，以该目标人头框中心为中点，扩充截取包含该目标的区域；