[发明专利]异常行为监控方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种异常行为监控方法、装置、设备及存储介质，应用于计算机视觉技术领域。本发明提供的方法包括：获取当前监控场景的图像帧数据序列，对图像帧数据中的行人目标进行行人检测以及行人目标跟踪，得到行人目标的位置变化信息，根据位置变化信息确定所述行人目标的运动状态信息；根据当前监控场景的人群密度与所述行人目标的运动状态信息确定当前监控场景是否发生了异常行为。本发明用于提高检测到公共区域中异常行为的准确性。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及异常行为监控方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，智能视频监控已经成为人工智能领域非常活跃的热点技术之一，是计算机视觉在建设智慧城市领域的重要应用。

为了建设智慧城市，保障城市的公共安全，多在广场、火车站等公共区域安装监控装置，用以监控在高密度人流场景下的异常行为事件，用以保证城市的公共区域安全。

现有的视频监控手段是采用人工监控和排查的方式，排查人员需要观看大量的视频监控数据，查看是发生异常行为事件。由于视频监控视频量大，人工处理不仅消耗大量人力物力，效率也不高，检测到异常行为的准确度不高。

另外一种异常行为检测方式是采用计算机视觉技术对视频数据进行分析，判断当前视频场景中行人的状态是否异常，以判断是否发生了异常行为事件。但是，由于视频监控中的人群运动的复杂性和异常事件的多样性，难以对视频中的异常行为进行准确描述。其次，监控场景中的个体之间存在相互遮挡，造成分析结果不准确，难以确定是否发生了异常行为事件。

综上所述，需要提出一种异常行为检测方法，以提高检测异常行为的准确性。

发明内容

本发明提供一种异常行为监控方法、装置、计算机设备及存储介质，用以提高检测到公共区域中异常行为的准确性。

一种异常行为监控方法，包括：

获取当前监控场景的视频数据，对视频数据进行图像帧数据提取，得到图像帧数据序列；

对图像帧数据中的行人目标进行目标检测，得到行人目标检测结果；

通过社会力模型和图像帧数据序列，对每个行人目标检测结果进行目标跟踪，得到每个行人目标的位置变化信息；

基于所述位置变化信息与所述行人目标检测结果，生成行人目标的运动状态信息，并基于所述运动状态信息，根据预设方法确定当前监控场景是否发生异常行为。

一种异常行为监控装置，包括：

视频数据处理模块，用于获取当前监控场景的视频数据，对视频数据进行图像帧数据提取，得到图像帧数据序列；

行人目标检测结果获取模块，用于对图像帧数据中的行人目标进行目标检测，得到行人目标检测结果；

位置变化信息获取模块，用于通过社会力模型和图像帧数据序列，对每个行人目标检测结果进行目标跟踪，得到每一个行人目标的位置变化信息；

异常行为确定模块，基于所述位置变化信息与所述行人目标检测结果，生成行人目标的运动状态信息，并基于所述运动状态信息，根据预设方法确定当前监控场景是否发生异常行为。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述异常行为监控方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述异常行为监控方法的步骤。