[发明专利]基于动作差分的目标标记方法及装置

说明书

本申请公开了一种基于动作差分的目标标记方法及装置，涉及计算机视觉技术领域，主要目的在于改善现有技术中无法准确标记视频中需要关注的特殊目标的技术问题。包括：获取目标时刻各识别目标的关节夹角数据；基于所述关节夹角数据，确定各识别目标之间动作变化所产生偏差的动作偏差参数；若所述动作偏差参数中最大动作偏差参数大于预设动作偏差参数阈值，则标记所述最大动作偏差参数所对应的识别目标为异常目标。主要用于标记视频中的异常目标。

技术领域

本申请涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种基于动作差分的目标标记方法及装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，基于计算机视觉技术，主体为目标检测、目标跟踪、事件检测的智能监控系统被广泛应用。例如，医疗监护领域、交通监管领域、公共安全领域等。

目前，智能监控系统大多采用多目标跟踪结合异常行为判别技术来进行特殊目标识别。多目标跟踪是在一个视频的后续帧中找到当前帧中感兴趣目标的过程，关注的是视频中所有目标。由于在实际场景中不仅需要跟踪视频中的所有目标，还需要关注某个目标，这个目标是与画面中的其他目标相比特殊的目标。在针对特殊目标的识别方面，大多采用异常行为识别和异常行为检测相结合的方法。针对异常行为识别，需针对异常姿态或动作建立样本库,之后通过人体目标检测、姿态估计、动作识别等方法判别具体行为,并最终判定其是否属于异常行为样本库范畴；针对异常行为检测，主要通过与正常场景进行相似度对比实现对视频中异常情景的判定。然而，在实际场景中，由于异常行为无法穷举，而单个异常行为发生概率低、样本少，且正异常行为没有明确地定义，不同场景下异常的定义有所不同等问题，导致无法准确标记视频中需要关注的特殊目标。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种基于动作差分的目标标记方法及装置，主要目的在于改善现有技术中无法准确标记视频中需要关注的特殊目标的技术问题。

依据本申请一个方面，提供了一种基于动作差分的目标标记方法，包括：

获取目标时刻各识别目标的关节夹角数据；

基于所述关节夹角数据，确定各识别目标之间动作变化所产生偏差的动作偏差参数；

若所述动作偏差参数中最大动作偏差参数大于预设动作偏差参数阈值，则标记所述最大动作偏差参数所对应的识别目标为异常目标。

优选的，所述方法还包括：

若所述动作偏差参数均小于预设动作偏差参数阈值，则基于所述关节夹角数据，确定各单一识别目标在多个目标时刻处动作变化所产生偏差的时刻偏差参数，将所述时刻偏差参数中最大时刻偏差参数所对应的识别目标标记为异常目标。

优选的，所述获取目标时刻各识别目标的关节夹角数据之前，所述方法还包括：

获取所述识别目标在所述目标时刻的图像信息；

基于卷积网络生成所述识别目标的关节点置信图和人体部分亲和字段；

根据所述关节点置信图和所述人体部分亲和字段，连接所述识别目标各关节点，生成所述识别目标的原始骨架数据。

优选的，所述生成所述识别目标的原始骨架数据之后，所述方法还包括：

将所述原始骨架数据中各所述关节点的尺寸调整为相同单位；

筛除所述原始骨架数据中头部的所述关节点；

筛除有缺失部分的所述原始骨架数据，所述缺失部分为颈部关节点和/或大腿关节点；

填补所述原始骨架数据中空白部分的所述关节点，生成所述识别目标的骨架数据，所述空白部分的所述关节点用于表征除所述颈部关节点和所述大腿关节点之外的所述关节点。

优选的，所述生成所述识别目标的骨架数据之后，所述方法还包括：