[发明专利]一种基于步态识别和隐私保护的防走失方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于步态识别和隐私保护的防走失方法及系统，该方法包括获取摄像机的视频数据并基于步态轮廓进行身份识别，得到老人身份；根据老人身份和摄像机的视频数据进行路线跟踪，得到老人行动路线；根据老人身份获取对应的规则，并结合老人行动路线进行防走失监控。该系统包括：身份识别模块、路线跟踪模块和警告模块。通过使用本发明，能够使得老人家属能够随时监控老人是否进入危险区域以及离开指定范围，从而确保老人安全。本发明作为一种基于步态识别和隐私保护的防走失方法及系统，可广泛应用于防走失监控领域。

技术领域

本发明涉及防走失监控领域，尤其涉及一种基于步态识别和隐私保护的防走失方法及系统。

背景技术

面对认知障碍老人，病人的家人通常十分担心病人是否会走失，在现有技术中，通常识使用智能手环或胸牌来进行定位防走失，该方法具有联网定位能力，但是存在容易丢失、易对老人心理健康产生一定的影响、需要主动佩戴，对硬件要求较高且侵犯老人的人脸信息等隐私信息等问题，不符合老人的需求，不利于老人的健康。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于步态识别和隐私保护的防走失方法及系统，能够使得老人家属能够随时监控老人是否进入危险区域以及离开指定范围，从而确保老人安全。

本发明所采用的第一技术方案是：一种基于步态识别和隐私保护的防走失方法，包括以下步骤：

获取摄像机的视频数据并基于步态轮廓进行身份识别，得到老人身份；

根据老人身份和摄像机的视频数据进行路线跟踪，得到老人行动路线；

根据老人身份获取对应的规则，并结合老人行动路线进行防走失监控。

进一步，所述获取摄像机的视频数据并基于步态轮廓进行身份识别，得到老人身份这一步骤，其具体包括：

获取摄像机的视频数据并对视频数据进行分帧处理，得到视频帧数据；

根据视频帧数据提取轮廓和锚框信息并构建对应老人连续的步态轮廓二值图；

根据步态轮廓二值图进行特征提取，得到对应的输出特征；

根据输出特征进行身份识别，得到对应的老人身份。

进一步，所述根据视频帧数据提取轮廓和锚框信息并构建对应老人连续的步态轮廓二值图这一步骤，其具体包括：

将视频帧数据按帧输入至预训练的深度学习神经网络提取轮廓和锚框信息，得到视频帧对应的轮廓和锚框信息；

根据每一帧的锚框信息估算对应老人在每一帧出现的位置，并结合每一帧的轮廓信息，得到老人连续的步态轮廓二值图。

进一步，所述根据步态轮廓二值图进行特征提取，得到对应的输出特征这一步骤，其具体包括：

根据步态轮廓二值图提取不同尺寸的轮廓特征；

根据不同尺寸的轮廓特征提取时间维度上的步态信息；

将不同尺寸的轮廓特征和时间纬度上的步态信息进行融合，得到最终输出特征。

进一步，所述深度学习神经网络的训练步骤具体包括：

获取公开数据库数据并进行初步筛选行人图像，得到数据集；

对数据集进行数据扩充，得到扩充后数据集；

基于扩充后数据集对深度学习神经网络进行训练并调整网络参数，得到预训练的深度学习神经网络。

进一步，所述根据老人身份和摄像机的视频数据进行路线跟踪，得到老人行动路线这一步骤，其具体包括：

将多个摄像机的视频数据进行等时切片，得到多个视频片段；