[发明专利]行为识别方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆在行驶过程中驾驶区域的监控图像；

识别所述监控图像中的驾驶区域中的目标对象的实时行为状态；

判断所述实时行为状态是否为满足预设条件的预设行为状态中的任一种，其中，预设行为状态包括接打电话、离开驾驶位、与外区对象接触和身体抽搐中的至少一种；

若所述实时行为状态为预设行为状态，输出所述车辆存在异常驾驶行为的报警信息。

2.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述判断所述实时行为状态是否为满足预设条件的预设行为状态的步骤，包括：

若所述实时行为状态为预设行为状态，获取所述实时行为状态的发生时段，其中，所述发生时段为行驶时段和静止时段中的任一种；

获取所述实时行为状态的实际边界值；

根据所述实时行为状态的发生时段和所述实际边界值，判断所述实时行为状态是否为满足预设条件的预设行为状态。

3.根据权利要求2所述的行为识别方法，其特征在于，所述获取所述实时行为状态的实际边界值的步骤，包括：

根据所述车辆内驾驶区域与监控图像的范围对应关系，在所述监控图像中确定驾驶区域及周边关联区域的像素区域；

在所述监控图像中确定驾驶区域内的驾驶员对象的坐标数据以及乘客对象的坐标数据；

计算所述驾驶员对象和所述乘客对象之间的最近距离，作为所述实际边界值。

4.根据权利要求2所述的行为识别方法，其特征在于，若所述实时行为状态为与外区对象接触或者离开驾驶位，所述根据所述实时行为状态的发生时段和所述实际边界值，判断所述实时行为状态是否为满足预设条件的预设行为状态的步骤，包括：

若所述实时行为状态的发生时段为行驶时段，判断所述实际边界值是否大于或者等于预先定义的边界阈值；

若所述实际边界值大于或者等于所述边界阈值，判定所述实时行为状态为满足预设条件的预设行为状态。

5.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述输出所述车辆存在异常驾驶行为的报警信息的步骤，包括：

控制所述车辆发出语音报警或者自动制动。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的行为识别方法，其特征在于，所述判断所述实时行为状态是否为满足预设条件的预设行为状态中的任一种的步骤之前，所述方法还包括：

收集对应异常驾驶行为的初始异常行为图片和正常驾驶行为的初始正常行为图片；

将所述初始异常行为图片进行预处理，形成预设数量的异常行为样本图片；

利用预设数量的异常行为样本图片训练基础卷积神经网络，得到异常行为行为状态识别模型；

所述判断所述实时行为状态是否为满足预设条件的预设行为状态中的任一种的步骤，包括：

将所述监控图像输入所述行为状态识别模型，得到所述驾驶区域的实时行为状态。

7.根据权利要求6所述的行为识别方法，其特征在于，所述将所述初始异常行为图片进行数据预处理的步骤，包括：

采用Mosaic数据增强、随机缩放、随机裁剪或者随机排布的方式将所述初始异常行为图片进行预处理。

8.一种行为识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取车辆在行驶过程中驾驶区域的监控图像；

识别模块，用于识别所述监控图像中的驾驶区域中的目标对象的实时行为状态；

判断模块，用于判断所述实时行为状态是否为满足预设条件的预设行为状态中的任一种，其中，预设行为状态包括接打电话、离开驾驶位、与外区对象接触和身体抽搐中的至少一种；

报警模块，用于若所述实时行为状态为预设行为状态，输出所述车辆存在异常驾驶行为的报警信息。