一种基于行为检测的滑冰场监控方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于行为检测的滑冰场监控方法和装置。其中，方法包括：将滑冰场的实时监控视频的相邻两个视频帧做差，得到视频差值图像，多个视频差值图像构成视频差值图像序列；基于人体识别模型对所述视频差值图像序列进行人体的关键点检测和子集划分，得到所述视频差值图像中的人体目标和该人体目标的关键点集合；基于三维卷积神经网络对所述视频差值图像中的每一个人体目标和其关键点分别进行行为识别，得到人体目标的行为类型；和在所述行为类型被判断为危险行为的情况下触发提示。该方法能够通过对监控视频的处理分析滑冰者的行为，对于危险行为进行提示，从而实现滑冰场的自动化监控，节省了人力，也提升了管理人员的监控效果。

A Method and Device of Skating Ground Monitoring Based on Behavior Detection

This application discloses a skating rink monitoring method and device based on behavior detection. Among them, the method includes: making a difference between two adjacent video frames of real-time monitoring video of skating rink, obtaining video difference image, and forming video difference image sequence with multiple video difference images; detecting the key points of human body and dividing the subset of the video difference image sequence based on human body recognition model, obtaining the human body target and the human body target in the video difference image. Key points set; based on the three-dimensional convolution neural network, each human object and its key points in the video difference image are identified separately to get the behavior type of human object; and trigger prompt when the behavior type is judged as dangerous behavior. This method can analyze the skater's behavior through the processing of monitoring video and prompt the dangerous behavior, thus realizing the automatic monitoring of skating rink, saving manpower and improving the supervisory effect of managers.

【技术实现步骤摘要】
一种基于行为检测的滑冰场监控方法和装置
本申请涉及机器学习
，特别是涉及一种基于行为检测的滑冰场监控方法和装置。
技术介绍
在滑冰场中，需要注意到滑冰人员的安全问题。对于初学滑冰的人来说特别容易出现危险行为，例如，摔倒等，很有可能发生意外事件。现有技术中，通常是通过一个或者多个场所管理人员在滑冰场周围时刻观察滑冰场上所有滑冰者的行为。但是这种方法过分依赖于管理人员的工作态度和精神状态和滑冰场的情况，例如，在滑冰者众多、场地太大或者管理人员懈怠等情况下，很可能出现没有及时发现滑冰者的危险行为，从而发生意外事件的情况。
技术实现思路
本申请的目的在于克服上述问题或者至少部分地解决或缓减解决上述问题。根据本申请的第一个方面，提供了一种基于行为检测的滑冰场监控方法，包括：视频帧处理步骤：将滑冰场的实时监控视频的相邻两个视频帧做差，得到视频差值图像，多个视频差值图像构成视频差值图像序列；多个目标识别跟踪步骤：基于人体识别模型对所述视频差值图像序列进行人体的关键点检测和子集划分，得到所述视频差值图像中的人体目标和该人体目标的关键点集合；行为识别步骤：基于三维卷积神经网络对所述视频差值图像中的每本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于行为检测的滑冰场监控方法，包括：视频帧处理步骤：将滑冰场的实时监控视频的相邻两个视频帧做差，得到视频差值图像，多个视频差值图像构成视频差值图像序列；多个目标识别跟踪步骤：基于人体识别模型对所述视频差值图像序列进行人体的关键点检测和子集划分，得到所述视频差值图像中的人体目标和该人体目标的关键点集合；行为识别步骤：基于三维卷积神经网络对所述视频差值图像中的每一个人体目标和其关键点分别进行行为识别，得到人体目标的行为类型；和提示步骤：在所述行为类型被判断为危险行为的情况下触发提示。

【技术特征摘要】
1.一种基于行为检测的滑冰场监控方法，包括：视频帧处理步骤：将滑冰场的实时监控视频的相邻两个视频帧做差，得到视频差值图像，多个视频差值图像构成视频差值图像序列；多个目标识别跟踪步骤：基于人体识别模型对所述视频差值图像序列进行人体的关键点检测和子集划分，得到所述视频差值图像中的人体目标和该人体目标的关键点集合；行为识别步骤：基于三维卷积神经网络对所述视频差值图像中的每一个人体目标和其关键点分别进行行为识别，得到人体目标的行为类型；和提示步骤：在所述行为类型被判断为危险行为的情况下触发提示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频帧处理步骤还包括：对所述视频差值图像序列中的每一个视频差值图像进行图像矫正处理。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述人体识别模型采用如下步骤进行训练：获取滑冰场的历史监控视频中包括危险动作的视频片段，利用所述视频片段中的相邻视频帧做差后进行人体目标和关键点标记对所述差值图像对人体识别模型进行训练。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述三维卷积神经网络采用如下步骤进行训练：将所述视频片段中的人体目标的行为打上动作标签，利用连续的视频差值图像、人体目标、该人体目标的关键点集合以及动作标签对所述三维卷积神经网络进行训练。5.一种基于行为检测的滑冰场监控装置，包括：视频帧处理模块，其配置成用于将滑冰场的实时监控视频的相邻两个视频帧做差，得到视频差值图像，多个视频差值图像构成视频差值图像序列；多个目...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭浩，
申请(专利权)人：北京影谱科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11