一种暴力分拣的识别方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种暴力分拣的识别方法及装置，其中，该方法包括：获取在包裹分拣过程中的第一视频信息与第二视频信息；基于暴力分拣识别模型，识别所述第一视频信息中是否存在第一暴力分拣视频片段，且所述第二视频信息中是否存在所述第二暴力分拣视频片段，基于所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段，确定所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段对应的分拣速度；基于所述分拣速度，确定包裹暴力分拣识别结果。在该过程中，利用了在包裹分拣过程中的第一视频信息与第二视频信息，共同确定暴力分拣视频信息，并且基于暴力分拣视频中的包裹分拣速度，最终确定暴力分拣行为，极大地提高了识别暴力分拣行为的准确性。

Identification method and device of violent sorting

【技术实现步骤摘要】
一种暴力分拣的识别方法及装置
本申请涉及监控
，尤其是涉及一种暴力分拣的识别方法及装置。
技术介绍
随着网上购物的不断发展，对于快递行业承受量的需求也在不断增长，尤其在“双十一”、“黑五”等购物高峰期，快递行业更是面临着前所未有的挑战。由于快递量激增，导致出现一些快递员暴力分拣的事情发生，造成不良的社会影响。在现有技术中，对于暴力分拣行为的识别大多是依靠人工完成的，其成本较高、效率与准确度较低。因此，如何准确地识别暴力分拣行为就成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种暴力分拣的识别方法及装置，提高识别暴力分拣行为的准确率，减少暴力分拣行为的发生。第一方面，本申请实施例提供了一种暴力分拣的识别方法，包括：获取在包裹分拣过程中的第一视频信息与第二视频信息；其中，所述第一视频信息以及所述第二视频信息的获取角度不同；基于预先训练的暴力分拣识别模型，识别所述第一视频信息中是否存在第一暴力分拣视频片段，且所述第二视频信息是否存在与所述第一暴力分拣视频片段的时间戳对应的第二暴力分拣视频片段；若所述第一视频信息中存在所述第一暴力分拣视频片段，且所述第二视频信息中存在所述第二暴力分拣视频片段，则基于所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段，确定所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段对应的包裹的分拣速度；基于所述分拣速度，确定包裹暴力分拣识别结果。一种可选实施方式中，采用下述方式训练所述暴力分拣识别模型：获取多个样本视频，以及与每个所述样本视频对应的是否对包裹进行暴力分拣的标签信息；其中，每个所述样本视频中包括多帧样本图像；针对每个所述样本视频，将该样本视频输入至行为识别模型中，得到与该样本视频对应的暴力分拣识别结果；基于所述样本视频对应的暴力分拣识别结果，以及标签信息，训练所述行为识别模型，得到暴力分拣识别模型。一种可选实施方式中，所述行为识别模型，包括下述一种或者多种：双流卷积网络模型、卷积神经网络模型、以及膨胀卷积网络模型。一种可选实施方式中，所述第一暴力分拣视频片段中包括多帧第一图像；所述第二暴力分拣视频片段中包括时间戳与所述第一图像一一对应的多帧第二图像；所述基于所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段，确定所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段对应的包裹的分拣速度，包括：针对每帧第一图像，从该帧第一图像中确定包裹在该帧第一图像中的第一位置信息，并从与该帧第一图像时间戳相同的第二图像中，确定包裹的第二位置信息；基于所述第一位置信息，以及所述第二位置信息，确定包裹与该帧第一图像对应的三维坐标信息；基于包裹与各帧第一图像分别对应的三维坐标信息，以及各帧第一图像分别对应的时间戳，得到包裹的分拣速度。一种可选实施方式中，所述基于所述分拣速度，确定包裹暴力分拣识别结果，包括：将所述分拣速度，与预设的分拣速度阈值进行对比；若所述分拣速度大于所述预设的分拣速度阈值，则确定所述包裹存在暴力分拣。一种可选实施方式中，在确定所述包裹存在暴力分拣后，保存在对该包裹分拣时所得到的第一暴力分拣视频片段，和/或，第二暴力分拣视频片段。第二方面，本申请实施例还提供一种暴力分拣的识别装置，该暴力分拣的识别装置包括：获取模块、识别模块、第一确定模块以及第二确定模块，其中：所述获取模块，用于获取在包裹分拣过程中的第一视频信息与第二视频信息；其中，所述第一视频信息以及所述第二视频信息的获取角度不同；所述识别模块，用于基于预先训练的暴力分拣识别模型，识别所述第一视频信息中是否存在第一暴力分拣视频片段，且所述第二视频信息是否存在与所述第一暴力分拣视频片段的时间戳对应的第二暴力分拣视频片段；所述第一确定模块，用于若所述第一视频信息中存在所述第一暴力分拣视频片段，且所述第二视频信息中存在所述第二暴力分拣视频片段，则基于所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段，确定所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段对应的包裹的分拣速度；所述第二确定模块，用于基于所述分拣速度，确定包裹暴力分拣识别结果。一种可选实施方式中，采用下述方式训练所述暴力分拣识别模型：获取多个样本视频，以及与每个所述样本视频对应的是否对包裹进行暴力分拣的标签信息；其中，每个所述样本视频中包括多帧样本图像；针对每个所述样本视频，将该样本视频输入至行为识别模型中，得到与该样本视频对应的暴力分拣识别结果；基于所述样本视频对应的暴力分拣识别结果，以及标签信息，训练所述行为识别模型，得到暴力分拣识别模型。一种可选实施方式中，所述行为识别模型，包括下述一种或者多种：双流卷积网络模型、卷积神经网络模型、以及膨胀卷积网络模型。一种可选实施方式中，所述第一暴力分拣视频片段中包括多帧第一图像；所述第二暴力分拣视频片段中包括时间戳与所述第一图像一一对应的多帧第二图像；所述第一确定模块，用于基于所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段，确定所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段对应的包裹的分拣速度时，具体用于：针对每帧第一图像，从该帧第一图像中确定包裹在该帧第一图像中的第一位置信息，并从与该帧第一图像时间戳相同的第二图像中，确定包裹的第二位置信息；基于所述第一位置信息，以及所述第二位置信息，确定包裹与该帧第一图像对应的三维坐标信息；基于包裹与各帧第一图像分别对应的三维坐标信息，以及各帧第一图像分别对应的时间戳，得到包裹的分拣速度。一种可选实施方式中，所述第二确定模块，用于基于所述分拣速度，确定包裹暴力分拣识别结果时，具体用于：将所述分拣速度，与预设的分拣速度阈值进行对比；若所述分拣速度大于所述预设的分拣速度阈值，则确定所述包裹存在暴力分拣。一种可选实施方式中，在确定所述包裹存在暴力分拣后，保存在对该包裹分拣时所得到的第一暴力分拣视频片段，和/或，第二暴力分拣视频片段。第三方面，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面、或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。第四方面，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面、或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。本申请实施例提供的一种暴力分拣的识别方法及装置，首先，获取在包裹分拣过程中的第一视频信息与第二视频信息；其中，所述第一视频信息以及所述第二视频信息的获取角度不同；之后，基于预先训练的暴力分拣识别模型，识别所述第一视频信息中是否存在第一暴力分拣视频片段，且所述第二视本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种暴力分拣的识别方法，其特征在于，包括：/n获取在包裹分拣过程中的第一视频信息与第二视频信息；其中，所述第一视频信息以及所述第二视频信息的获取角度不同；/n基于预先训练的暴力分拣识别模型，识别所述第一视频信息中是否存在第一暴力分拣视频片段，且所述第二视频信息是否存在与所述第一暴力分拣视频片段的时间戳对应的第二暴力分拣视频片段；/n若所述第一视频信息中存在所述第一暴力分拣视频片段，且所述第二视频信息中存在所述第二暴力分拣视频片段，则基于所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段，确定所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段对应的包裹的分拣速度；/n基于所述分拣速度，确定包裹暴力分拣识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种暴力分拣的识别方法，其特征在于，包括：
获取在包裹分拣过程中的第一视频信息与第二视频信息；其中，所述第一视频信息以及所述第二视频信息的获取角度不同；
基于预先训练的暴力分拣识别模型，识别所述第一视频信息中是否存在第一暴力分拣视频片段，且所述第二视频信息是否存在与所述第一暴力分拣视频片段的时间戳对应的第二暴力分拣视频片段；
若所述第一视频信息中存在所述第一暴力分拣视频片段，且所述第二视频信息中存在所述第二暴力分拣视频片段，则基于所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段，确定所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段对应的包裹的分拣速度；
基于所述分拣速度，确定包裹暴力分拣识别结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用下述方式训练所述暴力分拣识别模型：
获取多个样本视频，以及与每个所述样本视频对应的是否对包裹进行暴力分拣的标签信息；其中，每个所述样本视频中包括多帧样本图像；
针对每个所述样本视频，将该样本视频输入至行为识别模型中，得到与该样本视频对应的暴力分拣识别结果；
基于所述样本视频对应的暴力分拣识别结果，以及标签信息，训练所述行为识别模型，得到暴力分拣识别模型。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述行为识别模型，包括下述一种或者多种：
双流卷积网络模型、卷积神经网络模型、以及膨胀卷积网络模型。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述第一暴力分拣视频片段中包括多帧第一图像；所述第二暴力分拣视频片段中包括时间戳与所述第一图像一一对应的多帧第二图像；
所述基于所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段，确定所述第一暴力分拣视频片段和所述第二暴力分拣视频片段对应的包裹的分拣速度，包括：
针对每帧第一图像，从该帧第一图像中确定包裹在该帧第一图像中的第一位置信息，并从与该帧第一图像时间戳相同的第二图像中，确定包裹的第二位置信息；
基于所述第一位置信息，以及所述第二位置信息，确定包裹与该帧第一图像对应的三维坐标信息；
基于包裹与各帧第一图像分别对应的三维坐标信息，以及各帧第一图像分别对应的时间戳，得到包裹的分拣速度。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述分拣速度，确定包裹暴力分拣识别结果，包括：
将所述分拣速度，与预设的分拣速度阈值进行对比；
若所述分拣速度大于所述预设的分拣速度阈值，则确定所述包裹存在暴力分拣。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在确定所述包裹存在暴力分拣后，保存在对该包裹分拣时所得到的第一暴力分拣视频片段，和/或，第二暴力分拣视频片段。


7.一种暴力分拣的识别装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取在包裹分拣过程中的第一视频信息与第二视频信息；其中，所述第一视频信息以及所述第二视频信息的获取角度不同；
识别模块，用于基于预先训练的暴力分拣识别模型，识别所述第一视频信息中是否存在第一暴...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘永霞，深翀，汪建新，
申请(专利权)人：秒针信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11