行为检测方法和装置、计算机可读存储介质、计算机设备制造方法及图纸

本说明书实施例提供一种行为检测方法和装置、计算机可读存储介质、计算机设备，通过获取监控视频，从所述监控视频中确定至少一个监控对象；分别对所述至少一个监控对象中的每个监控对象进行行为检测，以确定发生目标行为的目标监控对象；对所述目标监控对象进行跟踪，得到所述目标监控对象的跟踪结果，并根据所述跟踪结果对所述目标监控对象进行持续行为检测。通过这种方式，无需采用额外的硬件装置来即可实现对监控对象进行行为检测，降低了行为检测的成本。

Behavior detection method and device, computer-readable storage medium, computer equipment

【技术实现步骤摘要】
行为检测方法和装置、计算机可读存储介质、计算机设备
本公开涉及计算机视觉
，尤其涉及行为检测方法和装置、计算机可读存储介质、计算机设备。
技术介绍
行为检测是指对目标对象(例如，人或者动物)的行为进行检测，这里说的行为可以包括但不限于跌倒、跑步、蹲下、打架等等。行为检测可以广泛应用于日常生活中，例如，通过对老年人进行跌倒检测，能够及时发现老年人跌倒，从而对其进行及时的救助。然而，传统的行为检测方式需要采用额外的设备(比如传感器、声音采集器等)来辅助检测，实现成本较高。
技术实现思路
本公开提供一种行为检测方法和装置、计算机可读存储介质、计算机设备。根据本公开实施例的第一方面，提供一种行为检测方法，所述方法包括：获取监控视频，从所述监控视频中确定至少一个监控对象；分别对所述至少一个监控对象中的每个监控对象进行行为检测，以确定发生目标行为的目标监控对象；对所述目标监控对象进行跟踪，得到所述目标监控对象的跟踪结果，并根据所述跟踪结果对所述目标监控对象进行持续行为检测。在一些实施例中，所述分别对所述至少一个监控本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取监控视频，从所述监控视频中确定至少一个监控对象；/n分别对所述至少一个监控对象中的每个监控对象进行行为检测，以确定发生目标行为的目标监控对象；/n对所述目标监控对象进行跟踪，得到所述目标监控对象的跟踪结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取监控视频，从所述监控视频中确定至少一个监控对象；
分别对所述至少一个监控对象中的每个监控对象进行行为检测，以确定发生目标行为的目标监控对象；
对所述目标监控对象进行跟踪，得到所述目标监控对象的跟踪结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对所述至少一个监控对象中的每个监控对象进行行为检测，以确定发生目标行为的目标监控对象，包括：
根据所述监控视频的目标检测精确度，确定对所述至少一个监控对象中的每个监控对象进行行为检测的检测模式；其中，所述检测模式至少包括第一检测模式和第二检测模式，所述第一检测模式的检测精确度高于所述第二检测模式；
基于经确定的检测模式对所述至少一个监控对象中的每个监控对象进行行为检测，以确定发生目标行为的目标监控对象。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述监控视频的目标检测精确度，确定对所述至少一个监控对象中的每个监控对象进行行为检测的检测模式，包括：
若所述目标检测精确度大于预设的检测精确度阈值，确定所述检测模式为所述第一检测模式；和/或
若所述目标检测精确度不大于所述检测精确度阈值，确定所述检测模式为所述第二检测模式。


4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述检测模式为所述第一检测模式的情况下，所述基于经确定的检测模式对所述至少一个监控对象中的每个监控对象进行行为检测，以确定发生目标行为的目标监控对象，包括：
获取所述监控对象在所述监控视频的至少一帧第一视频帧中的第一骨骼关键点位置；
根据所述第一骨骼关键点位置确定发生目标行为的目标监控对象。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一骨骼关键点位置确定发生目标行为的目标监控对象，包括：
若所述监控对象的第一骨骼关键点位置与所述目标行为对应的参考骨骼关键点位置相匹配，确定所述监控对象为目标监控对象；或者
分别确定所述监控对象在所述监控视频中的多帧第一视频帧中的第一骨骼关键点位置；
若所述监控对象在所述多帧第一视频帧中的第一骨骼关键点位置的位置差大于预设的位置差阈值，确定所述监控对象为所述目标监控对象；其中，所述多帧第一视频帧之间的时间差小于预设的时间差阈值；或者
将所述至少一帧第一视频帧中的第一骨骼关键点位置输入预先训练的骨骼关键点检测模型，并获取所述骨骼关键点检测模型输出的第一行为检测结果；
根据所述第一行为检测结果确定所述监控对象是否为目标监控对象。


6.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述检测模式为所述第二检测模式的情况下，所述基于经确定的检测模式对所述至少一个监控对象中的每个监控对象进行行为检测，以确定发生目标行为的目标监控对象，包括：
将所述监控视频输入预先训练的行为检测模型，并获取所述行为检测模型输出的所述监控对象的第二行为检测结果；
根据所述监控对象的第二行为检测结果确定所述监控对象是否为所述目标监控对象。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第二行为检测结果为所述监控对象发生所述目标行为的概率值；所述根据所述监控对象的第二行为检测结果确定所述监控对象是否为所述目标监控对象，包括：
若所述监控对象发生所述目标行为的概率值大于预设的概率阈值，确定所述监控对象发生所述目标行为。


8.根据权利要求1至7任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述目标监控对象进行跟踪，得到所述目标监控对象的跟踪结果，包括：
根据所述监控视频的目标跟踪精确度，确定对所述目标监控对象进行跟踪的跟踪模式；其中，所述跟踪模式至少包括第一跟踪模式和第二跟踪模式，所述第一跟踪模式的跟踪精确度高于所述第二跟踪模式；
基于经确定的跟踪模式对所述目标监控对象进行跟踪，得到所述目标监控对象的跟踪结果。


9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述监控视频的目标跟踪精确度，确定对所述目标监控对象进行跟踪的跟踪模式，包括：
若所述目标跟踪精确度大于预设的跟踪精确度阈值，确定所述跟踪模式为所述第一跟踪模式；和/或
若所述目标跟踪精确度不大于所述跟踪精确度阈值，确定所述跟踪模式为所述第二跟踪模式。


10.根据权利要求8或9所...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱进京，倪枫，
申请(专利权)人：上海商汤智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31