异常事件检测方法、相关设备及可读存储介质技术

本申请公开了一种异常事件检测方法、相关设备及可读存储介质，通过获取待检测是否发生异常事件的区域的监控视频，基于监控视频包含的连续图像帧，确定各个图像帧中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的轨迹信息；根据目标运动对象的轨迹信息，检测上述区域中是否发生异常事件。本申请中采用分析待测区域的监控视频实现待测区域中异常事件的检测，相对于人工巡查的方式，可以节省人力和时间，提高异常事件检测效率。

【技术实现步骤摘要】
异常事件检测方法、相关设备及可读存储介质
本申请涉及智能视频监控
，更具体的说，是涉及一种异常事件检测方法、相关设备及可读存储介质。
技术介绍
在一些区域(如道路、住宅小区、学校、景区非开放区域等)中，往往不希望发生对象(如车辆、人员等)的异常事件(如闯入、逆行等)，因此，需要对这些区域是否发生异常事件进行检测。目前，多采用人工巡查的方式检测异常事件，但是人工巡查的方式往往将消耗大量的人力及时间，成本高效率低。因此，需要提供一种检测异常事件的方法。
技术实现思路
鉴于上述问题，本申请提出了一种异常事件检测方法、相关设备及可读存储介质。具体方案如下：一种异常事件检测方法，包括：获取待测区域的监控视频，所述待测区域为待检测是否发生异常事件的区域；基于所述监控视频包含的连续图像帧，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的运动轨迹；根据所述目标运动对象的运动轨迹，检测所述待测区域中是否发生异常事件。可选地，所述基于所述监控视频包含的连续图像帧，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的运动轨迹，包括：针对每个图像帧，对该图像帧进行运动对象检测，得到该图像帧中包含的运动对象；基于该图像帧中包含的运动对象，以及，该图像帧的前一图像帧对应的运动对象跟踪结果进行跟踪，得到该图像帧对应的运动对象跟踪结果，该图像帧对应的运动对象跟踪结果中包括所述监控视频中包含的运动对象，以及各运动对象的运动轨迹；>基于该图像帧对应的运动对象跟踪结果，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的运动轨迹。可选地，对任一图像帧进行运动对象检测，得到任一图像帧中包含的运动对象，包括：确定所述图像帧的二值化前景图像；从所述图像帧的二值化前景图像中提取运动对象。可选地，所述确定所述图像帧的二值化前景图像，包括：基于混合高斯分布模型，确定所述图像帧的第一二值化前景图像；根据所述图像帧的第一二值化前景图像检测所述图像帧是否相对于所述图像帧的前一图像帧发生光线突变；如果未发生光线突变，则将所述第一二值化前景图像作为所述图像帧的二值化前景图像；如果发生光线突变，则基于自适应阈值的帧差法确定所述图像帧的第二二值化前景图像，将所述第二二值化前景图像作为所述图像帧的二值化前景图像。可选地，所述基于该图像帧对应的运动对象跟踪结果，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的运动轨迹，包括：基于该图像帧对应的运动对象跟踪结果，确定位于所述监控视频中预设区域内的运动对象；从所述位于所述监控视频中预设区域内的运动对象中，确定所述监控视频中包含的目标运动对象；根据确定的监控视频中包含的目标运动对象，以及该图像帧对应的运动对象跟踪结果，确定所述目标运动对象的运动轨迹。可选地，所述从所述位于所述监控视频中预设区域内的运动对象中，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，包括：获取每个位于所述监控视频中预设区域内的运动对象的已检测次数，和每个位于所述监控视频中预设区域内的运动对象已检测为目标运动对象的次数；确定位于所述监控视频中预设区域内的运动对象中，已检测为目标运动对象的次数为第一预设阈值的运动对象为所述监控视频中包含的目标运动对象；确定位于所述监控视频中预设区域内的运动对象中，已检测为目标运动对象的次数小于第一预设阈值，且已检测次数小于第二预设阈值的运动对象为待检测对象；将待检测运动对象的已检测次数加一，并根据该图像帧对应的运动对象跟踪结果中待检测运动对象的运动轨迹，对待检测运动对象进行检测，确定待检测运动对象本次是否最终检测为目标运动对象，并在待测运动对象本次最终检测为目标运动对象后，将待检测运动对象已检测为目标运动对象的次数加一。可选地，所述根据该图像帧对应的运动对象跟踪结果中待检测运动对象的运动轨迹，对待检测运动对象进行检测，确定待检测运动对象本次是否最终检测为目标运动对象，包括：针对每个待检测运动对象，根据该待检测运动对象的运动轨迹，确定该待检测运动对象对应的检测子图；所述检测子图，是该待检测运动对象在该图像帧中的图像子区域；将该待检测运动对象对应的检测子图输入目标运动对象检测模型中，所述目标运动对象检测模型输出目标运动对象在该检测子图中的位置信息；所述目标运动对象检测模型是以训练子图为训练样本，以目标运动对象在训练子图中的位置信息为样本标签，训练得到的；根据目标运动对象检测模型输出的目标运动对象在该检测子图中的位置信息，确定该待测运动对象本次是否最终检测为目标运动对象。可选地，所述根据目标运动对象检测模型输出的目标运动对象在该检测子图中的位置信息，确定该待测运动对象本次是否最终检测为目标运动对象，包括：根据目标运动对象检测模型输出的目标运动对象在该检测子图中的位置信息，确定目标运动对象在该检测子图所属图像帧中的位置信息；获取该检测子图所属图像帧的二值化前景图像；基于目标运动对象在该检测子图所属图像帧中的位置信息，以及所述该检测子图所属图像帧的二值化前景图像，确定该待测运动对象本次是否最终检测为目标运动对象。可选地，在该待测运动对象本次最终检测为目标运动对象后，所述方法还包括：根据目标运动对象检测模型输出的目标运动对象在该检测子图中的位置信息，更新该检测子图所属图像帧对应的运动对象跟踪结果。可选地，所述根据所述目标运动对象的运动轨迹，检测所述待测区域中是否发生异常事件，包括：根据所述目标运动对象的运动轨迹，判断是否存在至少一个目标运动对象的运动轨迹与预设的异常事件对应的运动轨迹相匹配；如果存在，则确定所述待测区域中发生异常事件。一种异常事件检测装置，包括：获取单元，用于获取待测区域的监控视频，所述待测区域为待检测是否发生异常事件的区域；确定单元，用于基于所述监控视频包含的连续图像帧，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的运动轨迹；检测单元，用于根据所述目标运动对象的运动轨迹，检测所述待测区域中是否发生异常事件。可选地，所述确定单元，包括：运动对象检测单元，用于针对每个图像帧，对该图像帧进行运动对象检测，得到该图像帧中包含的运动对象；跟踪单元，用于基于该图像帧中包含的运动对象，以及，该图像帧的前一图像帧对应的运动对象跟踪结果进行跟踪，得到该图像帧对应的运动对象跟踪结果，该图像帧对应的运动对象跟踪结果中包括所述监控视频中包含的运动对象，以及各运动对象的运动轨迹；确定子单元，用于基于该图像帧对应的运动对象跟踪结果，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的运动轨迹。可选地，运动对象检测单元，包括：二值化前景图像确定单元，用于确定所述图像帧的二值化前景图像；运动对象提取单元，用于从所述图像帧本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常事件检测方法，其特征在于，包括：/n获取待测区域的监控视频，所述待测区域为待检测是否发生异常事件的区域；/n基于所述监控视频包含的连续图像帧，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的运动轨迹；/n根据所述目标运动对象的运动轨迹，检测所述待测区域中是否发生异常事件。/n

【技术特征摘要】
1.一种异常事件检测方法，其特征在于，包括：
获取待测区域的监控视频，所述待测区域为待检测是否发生异常事件的区域；
基于所述监控视频包含的连续图像帧，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的运动轨迹；
根据所述目标运动对象的运动轨迹，检测所述待测区域中是否发生异常事件。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述监控视频包含的连续图像帧，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的运动轨迹，包括：
针对每个图像帧，对该图像帧进行运动对象检测，得到该图像帧中包含的运动对象；
基于该图像帧中包含的运动对象，以及，该图像帧的前一图像帧对应的运动对象跟踪结果进行跟踪，得到该图像帧对应的运动对象跟踪结果，该图像帧对应的运动对象跟踪结果中包括所述监控视频中包含的运动对象，以及各运动对象的运动轨迹；
基于该图像帧对应的运动对象跟踪结果，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的运动轨迹。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对任一图像帧进行运动对象检测，得到任一图像帧中包含的运动对象，包括：
确定所述图像帧的二值化前景图像；
从所述图像帧的二值化前景图像中提取运动对象。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像帧的二值化前景图像，包括：
基于混合高斯分布模型，确定所述图像帧的第一二值化前景图像；
根据所述图像帧的第一二值化前景图像检测所述图像帧是否相对于所述图像帧的前一图像帧发生光线突变；
如果未发生光线突变，则将所述第一二值化前景图像作为所述图像帧的二值化前景图像；
如果发生光线突变，则基于自适应阈值的帧差法确定所述图像帧的第二二值化前景图像，将所述第二二值化前景图像作为所述图像帧的二值化前景图像。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于该图像帧对应的运动对象跟踪结果，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，以及所述目标运动对象的运动轨迹，包括：
基于该图像帧对应的运动对象跟踪结果，确定位于所述监控视频中预设区域内的运动对象；
从所述位于所述监控视频中预设区域内的运动对象中，确定所述监控视频中包含的目标运动对象；
根据确定的监控视频中包含的目标运动对象，以及该图像帧对应的运动对象跟踪结果，确定所述目标运动对象的运动轨迹。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述位于所述监控视频中预设区域内的运动对象中，确定所述监控视频中包含的目标运动对象，包括：
获取每个位于所述监控视频中预设区域内的运动对象的已检测次数，和每个位于所述监控视频中预设区域内的运动对象已检测为目标运动对象的次数；
确定位于所述监控视频中预设区域内的运动对象中，已检测为目标运动对象的次数为第一预设阈值的运动对象为所述监控视频中包含的目标运动对象；
确定位于所述监控视频中预设区域内的运动对象中，已检测为目标运动对象的次数小于第一预设阈值，且已检测次数小于第二预设阈值的运动对象为待检测对象；
将待检测运动对象的已检测次数加一，并根据该图像帧对应的运动对象跟踪结果中待检测运...

【专利技术属性】
技术研发人员：李小兵，吴军军，刘德贵，王旭，支洪平，
申请(专利权)人：科大讯飞苏州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32