行为热力图生成及报警方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了行为热力图生成及报警方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取各预设监控区域的图像数据中各指定目标的行为分析结果，其中，预设监控区域为待统计区域中的区域；根据各指定目标的行为分析结果，确定待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次，其中，子区域与预设监控区域存在交集；按照各子区域中指定行为发生的频次，生成待统计区域的指定行为的行为热力图。本申请实施例的行为热力图生成方法，通过图像数据统计待统计区域中各子区域指定行为的发生频次，进而生成待统计区域的行为热力图，可以实现对大面积区域进行直观的监测。

【技术实现步骤摘要】
行为热力图生成及报警方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及图像处理
，特别是涉及行为热力图生成及报警方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着计算机视觉技术的发展，通过图像数据自动识别指定目标成为可能。相关的图像识别技术中，均是通过计算机视觉技术，例如卷积神经网络等，对图像数据进行分析，从而确定图像数据中的目标是否存在指定的行为。然而，上述方法仅是针对单路图像数据中是否出现指定行为进行识别，不方便对大面积区域进行直观的监测。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种行为热力图生成及报警方法、装置、电子设备及存储介质，以实现对大面积区域进行直观的监测。具体技术方案如下：第一方面，本申请实施例提供了一种报警方法，所述方法包括：展示待统计区域的行为热力图，其中，所述行为热力图表征指定行为在所述待统计区域的各子区域中发生的频次；在所述行为热力图的子区域满足预设报警条件时，触发针对满足预设报警条件的子区域的报警。可选的，所述在所述行为热力图中的子区域满足预设报警条件时，触发针对满足预设报警条件的子区域的报警，包括：分别比较所述行为热力图各子区域中指定行为发生的频次与预设频次阈值的大小；针对指定行为发生的频次大于所述预设频次阈值的目标子区域，触发针对所述目标子区域的报警。可选的，所述行为热力图的子区域中包括热力颜色，所述热力颜色表征所述子区域中指定行为发生的频次，且所述子区域中指定行为发生的频次越高，所述子区域的热力颜色的热力值越高；所述在所述行为热力图的子区域满足预设报警条件时，触发针对满足预设报警条件的子区域的报警，包括：分别比较各所述子区域的热力颜色的热力值与预设热力预值的大小；针对热力值大于所述预设热力阈值的待报警子区域，触发针对所述待报警子区域的报警。可选的，所述行为热力图的子区域中包括热力颜色，所述指定行为多个指定行为，不同的指定行为对应不同的热力颜色，所述热力颜色的深浅程度与所述热力颜色对应的指定行为发生的频次正相关，各所述热力颜色分别对应相应的报警联动；所述在所述行为热力图的子区域满足预设报警条件时，触发针对满足预设报警条件的子区域的报警，包括：针对各所述子区域中的各热力颜色，比较该热力颜色的深浅程度与该热力颜色对应的预设程度预值的大小；针对深浅程度大于预设程度预值的目标热力颜色，触发针对所述目标热力颜色所在的子区域、且与所述目标热力颜色对应的报警联动。可选的，本申请实施例的报警方法还包括：获取用户针对待展示的子区域的展示指令；按照所述展示指令，展示所述待展示的子区域中的图像数据，其中，所述待展示的子区域中的图像数据为所述待展示的子区域中的监控区域的视频流。第二方面，本申请实施例提供了一种行为热力图生成方法，应用于后端设备，所述方法包括：获取各预设监控区域的图像数据中各指定目标的行为分析结果，其中，所述预设监控区域为待统计区域中的区域；根据各所述指定目标的行为分析结果，确定所述待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次，其中，所述子区域与所述预设监控区域存在交集；按照各所述子区域中指定行为发生的频次，生成所述待统计区域的指定行为的行为热力图。可选的，所述获取各预设监控区域的图像数据中各指定目标的行为分析结果，包括：获取各预设监控区域的图像数据；通过计算机视觉技术，分别对各所述图像数据中的指定目标进行跟踪检测，提取各所述指定目标的像素区域序列；对各所述指定目标的像素区域序列进行分析，得到各所述指定目标的行为分析结果。可选的，各指定目标的像素区域序列为各采样指定目标的像素区域序列，所述通过计算机视觉技术，分别对各所述图像数据中的指定目标进行跟踪检测，提取各所述指定目标的像素区域序列，包括：通过预设目标检测算法及预设目标跟踪算法，确定各所述图像数据中的各指定目标及各所述指定目标的位置；通过预设目标采样算法，对各所述图像数据中的各指定目标进行采样，得到各采样指定目标；按照各所述采样指定目标的位置，对各所述图像数据进行目标行为序列抽取，得到各所述采样指定目标的像素区域序列。可选的，一个所述子区域至少包括一个所述预设监控区域，所述根据各所述指定目标的行为分析结果，确定待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次，包括：获取各所述子区域与各所述预设监控区域的包含关系；按照所述包含关系、各所述指定目标的行为分析结果及各所述指定目标所在的预设监控区域，确定待统计区域的各所述子区域中指定行为发生的频次。可选的，在所述获取各预设监控区域的图像数据中各指定目标的行为分析结果之后，所述方法还包括：获取各所述指定目标在所述预设监控区域中的实际位置；所述根据各所述指定目标的行为分析结果，确定待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次，包括：根据各所述指定目标的实际位置及各所述指定目标的行为分析结果，确定待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次。可选的，所述获取各所述指定目标在所述预设监控区域中的实际位置，包括：根据各所述指定目标的像素区域序列，确定各所述指定目标在所述图像数据中的位置；按照各所述指定目标在所述图像数据中的位置，确定各所述指定目标在所述预设监控区域中的实际位置。可选的，所述根据各所述指定目标的实际位置及各所述指定目标的行为分析结果，确定待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次，包括：根据各所述指定目标的行为分析结果，将各所述指定目标进行分类，得到多个行为列表，其中，同一行为列表中各指定目标的行为类型相同；确定指定行为对应的目标行为列表；根据所述目标行为列表中各指定目标的实际位置，确定待统计区域的各子区域中所述指定行为发生的频次。可选的，在所述根据各所述指定目标的行为分析结果，确定待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次之前，所述方法还包括：获取用户输入的粒度设定指令，其中，所述粒度设定指令表征子区域的大小属性；按照所述粒度设定指令，确定待统计区域中各子区域。可选的，所述指定行为多个指定行为，所述按照各所述子区域中指定行为发生的频次，生成所述待统计区域的指定行为的行为热力图，包括：获取所述待统计区域的电子地图，获取各所述子区域中各指定行为发生的频次；确定各所述指定行为对应的热力颜色；针对所述电子地图中的任一子区域，按照该子区域中各所述指定行为发生的频次，在该子区域的地图中显示该子区域中各指定行为对应的热力颜色，其中，任一热力颜色的深浅程度与该热力颜色对应的指定行为发生的频次正相关。可选的，所述各指定目标的行为分析结果为触发各指定行为的指定目标名单；所述获取各预设监控区域的图像数据中各指定目标的行为分析结果，包括：接收各前端智能设备发送的各行为列表，其中，所述行为列表中包括指定目标的标识，且同一所述行为列表中各指定目标的行为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种报警方法，其特征在于，所述方法包括：/n展示待统计区域的行为热力图，其中，所述行为热力图表征指定行为在所述待统计区域的各子区域中发生的频次；/n在所述行为热力图的子区域满足预设报警条件时，触发针对满足预设报警条件的子区域的报警。/n

【技术特征摘要】
1.一种报警方法，其特征在于，所述方法包括：
展示待统计区域的行为热力图，其中，所述行为热力图表征指定行为在所述待统计区域的各子区域中发生的频次；
在所述行为热力图的子区域满足预设报警条件时，触发针对满足预设报警条件的子区域的报警。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述行为热力图中的子区域满足预设报警条件时，触发针对满足预设报警条件的子区域的报警，包括：
分别比较所述行为热力图各子区域中指定行为发生的频次与预设频次阈值的大小；
针对指定行为发生的频次大于所述预设频次阈值的目标子区域，触发针对所述目标子区域的报警。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为热力图的子区域中包括热力颜色，所述热力颜色表征所述子区域中指定行为发生的频次，且所述子区域中指定行为发生的频次越高，所述子区域的热力颜色的热力值越高；
所述在所述行为热力图的子区域满足预设报警条件时，触发针对满足预设报警条件的子区域的报警，包括：
分别比较各所述子区域的热力颜色的热力值与预设热力预值的大小；
针对热力值大于所述预设热力阈值的待报警子区域，触发针对所述待报警子区域的报警。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为热力图的子区域中包括热力颜色，所述指定行为多个指定行为，不同的指定行为对应不同的热力颜色，所述热力颜色的深浅程度与所述热力颜色对应的指定行为发生的频次正相关，各所述热力颜色分别对应相应的报警联动；
所述在所述行为热力图的子区域满足预设报警条件时，触发针对满足预设报警条件的子区域的报警，包括：
针对各所述子区域中的各热力颜色，比较该热力颜色的深浅程度与该热力颜色对应的预设程度预值的大小；
针对深浅程度大于预设程度预值的目标热力颜色，触发针对所述目标热力颜色所在的子区域、且与所述目标热力颜色对应的报警联动。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取用户针对待展示的子区域的展示指令；
按照所述展示指令，展示所述待展示的子区域中的图像数据，其中，所述待展示的子区域中的图像数据为所述待展示的子区域中的监控区域的视频流。


6.一种行为热力图生成方法，其特征在于，应用于后端设备，所述方法包括：
获取各预设监控区域的图像数据中各指定目标的行为分析结果，其中，所述预设监控区域为待统计区域中的区域；
根据各所述指定目标的行为分析结果，确定所述待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次，其中，所述子区域与所述预设监控区域存在交集；
按照各所述子区域中指定行为发生的频次，生成所述待统计区域的指定行为的行为热力图。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取各预设监控区域的图像数据中各指定目标的行为分析结果，包括：
获取各预设监控区域的图像数据；
通过预设目标检测算法及预设目标跟踪算法，确定各所述图像数据中的各指定目标及各所述指定目标的位置；
通过预设目标采样算法，对各所述图像数据中的各指定目标进行采样，得到各采样指定目标；
按照各所述采样指定目标的位置，对各所述图像数据进行目标行为序列抽取，得到各所述采样指定目标的像素区域序列；
对各所述指定目标的像素区域序列进行分析，得到各所述指定目标的行为分析结果。


8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，一个所述子区域至少包括一个所述预设监控区域，所述根据各所述指定目标的行为分析结果，确定待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次，包括：
获取各所述子区域与各所述预设监控区域的包含关系；
按照所述包含关系、各所述指定目标的行为分析结果及各所述指定目标所在的预设监控区域，确定待统计区域的各所述子区域中指定行为发生的频次。


9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述获取各预设监控区域的图像数据中各指定目标的行为分析结果之后，所述方法还包括：
获取各所述指定目标在所述预设监控区域中的实际位置；
所述根据各所述指定目标的行为分析结果，确定待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次，包括：
根据各所述指定目标的实际位置及各所述指定目标的行为分析结果，确定待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次。


10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据各所述指定目标的实际位置及各所述指定目标的行为分析结果，确定待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次，包括：
根据各所述指定目标的行为分析结果，将各所述指定目标进行分类，得到多个行为列表，其中，同一行为列表中各指定目标的行为类型相同；
确定指定行为对应的目标行为列表；
根据所述目标行为列表中各指定目标的实际位置，确定待统计区域的各子区域中所述指定行为发生的频次。


11.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述根据各所述指定目标的行为分析结果，确定待统计区域的各子区域中指定行为发生的频次之前，所述方法还包括：
获取用户输入的粒度设定指令，其中，所述粒度设定指令表征子区域的大小属性；
按照所述粒度设定指令，确定待统计区域中各子区域。


12.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述指定行为多个指定行为，所述按照各所述子区域中指定行为发生的频次，生成所述待统计区域的指定行为的行为热力图，包括：
获取所述待统计区域的电子地图，获取各所述子区域中各指定行为发生的频次；
确定各所述指定行为对应的热力颜色；
针对所述电子地图中的任一子区域，按照该子区域中各所述指定行为发生的频次，在该子区域的地图中显示该子区域中各指定行为对应的热力颜色，其中，任一热力颜色的深浅程度与该热力颜色对应的指定行为发生的频次正相关。


13.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述各指定目标的行为分析结果为触发各指定行为的指定目标名单；所述获取各预设监控区域的图像数据中各指定目标的行为分析结果，包括：
接收各前端智能设备发送的各行为列表，其中，所述行为列表中包括指定目标的标识，且同一所述行为列表中各指定目标的行为类型相同；
组装各所述行为列表，分别得到触发各指定行为的指定目标名单。


14.一种行为列表发送方法，其特征在于，应用于前端智能设备，所述方法包括：
获取预设监控区域的图像数据；
通过计算机视觉技术，对所述图像数据进行分析，得到所述图像数据中各指定目标的行为分析结果；
按照各所述指定目标的行为分析结果，将各所述指定目标进行分类，得到多个行为列表，其中，同一所述行为列表中各指定目标的行为类型相同；
发送各所述行为列表。


15.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵飞，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33