一种异常事件检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:30522000 阅读:9 留言:0更新日期:2021-10-27 23:06
本公开提供了一种异常事件检测方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取图像序列,并从图像序列中确定出N个图像区域集合;每个图像区域集合中,包括图像序列中每一帧图像内的一个图像区域,且每个图像区域在所属一帧图像中各图像区域间行人密集程度的排序相同;N为大于等于1的自然数;针对每个图像区域集合,基于集合内图像区域的空间分布情况选取出一个中心区域;针对每个中心区域,从图像序列的每一帧图像抠取对应位置的图像区域,组成一个轨迹序列;利用每个轨迹序列分别进行异常事件检测。件检测。件检测。

【技术实现步骤摘要】
一种异常事件检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及计算机视觉
,尤其涉及一种异常事件检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]视频中的异常事件检测是计算机视觉领域的一个重要问题,目前,可以利用计算机视觉和深度学习的技术自动检测发生在视频中的异常事件。
[0003]传统的异常事件检测方法,是对输入的视频序列进行全图的数据增强或其他预处理后,输入到分类模型中进行检测,或者,通过人群密集分布情况来粗略定位事件中心点,检测方式的效率较低,准确性较差。

技术实现思路

[0004]本公开实施例期望提供一种异常事件检测方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]本公开实施例的技术方案是这样实现的:
[0006]本公开实施例提供了一种异常事件检测方法,所述方法包括:
[0007]获取图像序列,并从所述图像序列中确定出N个图像区域集合;每个图像区域集合中,包括所述图像序列中每一帧图像内的一个图像区域,且每个图像区域在所属一帧图像中各图像区域间行人密集程度的排序相同;N为大于等于1的自然数;
[0008]针对每个图像区域集合,基于集合内图像区域的空间分布情况选取出一个中心区域;
[0009]针对每个中心区域,从所述图像序列的每一帧图像抠取对应位置的图像区域,组成一个轨迹序列;
[0010]利用每个轨迹序列分别进行异常事件检测。
[0011]在上述方法中,所述从所述图像序列中确定出N个图像区域集合,包括:
[0012]针对所述图像序列的每一帧图像中,按照行人密集程度由大到小,依次确定出N个图像区域组成一组图像区域;
[0013]将所述图像序列中每一帧图像分别对应的图像区域组中,行人密集程度排序相同的图像区域划分至同一集合,得到所述N个图像区域集合。
[0014]在上述方法中,所述针对所述图像序列的每一帧图像中,按照行人密集程度由大到小,依次确定出N个图像区域组成一组图像区域,包括:
[0015]针对所述图像序列的每一帧图像,获取每个行人检测框,并分别扩大成一个扩展检测框,组成一组扩展检测框;
[0016]针对每组扩展检测框,确定包含的不同扩展检测框之间的重叠比,并根据得到的重叠比构建对应的第一邻接矩阵;
[0017]针对每组扩展检测框,基于对应的第一邻接矩阵,确定包含的每个扩展检测框的匹配次数,并按照匹配次数从大到小,依次选取N个扩展检测框组成一组中心检测框;
[0018]针对所述图像序列的每一帧图像,基于对应的一组中心检测框,确定一组图像区域。
[0019]在上述方法中,所述针对所述图像序列的每一帧图像,获取每个行人检测框,并分别扩大成一个扩展检测框,组成一组扩展检测框,包括:
[0020]从第i帧图像中获取至少一个行人检测框;
[0021]在所述第i帧图像中,将所述至少一个行人检测框中每个行人检测框分别作为中心,按照第一预设比例外扩形成一个扩展检测框;
[0022]将外扩得到的扩展检测框组成所述第i帧图像对应的一组扩展检测框;
[0023]其中,所述第i帧图像为所述图像序列中任意一帧图像,i为大于等于1的自然数。
[0024]在上述方法中,所述针对所述图像序列的每一帧图中,基于对应的一组中心检测框,确定一组图像区域,包括:
[0025]从第k帧图像中,获取组成对应的一组中心检测框的N个扩展检测框对应的N个行人检测框;
[0026]从所述第k帧图像中,将所述N个行人检测框中每个行人检测框分别作为中心,按照第二预设比例外扩形成一个图像区域;
[0027]将外扩得到的图像区域组成所述第k帧图像对应的一组图像区域;
[0028]其中,所述第k帧图像为所述图像序列中任意一帧图像,k为大于等于1的自然数。
[0029]在上述方法中,所述针对每个图像区域集合,基于集合内图像区域的空间分布情况选取出一个中心区域,包括:
[0030]针对每个图像区域集合,确定集合内不同图像区域之间的重叠比,并根据得到的重叠比构建对应的第二邻接矩阵,得到N个第二邻接矩阵;
[0031]针对每个图像区域集合,基于对应的第二邻接矩阵,确定集合内每个图像区域的匹配次数;
[0032]从每个图像区域集合中,选取出匹配次数最大的图像区域作为中心区域。
[0033]在上述方法中,所述利用每个轨迹序列分别进行异常事件检测,包括:
[0034]利用预设异常事件检测模型,对每个轨迹序列分别进行异常事件检测,得到对应的异常事件检测结果。
[0035]本公开实施例提供了一种异常事件检测装置,所述装置包括:
[0036]区域确定模块,用于获取图像序列,并从所述图像序列中确定出N个图像区域集合;每个图像区域集合中,包括所述图像序列中每一帧图像内的一个图像区域,且每个图像区域在所属一帧图像中各图像区域间行人密集程度的排序相同;N为大于等于1的自然数;
[0037]区域选取模块,用于针对每个图像区域集合,基于集合内图像区域的空间分布情况选取出一个中心区域;
[0038]序列确定模块,用于针对每个中心区域,从所述图像序列的每一帧图像抠取对应位置的图像区域,组成一个轨迹序列;
[0039]异常检测模块,用于利用每个轨迹序列分别进行异常事件检测。
[0040]在上述装置中,所述区域确定模块,具体用于针对所述图像序列的每一帧图像,按照行人密集程度由大到小,依次确定出N个图像区域组成一组图像区域;将所述图像序列中每一帧图像分别对应的图像区域组中,行人密集程度排序相同的图像区域划分至同一集
合,得到所述N个图像区域集合。
[0041]在上述装置中,所述区域确定模块,具体用于针对所述图像序列的每一帧图像,获取每个行人检测框,并分别扩大成一个扩展检测框,组成一组扩展检测框;针对每组扩展检测框,确定包含的不同扩展检测框之间的重叠比,并根据得到的重叠比构建对应的第一邻接矩阵;针对每组扩展检测框,基于对应的第一邻接矩阵,确定包含的每个扩展检测框的匹配次数,并按照匹配次数从大到小,依次选取N个扩展检测框组成一组中心检测框;针对所述图像序列的每一帧图像,基于对应的一组中心检测框,确定一组图像区域。
[0042]在上述装置中,所述区域确定模块,具体用于从第i帧图像中获取至少一个行人检测框;在所述第i帧图像中,将所述至少一个行人检测框中每个行人检测框分别作为中心,按照第一预设比例外扩形成一个扩展检测框;将外扩得到的扩展检测框组成所述第i帧图像对应的一组扩展检测框;其中,所述第i帧图像为所述图像序列中任意一帧图像,i为大于等于1的自然数。
[0043]在上述装置中,所述区域确定模块,具体用于从第k帧图像中,获取组成对应的一组中心检测框的N个扩展检测框对应的N个行人检测框;从所述第k帧图像中,将所述N个行人检测框中每个行人检测框分别作为中心,按照第二预设比例外扩形成一个图像区域;将本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常事件检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取图像序列,并从所述图像序列中确定出N个图像区域集合;每个图像区域集合中,包括所述图像序列中每一帧图像内的一个图像区域,且每个图像区域在所属一帧图像中各图像区域间行人密集程度的排序相同;N为大于等于1的自然数;针对每个图像区域集合,基于集合内图像区域的空间分布情况选取出一个中心区域;针对每个中心区域,从所述图像序列的每一帧图像抠取对应位置的图像区域,组成一个轨迹序列;利用每个轨迹序列分别进行异常事件检测。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从所述图像序列中确定出N个图像区域集合,包括:针对所述图像序列的每一帧图像,按照行人密集程度由大到小,依次确定出N个图像区域组成一组图像区域;将所述图像序列中每一帧图像分别对应的图像区域组中,行人密集程度排序相同的图像区域划分至同一集合,得到所述N个图像区域集合。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述针对所述图像序列的每一帧图像,按照行人密集程度由大到小,依次确定出N个图像区域组成一组图像区域,包括:针对所述图像序列的每一帧图像,获取每个行人检测框,并分别扩大成一个扩展检测框,组成一组扩展检测框;针对每组扩展检测框,确定包含的不同扩展检测框之间的重叠比,并根据得到的重叠比构建对应的第一邻接矩阵;针对每组扩展检测框,基于对应的第一邻接矩阵,确定包含的每个扩展检测框的匹配次数,并按照匹配次数从大到小,依次选取N个扩展检测框组成一组中心检测框;针对所述图像序列的每一帧图像,基于对应的一组中心检测框,确定一组图像区域。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述针对所述图像序列的每一帧图像,获取每个行人检测框,并分别扩大成一个扩展检测框,组成一组扩展检测框,包括:从第i帧图像中获取至少一个行人检测框;在所述第i帧图像中,将所述至少一个行人检测框中每个行人检测框分别作为中心,按照第一预设比例外扩形成一个扩展检测框;将外扩得到的扩展检测框组成所述第i帧图像对应的一组扩展检测框;其中,所述第i帧图像为所述图像序列中任意一帧图像,i为大于等于1的自然数。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述针对所述图像序列的每一帧图像,基于对应的一组中心检测框,确定一组图像区域,包括:从第k帧图...

【专利技术属性】
技术研发人员:苏海昇
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:

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