目标行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种目标行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测视频段，识别待检测视频段中目标对象的骨骼点位置；分别对待检测视频段、目标对象的骨骼点位置进行特征提取，得到图像特征和骨骼特征；根据图像特征和骨骼特征进行融合处理，得到融合特征；基于融合特征，确定是否存在目标行为。采用本方法能够进行违规拍屏行为的自动识别和检测，提高数据环境的安全性。提高数据环境的安全性。提高数据环境的安全性。

【技术实现步骤摘要】
目标行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机视觉
，特别是涉及一种目标行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]安全办公的前提是办公环境的安全，即保证企业数据信息在一个安全可信的环境下运行。因此，除了保证数据信息的存储、传输等方面的安全之外，还要保证外部环境的安全可靠。例如，在银行企业中员工的显示终端上的数据信息，也需要防范通过违规拍屏形式的数据泄露。
[0003]目前，对于防止违规拍屏方式的数据泄露，只能通过人工巡视的方式进行检查，尽量避免拍屏行为造成的数据泄露。
[0004]然而，违规拍屏属于短时低频事件，人工巡视的方式无法完全视察到违规拍屏行为，从而无法使数据安全得到根本性保障。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种目标行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0006]一种目标行为检测方法，所述方法包括：
[0007]获取待检测视频段，识别所述待检测视频段中目标对象的骨骼点位置；
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测视频段，识别所述待检测视频段中目标对象的骨骼点位置；分别对所述待检测视频段、所述目标对象的骨骼点位置进行特征提取，得到图像特征和骨骼特征；根据所述图像特征和所述骨骼特征进行融合处理，得到融合特征；基于所述融合特征，确定是否存在目标行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法通过特征识别模型实现，所述特征识别模型包括视频特征提取网络、骨骼特征提取网络和目标行为判别层。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对所述待检测视频段、所述目标对象的骨骼点位置进行特征提取，得到图像特征和骨骼特征，包括：根据所述视频特征提取网络，对所述待检测视频段中每一图像帧进行图像特征提取，得到所述待检测视频段的图像特征；根据所述骨骼特征提取网络以及所述目标对象的骨骼点位置，对所述待检测视频段中每一图像帧进行骨骼特征提取，得到所述待检测视频段的骨骼特征。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合特征，确定是否存在目标行为，包括：通过所述目标行为判别层，对所述融合特征进行特征识别，确定所述目标对象在所述待检测视频段中是否存在目标行为。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若存在所述目标行为，所述方法还包括：按照预设采样周期，抽取所述待检测视频段中的目标图像帧；根据目标检测神经网络，判别每一所述目标图像帧中是否包含目标检测对象；若不包含所述目标检测对象，则更新目标行为识别结果为不存在目标行为；若包含所述目标检测对象，则根据所述目标检测对象和所述目标对象间的位置关系，确定是否维持所述目标行为识别结果为存在目标行为。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若包含所述目标检测对象，则根据所述目标检测对象和所述目标对象间的位置关系，确定是否维持所述目标行为识别结果为存在目标行为，包括：根据所述目标检测对象在所述目标图像帧中的位置信息、所述目标对象的手部骨骼点位置信息，确定所述目标对象与所述目标检测对象间的位置距离关系；若所述位置距离关系满足预设距离阈值，则维持所述目标行为识别结果为存在目标行为；若所述位置距离关系不满足所述预设距离阈值，则更新所述目标行为识别结果为不存在目标行为。7.一种目标行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测视频段，对所述待检测视频段进行特征提取，得到融合特征；所述融合特征由所述待检测视频段中的图像特征和骨骼特征融合得到；基于所述融合特征，确定所述待检测视频段中目标对象的目标行为识别结果；若所述目标行为识别结果为存在目标行为，则根据目标检测神经网络，判别所述待检测视频段中是否包含目标检测对象，得到所述目标检测对象的判别结果；
根据所述判别结果，更新所述目标行为识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：王青天，
申请(专利权)人：北京爱笔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：