本公开提供了一种异常行为检测的方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取在预设管理区域内采集的视频帧；检测视频帧中的阻碍对象，以及位于阻碍对象两侧的目标对象；根据位于阻碍对象两侧的目标对象之间的距离，将位于阻碍对象不同侧的多个目标对象进行配对，得到目标对象检测对；并确定包含目标对象检测对的目标视频帧区域；利用训练好的行为检测神经网络对目标视频帧区域进行异常行为检测。本公开中的目标视频帧区域对应的可以是存在异常行为的区域，避免了其它无关区域对于异常行为检测的影响，检测的准确率较高，且由于利用训练好的行为检测神经网络直接进行异常检测，显著提升了检测效率。显著提升了检测效率。显著提升了检测效率。
【技术实现步骤摘要】
一种异常行为检测的方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及安防
，具体而言，涉及一种异常行为检测的方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着科技的发展和城市智能化的推进，视频的应用也越来越普及，逐渐被应用到商场、交通路口、银行和车站等场所，以保障所拍摄区域中人员的人身与财产安全。
[0003]对拍摄区域进行异常行为检测是计算机视觉领域的一个重要问题，例如检测非法行为，交通事故和其他异常事件等。然而，拍摄区域中大多数的摄像头用于记录，而没有起到自动识别异常行为的能力，往往需要通过人工值守的方式进行实时异常识别，并通过回溯查看来追溯异常，这样的方式效率极低。
技术实现思路
[0004]本公开实施例至少提供一种异常行为检测的方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]第一方面，本公开实施例提供了一种异常行为检测的方法，所述方法包括：
[0006]获取在预设管理区域内采集的视频帧；
[0007]检测所述视频帧中的阻碍对象，以及位于所述阻碍对象两侧的目标对象；
[0008]根据位于所述阻碍对象两侧的目标对象之间的距离，将位于所述阻碍对象不同侧的多个目标对象进行配对，得到目标对象检测对；并确定包含所述目标对象检测对的目标视频帧区域；
[0009]利用训练好的行为检测神经网络对所述目标视频帧区域进行异常行为检测。
[0010]采用上述异常行为检测的方法，对于获取的视频帧，可以首先检测视频帧中的阻碍对象以及位于阻碍对象两侧的目标对象，然后可以基于位于阻碍对象两侧的目标对象之间的距离进行目标对象的配对，以确定包含目标对象检测对的目标视频帧区域，最后可以利用训练好的行为检测神经网络对目标视频帧区域进行异常行为检测。本公开在进行异常行为检测的过程中，采用的是基于目标对象配对所形成的目标视频帧区域，该目标视频帧区域对应的可以是存在异常行为的区域，避免了其它无关区域对于异常行为检测的影响，检测的准确率较高，且由于利用训练好的行为检测神经网络直接进行异常检测，显著提升了检测效率。
[0011]在一种可能的实施方式中，在所述阻碍对象为阻挡物，所述目标对象为行人的情况下，所述检测所述视频帧中的阻碍对象，以及位于所述阻碍对象两侧的目标对象，包括：
[0012]利用训练好的阻挡物检测神经网络对所述视频帧进行阻碍对象检测，得到阻碍对象所属的阻碍对象检测标志；以及，利用训练好的行人检测神经网络对所述目标视频帧进行目标对象检测，得到目标对象对应的目标对象检测框；
[0013]所述根据位于所述阻碍对象两侧的目标对象之间的距离，将位于所述阻碍对象不同侧的多个目标对象进行配对，得到目标对象检测对，包括：
[0014]针对位于所述阻碍对象一侧的第一目标对象，基于位于另一侧的至少一个第二目标对象的目标对象检测框，与所述第一目标对象的目标对象检测框之间的距离，从所述至少一个第二目标对象中确定与所述第一目标对象配对的第二目标对象。
[0015]这里，可以分别利用训练好的阻挡物检测神经网络以及训练好的行人检测神经网络进行阻碍对象以及目标对象的检测，检测效率较高。然后基于检测得到的目标对象检测框之间的距离确定配对情况，使得配对的两个目标对象检测框尽可能的涵盖异常行为，例如，在配对的两个目标对象检测框比较近的情况下，一定程度上可以说明两个行人存在递物的违规行为，这将进一步提升异常检测的准确率。
[0016]在一种可能的实施方式中，在计算位于另一侧的至少一个第二目标对象的目标对象检测框，与所述第一目标对象的目标对象检测框之间的距离之前，所述方法还包括：
[0017]按照预设放大比例对所述第一目标对象的目标对象检测框，以及位于另一侧的至少一个第二目标对象的目标对象检测框分别进行尺寸放大处理。
[0018]这里，通过检测框的放大操作一定程度上可以扩大检测框之间的距离对于异常行为检测的影响程度，提升检测准确率。
[0019]在一种可能的实施方式中，在所述第二目标对象的目标对象检测框与所述第一目标对象的目标对象检测框所对应的两个目标对象检测框均为矩形框的情况下，所述两个目标对象检测框之间的距离为根据以下步骤确定的：
[0020]从所述两个目标对象检测框中，选取属于不同目标对象检测框的、且距离最小的两条目标检测线；
[0021]将所述两条目标检测线之间的距离，作为所述两个目标对象检测框之间的距离。
[0022]在一种可能的实施方式中，所述第二目标对象的目标对象检测框与所述第一目标对象的目标对象检测框之间的距离为根据以下步骤确定的：
[0023]从所述第二目标对象的目标对象检测框与所述第一目标对象的目标对象检测框中分别选取对应的距离参考标志；
[0024]将两个所述距离参考标志之间的距离，确定为所述第二目标对象的目标对象检测框与所述第一目标对象的目标对象检测框之间的距离。
[0025]在一种可能的实施方式中，在获取的视频帧为视频片段的情况下，所述检测所述视频帧中的阻碍对象，以及位于所述阻碍对象两侧的目标对象，包括：
[0026]从所述视频片段中按时序选取多帧视频帧，得到目标视频序列；
[0027]针对所述目标视频序列中的每个目标视频帧，检测所述目标视频帧中的阻碍对象，以及位于所述阻碍对象两侧的目标对象。
[0028]这里，考虑到连续视频帧中存在相似帧的可能性，这里可以首先进行视频帧筛选操作，而后再进行目标对象检测，以更好的捕捉异常行为。
[0029]在一种可能的实施方式中，所述从所述视频片段中按时序选取多帧视频帧，得到目标视频序列，包括：
[0030]按照预设划分间隔将所述视频片段划分为多个视频帧组；
[0031]针对所述多个视频帧组中每个视频帧组，从所述视频帧组中选取一个视频帧，作为所述目标视频序列中的一个目标视频帧；
[0032]按照时序将所述多个视频帧组分别选取的视频帧进行组合，得到所述目标视频序
列。
[0033]在一种可能的实施方式中，所述利用训练好的行为检测神经网络对所述目标视频帧区域进行异常行为检测，包括：
[0034]将每个所述目标视频帧对应的所述目标视频帧区域依次输入训练好的行为检测神经网络，确定出现异常行为的目标视频帧，以及所述目标对象在所述出现异常行为的目标视频帧中的位置信息。
[0035]在一种可能的实施方式中，按照如下步骤训练所述行为检测神经网络：
[0036]获取多帧视频帧样本；
[0037]将所述多帧视频帧样本作为待训练的行为检测神经网络的输入数据，将针对所述多帧视频帧样本标注的异常行为指示标签作为所述待训练的行为检测神经网络的输出结果的对比监督数据，对所述待训练的行为检测神经网络进行至少一轮网络训练，得到训练好的行为检测神经网络。
[0038]在一种可能的实施方式中，在所述利用训练好的行为检测神经网络对所述目标视频帧区域进行异常行为检测之后，所述方法还包本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种异常行为检测的方法，其特征在于，所述方法包括：获取在预设管理区域内采集的视频帧；检测所述视频帧中的阻碍对象，以及位于所述阻碍对象两侧的目标对象；根据位于所述阻碍对象两侧的目标对象之间的距离，将位于所述阻碍对象不同侧的多个目标对象进行配对，得到目标对象检测对；并确定包含所述目标对象检测对的目标视频帧区域；利用训练好的行为检测神经网络对所述目标视频帧区域进行异常行为检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述阻碍对象为阻挡物，所述目标对象为行人的情况下，所述检测所述视频帧中的阻碍对象，以及位于所述阻碍对象两侧的目标对象，包括：利用训练好的阻挡物检测神经网络对所述视频帧进行阻碍对象检测，得到阻碍对象所属的阻碍对象检测标志；以及，利用训练好的行人检测神经网络对所述目标视频帧进行目标对象检测，得到目标对象对应的目标对象检测框；所述根据位于所述阻碍对象两侧的目标对象之间的距离，将位于所述阻碍对象不同侧的多个目标对象进行配对，得到目标对象检测对，包括：针对位于所述阻碍对象一侧的第一目标对象，基于位于另一侧的至少一个第二目标对象的目标对象检测框，与所述第一目标对象的目标对象检测框之间的距离，从所述至少一个第二目标对象中确定与所述第一目标对象配对的第二目标对象。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在计算位于另一侧的至少一个第二目标对象的目标对象检测框，与所述第一目标对象的目标对象检测框之间的距离之前，所述方法还包括：按照预设放大比例对所述第一目标对象的目标对象检测框，以及位于另一侧的至少一个第二目标对象的目标对象检测框分别进行尺寸放大处理。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述第二目标对象的目标对象检测框与所述第一目标对象的目标对象检测框所对应的两个目标对象检测框均为矩形框的情况下，所述两个目标对象检测框之间的距离为根据以下步骤确定的：从所述两个目标对象检测框中，选取属于不同目标对象检测框的、且距离最小的两条目标检测线；将所述两条目标检测线之间的距离，作为所述两个目标对象检测框之间的距离。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第二目标对象的目标对象检测框与所述第一目标对象的目标对象检测框之间的距离为根据以下步骤确定的：从所述第二目标对象的目标对象检测框与所述第一目标对象的目标对象检测框中分别选取对应的距离参考标志；将两个所述距离参考标志之间的距离，确定为所述第二目标对象的目标对象检测框与所述第一目标对象的目标对象检测框之间的距离。6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，在获取的视频帧为视频片段的情况下，所述检测所述视频帧中的阻碍对象，以及位于所述阻碍对象两侧的目标对象，包括：从所述视频片段中按时序选...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁熙，王宇杰，
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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