基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测方法及系统技术方案

本公开涉及目标检测技术领域，提出了基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测方法及系统，包括如下步骤：获取待检测连续帧图像，基于像素点的局部二值特征标定图像中行人的关键特征点，根据关键特征点形成行人各部位的形状轮廓，根据人体各部位的中心点相对位置判断行人是否做出投掷动作及投掷动作类型；当识别到图像中行人做出投掷动作，以行人躯干的中心点为基准，根据行人的投掷动作类型确定被抛物体可能出现的区域；根据像素上下文信息采用显著物体检测方法对行人抛物进行检测，若检测到物体，则确定行人在做出投掷动作时扔出了物体。基于人体局部二值特征点对齐，同时采用显著物体识别的方法对投掷物进行检测并跟踪，提高了抛物检测的准确性。抛物检测的准确性。抛物检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测方法及系统


[0001]本公开涉及目标检测相关
，具体的说，是涉及一种基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，并不必然构成在先技术。
[0003]目标检测是计算机视觉领域中的一个重要的研究方向，且对目标的适用性要求较为广泛，只要是肉眼可见且真实存在的物体，都可以通过相关的图像检索技术对其进行检测，从而进一步地以检测到的目标为准，扩展到其它的应用当中。例如目前应用最为广泛的车辆跟踪技术就是以车辆的检测以及属性匹配方法为基础的；社区内的抛物检测的目的主要是为了防止社区内的居民在不合适的地方(如社区大厅、停车场等)做出有可能伤及他人或者所属财产的抛物行为，社区监控一旦发现居民的抛物行为，便会立刻给予警告，以提醒社区保安对该居民的行为加以制止。
[0004]针对抛物检测，同时检测出行人的投掷动作以及投掷方向上所出现的物体，即可认为该行人正在做出投掷动作，保安人员便会及时赶往事发地点予以制止。<br/>[0005]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待检测连续帧图像，基于像素点的局部二值特征标定图像中行人的关键特征点，根据关键特征点形成行人的四肢、躯干、头部的形状轮廓，根据人体各部位的中心点相对位置判断行人是否做出投掷动作及投掷动作类型；当识别到图像中行人做出投掷动作，以行人躯干的中心点为基准，根据行人的投掷动作类型确定被抛物体可能出现的区域；基于确定的区域，根据像素上下文信息采用显著物体检测方法对行人抛物进行检测，若在确定的区域检测到物体，则确定行人在做出投掷动作时扔出了物体。2.如权利要求1所述的基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测方法，其特征在于：确定行人在做出投掷动作时扔出了物体之后，还包括对行人以及抛掷物体进行跟踪的步骤：如果上一帧含有行人的投掷动作标定结果，则将上帧的标定结果与当前帧的标定结果采用匈牙利算法作匹配，以对抛物的行人以及物体进行跟踪；或者，投掷动作类型包括向前投掷、向上投掷、向下投掷以及向后投掷；或者，标定人体各个部位包括头部、四肢和躯干部分。3.如权利要求1所述的基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测方法，其特征在于：判断行人是否做出投掷动作及投掷动作类型的方法，包括如下步骤：获取社区行人投掷动作数据集，并标定人体的关键特征点，所述特征点能够形成行人的四肢、躯干、头部的形状轮廓；以标定处理后数据集为训练集，建立并训练Body
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LBF特征点对齐模型，用于检测并自动对行人的四肢、躯干、头部进行标记；所述Body
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LBF特征点对齐模型的结构，包括多个级联的卷积层，卷积层的卷积核大小依次减小，以及连接在最后以及卷积层后的全连接层，所述全连接层输出为对应设定关键点的特征二值向量；输入待检测连续帧图像，标定图像中人体的四肢、躯干和头部，并且根据人体各部位的中心点相对位置判断行人是否做出投掷动作。4.如权利要求3所述的基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测方法，其特征在于：获取社区行人投掷动作数据集，并标定人体的关键特征点的方法为：通过在关键特征点的附近区域随机选择像素点作残差学习，得到关键特征点对应的局部二值特征。5.如权利要求4所述的基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测方法，其特征在于：关键特征点的附近区域为以关键特征点为中心的设定大小的方形候选区域；或者，关键特征点对应的局部二值特征提取方法为：将关键特征点的像素值与候选区域中的像素点进行比较，特征点像素值比选定的像素点低，则向...

【专利技术属性】
技术研发人员：管洪清，徐亮，王伟，张元杰，张大千，尹广楹，孙浩云，
申请(专利权)人：青岛文达通科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：