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。
[0005]而抛物检测的存在以下难点：如何对行人的投掷动作进行精确建模以判断行人当前的行为，并且判断出具体的投掷物，是抛物检测所面临的关键问题。

技术实现思路

[0006]本公开为了解决上述问题，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，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，能够满足社区复杂场景下的抛物检测需求。
[0007]为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
[0008]一个或多个实施例提供了基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测方法，包括如下步骤：
[0009]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；
[0010]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；
[0011]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。
[0012]一个或多个实施例提供了基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测系统，包括：
[0013]投掷动作识别模块：被配置为用于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；
[0014]抛掷区域判定模块：被配置为用于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；
[0015]检测判定模块：被配置为用于基于确定的区域，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。
[0016]一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述方法所述的步骤。
[0017]一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述方法所述的步骤。
[0018]与现有技术相比，本公开的有益效果为：
[0019]本公开通过基于局部二值特征对人体部位关键点对齐对行人投掷动作进行检测，同时采用显著物体识别的方法对投掷物进行检测并跟踪，将来自于行人和物体的分析结果加以整合，并判断监控范围内的行人是否真正地做出了抛物行为，提高了检测的准确性。
[0020]本公开的优点以及附加方面的优点将在下面的具体实施例中进行详细说明。
附图说明
[0021]构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的限定。
[0022]图1是本公开实施例1的方法的流程图；
[0023]图2是本公开实施例1的Body
‑
LBF特征点对齐模型的结构示意图。
具体实施方式
[0024]下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
[0025]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0026]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的各个实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将结合附图对实施例进行详细描述。
[0027]目前抛物检测的关键主要在于两点，首先是对行人投掷动作的检测，其次是对投掷物的检测。在通常情况下，由于行人的动作幅度相对来说较小，因此投掷动作的建模必须以其细粒度的特征为基础，精确到四肢以及躯干、头部的动作。而行人能够投掷的物体一般属于快速移动的小目标，不易在同一图像中进行抓拍并提取特征。
[0028]因此，本公开就上述抛物检测所出现的难点，针对社区监控应用场景，提出了一种基于人体关键点对齐以及显著物体检测的抛物检测方法。该方法针对行人投掷动作检测问
题，提出了一种基于人体的局部二值特征点对齐模型(Local Binary Features based on body，即Body
‑
LBF)，Body
‑
LBF对四种行人投掷动作建立特征点对齐模型，并且以动作模型为基准对图像中的行人进行投掷动作判断，动作判断的精度主要深入到人体的躯干、四肢以及头部。另外，为了解决投掷物检测所存在的信噪比过低且难以捕捉的问题，使用基于像素上下文的显著物体检测方法对投掷物进行标定并逐帧跟踪。通过对行人投掷动作以及投掷物建立跟踪，可以实时且准确地捕捉行人的抛物行为。下面以具体的实施例进行说明。
[0029]实施例1
[0030]在一个或多个实施方式公开的技术方案中，如图1
‑
图2所示，基于人体局部二值特征点对齐的抛物检测方法，包括如下步骤：
[0031]步骤1、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；
[0032]步骤2、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
‑
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
‑
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：