【技术实现步骤摘要】
打架行为识别方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种打架行为识别方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]随着技术发展和科学技术的进步，我国在人工智能感知、机器学习、5G通信、物联网、云计算与边缘计算、视频光电技术等监控关键技术方面都有了质的突破，安防行业已成为人工智能与实体经济深度融合最主要的应用领域，头部企业纷纷布局高端人工智能算法，具备人工智能算法分析的AI摄像头已逐步占领市场。
[0003]现有的安全监控系统中，通常是通过监控人员的即时反馈来报告异常情况，但人为监控的方式存在即时性不能保证，耗费大量人力资源等缺陷。在轨道交通等人员密集的公共场景中，人员流动性大，一旦因为发生打架斗殴行为不能及时告警，会造成人流堵塞，甚至出现踩踏事件。
[0004]现有技术虽然也有一些利用深度学习、图像处理技术来进行打架行为检测的方法，但该些方法都是传统的基于行人检测的方案，而行人属于非刚性物体，尤其在打架过程中的行人姿态变换多样，姿态自由度高，且可能存在遮挡，这种检测方式容易出...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种打架行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取待检测的图像，将待检测的图像输入到预设的目标提取网络中，提取各个目标行人的轮廓图；步骤S2、将所述目标行人的轮廓图输入预设的姿态识别网络，得到各个目标行人的关键点坐标及姿态类别；步骤S3、通过预设的行人跟踪模型对所述目标行人进行跟踪，并根据跟踪过程中目标行人的关键点坐标的变化计算目标行人的关键点位移速度和位移方向；步骤S4、根据目标行人的关键点位移速度与预设的速度阈值之间的比较结果、目标行人的关键点位移方向与其他目标行人之间的指向关系以及目标行人的关键点与其他目标行人之间区域重合关系确定目标行人是否出现打架动作；步骤S5、记录目标行人在跟踪过程中的打架动作的出现次数和目标行人在跟踪过程中姿态类别的切换次数，并计算各个目标行人之间的距离；步骤S6、当一目标行人与另一目标行人之间的距离小于预设的距离阈值同时该目标行人在跟踪过程中的打架动作的出现次数大于预设的动作阈值且目标行人在跟踪过程中姿态类别的切换次数大于预设的切换阈值时，发出打架警告。2.如权利要求1所述的打架行为识别方法，其特征在于，所述步骤S3中根据跟踪过程中目标行人的关键点坐标的变化计算目标行人的关键点位移速度和位移方向具体包括：根据当前帧与当前帧之前n帧图像中目标行人的关键点坐标的变化计算得到该目标行人的关键点位移速度和位移方向，n为正整数；所述步骤S4具体包括：判断该目标行人的关键点位移速度是否超过预设的速度阈值、位移方向是否指向另一个目标行人、以及该目标行人的关键点是否与另一个目标行人出现区域重合；当该目标行人的关键点位移速度超过预设的速度阈值且位移方向指向另一个目标行人且该目标行人的关键点与另一个目标行人出现区域重合时，认定该目标行人出现一次打架动作。3.如权利要求2所述的打架行为识别方法，其特征在于，所述根据当前帧与当前帧之前n帧图像中目标行人的关键点坐标的变化计算得到该目标行人的关键点位移速度以及判断该目标行人的关键点位移速度是否超过预设的速度阈值具体包括：根据预设的第一速度计算公式计算所述目标行人的多个关键点的位移速度；计算确定所述多个关键点的位移速度中的最大位移速度和平均位移速度；当所述多个关键点的位移速度中的最大位移速度超过预设的最大速度阈值且平均位移速度超过预设的平均速度阈值时，判定所述该目标行人的关键点位移速度超过预设的速度阈值。4.如权利要求3所述的打架行为识别方法，其特征在于，所述第一速度计算公式为：其中，V
i
表示第i个关键点的位移速度，和为当前帧第i个关键点横坐标和纵坐
标，和为当前帧之前n帧图像中第i个关键点横坐标和纵坐标，t为当前帧与当前帧之前n帧图像之间的间隔时长，i为正整数。5.如权...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘柯，闾凡兵，吴婷，
申请(专利权)人：长沙海信智能系统研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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