突发事件预警方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术，揭露了一种突发事件预警方法，包括：将监控图像分割为多个图像子块，分别提取出图像子块中的运动特征、尺寸特征和纹理特征，构建运动特征及尺寸特征对应的特征概率，并计算纹理特征与预设特征码本之间的匹配相关系数，根据匹配相关系数和特征概率进行初始异常行为检测和再次异常行为检测，通过将标准异常行为检测结果与突发事件预警库进行比对判定是否发生了突发事件，并进行预警。本发明专利技术还提出一种突发事件预警装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明专利技术可以解决突发事件预警的准确度较低的问题。决突发事件预警的准确度较低的问题。决突发事件预警的准确度较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
突发事件预警方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种突发事件预警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着中国城镇化的不断推进，城市的人口逐年增长。随之而来，为人们提供各项社会生活服务的大型公共建筑也越来越多，以满足人们不断提高的物质文化生活的需求。然而，由于公共建筑越来越多，因此也成为了一个聚集人群的场所，为了确保人群聚集时发生意外情况能够及时预警，故需要提出一种突发事件预警方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种突发事件预警方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决突发事件预警的准确度较低的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种突发事件预警方法，包括：
[0005]基于预设的分布式框架从多个监控设备录制的视频数据中获取监控图像；
[0006]将所述监控图像分割为多个符合预设分割条件的图像子块，分别提取出所述图像子块中的运动特征、尺寸特征和纹理特征；
[0007]分别构建所述运动特征及所述尺寸特征对应的特征概率，并计算所述纹理特征与预设特征码本之间的匹配相关系数；
[0008]根据预先构建的第一分类器和第二分类器构建异常行为检测系统，基于所述异常行为检测系统对所述特征概率和所述匹配相关系数进行初始异常行为检测，得到初始异常行为检测结果；
[0009]获取与所述初始异常行为检测结果对应的异常行为图像，利用目标检测算法检测出所述异常行为图像中的行为人体及所述行为人体对应的人体位置信息，将所述人体位置信息输入至对称空间变换网络中，得到多个人体目标生成骨架图；
[0010]提取多个所述人体目标生成骨架图中的人体骨架点，并计算出所述人体骨架点对应的骨架变换特性值，根据所述骨架变换特性值进行再次异常行为检测，得到标准异常行为检测结果；
[0011]通过将所述标准异常行为检测结果与预构建的突发事件预警库进行比对判定是否发生了突发事件，并进行预警。
[0012]可选地，所述提取出所述图像子块中的运动特征，包括：
[0013]获取所述图像子块中的前景部分，并提取出所述前景部分中的任意像素点在横坐标轴方向上对应的横向光流以及在纵坐标轴方向上对应的纵向光流；
[0014]将所述横向光流和所述纵向光流代入至预设的运动特征计算公式中，得到所述图像子块的运动特征。
[0015]可选地，所述预设的运动特征计算公式为：
[0016][0017]其中，M为所述图像子块中的运动特征，N
f
为所述图像子块中前景部分的像素点总数，表示所述前景部分中的任意像素点在横坐标轴方向上对应的横向光流，表示所述前景部分中的任意像素点在纵坐标轴方向上对应的纵向光流，n为所述前景部分中的第n个像素。
[0018]可选地，所述提取出所述图像子块中的尺寸特征，包括：
[0019]获取预设的高斯模板及预设的第一参数和第二参数，根据所述高斯模板计算出图像子块的初始特征；
[0020]将所述初始特征及根据所述第一参数和所述第二参数计算得到的前景占比代入至预设的尺寸特征计算公式中，得到所述图像子块中的尺寸特征。
[0021]可选地，所述提取出所述图像子块中的纹理特征，包括：
[0022]获取预先设定的多个目标方向，利用二维滤波器从多个所述目标方向提取出所述图像子块中的多个幅度值；
[0023]将多个所述幅度值进行汇总处理，得到所述图像子块中的纹理特征。
[0024]可选地，所述基于所述异常行为检测系统对所述特征概率和所述匹配相关系数进行初始异常行为检测，得到初始异常行为检测结果，包括：
[0025]利用所述异常行为检测系统中的第一分类器对所述运动特征对应的特征概率进行速度判断，得到速度判断结果；
[0026]当所述速度判断结果为速度异常时，则将所述目标监控图像判定为异常图像；
[0027]当所述速度判断结果为速度正常时，利用所述异常行为检测系统中的第二分类器对所述尺寸特征对应的特征概率及所述匹配相关系数进行特征判决，当所述特征判决不通过时，将所述目标监控图像判定为异常图像并作为初始异常行为检测结果。
[0028]可选地，所述通过将所述标准异常行为检测结果与预构建的突发事件预警库进行比对判定是否发生了突发事件之前，包括：
[0029]识别出预获取历史参考图像中的历史异常行为，并分析所述历史异常行为对应的异常行为类别；
[0030]根据所述异常行为类别和所述异常行为类别对应的表现分析得到对应的突发事件类型；
[0031]将多个突发事件类型进行汇总，得到突发事件预警库。
[0032]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种突发事件预警装置，所述装置包括：
[0033]特征提取模块，用于基于预设的分布式框架从多个监控设备录制的视频数据中获取监控图像，将所述监控图像分割为多个符合预设分割条件的图像子块，分别提取出所述图像子块中的运动特征、尺寸特征和纹理特征；
[0034]初始异常检测模块，用于分别构建所述运动特征及所述尺寸特征对应的特征概率，并计算所述纹理特征与预设特征码本之间的匹配相关系数，根据预先构建的第一分类器和第二分类器构建异常行为检测系统，基于所述异常行为检测系统对所述特征概率和所述匹配相关系数进行初始异常行为检测，得到初始异常行为检测结果；
[0035]标准异常检测模块，用于获取与所述初始异常行为检测结果对应的异常行为图像，利用目标检测算法检测出所述异常行为图像中的行为人体及所述行为人体对应的人体位置信息，将所述人体位置信息输入至对称空间变换网络中，得到多个人体目标生成骨架图，提取多个所述人体目标生成骨架图中的人体骨架点，并计算出所述人体骨架点对应的骨架变换特性值，根据所述骨架变换特性值进行再次异常行为检测，得到标准异常行为检测结果；
[0036]事件比对模块，用于通过将所述标准异常行为检测结果与预构建的突发事件预警库进行比对判定是否发生了突发事件，并进行预警。
[0037]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0038]存储器，存储至少一个指令；及
[0039]处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述所述的突发事件预警方法。
[0040]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的突发事件预警方法。
[0041]本专利技术实施例中，通过将监控图像分割为多个符合预设分割条件的图像子块，分别提取出图像子块中的运动特征、尺寸特征和纹理特征，从局部特征的角度出发获取不同的图像相关的特征进行初始异常行为检测和标准异常行为检测，使得检测的准确度较高。并基于突发事件预警库与所述异常行为检测结果进行比对，所述突发事件预警库中包含多个突发事件，当比对一致时将所述目标监控图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种突发事件预警方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设的分布式框架从多个监控设备录制的视频数据中获取监控图像；将所述监控图像分割为多个符合预设分割条件的图像子块，分别提取出所述图像子块中的运动特征、尺寸特征和纹理特征；分别构建所述运动特征及所述尺寸特征对应的特征概率，并计算所述纹理特征与预设特征码本之间的匹配相关系数；根据预先构建的第一分类器和第二分类器构建异常行为检测系统，基于所述异常行为检测系统对所述特征概率和所述匹配相关系数进行初始异常行为检测，得到初始异常行为检测结果；获取与所述初始异常行为检测结果对应的异常行为图像，利用目标检测算法检测出所述异常行为图像中的行为人体及所述行为人体对应的人体位置信息，将所述人体位置信息输入至对称空间变换网络中，得到多个人体目标生成骨架图；提取多个所述人体目标生成骨架图中的人体骨架点，并计算出所述人体骨架点对应的骨架变换特性值，根据所述骨架变换特性值进行再次异常行为检测，得到标准异常行为检测结果；通过将所述标准异常行为检测结果与预构建的突发事件预警库进行比对判定是否发生了突发事件，并进行预警。2.如权利要求1所述的突发事件预警方法，其特征在于，所述提取出所述图像子块中的运动特征，包括：获取所述图像子块中的前景部分，并提取出所述前景部分中的任意像素点在横坐标轴方向上对应的横向光流以及在纵坐标轴方向上对应的纵向光流；将所述横向光流和所述纵向光流代入至预设的运动特征计算公式中，得到所述图像子块的运动特征。3.如权利要求2所述的突发事件预警方法，其特征在于，所述预设的运动特征计算公式为：其中，M为所述图像子块中的运动特征，N
f
为所述图像子块中前景部分的像素点总数，表示所述前景部分中的任意像素点在横坐标轴方向上对应的横向光流，表示所述前景部分中的任意像素点在纵坐标轴方向上对应的纵向光流，n为所述前景部分中的第n个像素。4.如权利要求1所述的突发事件预警方法，其特征在于，所述提取出所述图像子块中的尺寸特征，包括：获取预设的高斯模板及预设的第一参数和第二参数，根据所述高斯模板计算出图像子块的初始特征；将所述初始特征及根据所述第一参数和所述第二参数计算得到的前景占比代入至预设的尺寸特征计算公式中，得到所述图像子块中的尺寸特征。5.如权利要求1所述的突发事件预警方法，其特征在于，所述提取出所述图像子块中的
纹理特征，包括：获取预先设定的多个目标方向，利用二维滤波器从多个所述目标方向提取出所述图像子块中的多个幅度值；将多个所述幅度值进行汇总处理，得到所述图像子块中的纹理特征。6.如权利要求1所述的突发事件预警方法，其特征在于，所述基于所述异常行为检测系统对所述特征概率和所述匹配...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋志文，曾彦，彭长生，谢莎，
申请(专利权)人：深圳市计通智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：