本发明专利技术涉及图像识别技术领域，公开了一种防隐私泄漏的意外行为处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：接收目标摄像设备传输的目标用户的当前图像，根据当前图像得到对应的特征点集；通过目标行为识别模型对特征点集进行识别，得到当前行为状态，并对前图像进行释放；在当前行为状态为预设意外行为状态时，通过云服务器确定的意外处理策略对当前行为状态进行调节；通过上述方式，在得到当前图像的特征点集后，通过目标行为识别模型对特征点集进行识别，并释放当前图像，然再判断当前行为状态是否为预设意外行为状态，若是，则由云服务器对当前行为状态进行调节，从而能够有效提高识别用户发生意外的准确性，以及防止用户隐私的泄漏。户隐私的泄漏。户隐私的泄漏。
【技术实现步骤摘要】
防隐私泄漏的意外行为处理方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及防隐私泄漏的意外行为处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着经济水平的不断发展，越来越多的年轻人涌入大城市进行发展，考虑到实际经济情况和父母的身体情况，大多数老年人也选择居家养老，通过大量的数据表明，老年人在居家养老的过程中容易出现摔倒、突然疾病的紧急情况，若未在规定时间处理，则会导致悲剧的发生，而处理的前提是在第一时间内识别出老年人的意外行为状态，目前，识别意外行为状态的相关技术是摄像头实时拍摄老年人的图片，并实时上传至云服务器，由云服务器根据图片判断老年人是否发生意外，但是上述方式直接将图片上传至云服务器会造成隐私的泄漏，且识别用户是否发生意外的准确性较低。
[0003]上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
[0004]本专利技术的主要目的在于提供一种防隐私泄漏的意外行为处理方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术识别用户发生意外的准确性较低，且在识别过程中会导致用户隐私泄漏的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种防隐私泄漏的意外行为处理方法，所述防隐私泄漏的意外行为处理方法包括以下步骤：
[0006]接收目标摄像设备传输的目标用户的当前图像，根据所述当前图像得到对应的特征点集；
[0007]通过目标行为识别模型对所述特征点集进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态；
[0008]在所述当前行为状态为预设意外行为状态时，将所述当前图像进行释放，通过云服务器确定的意外处理策略对所述当前行为状态进行调节。
[0009]可选地，所述接收目标摄像设备传输的目标用户的当前图像，根据所述当前图像得到对应的特征点集之前，还包括：
[0010]实时检测目标用户所在的当前位置，根据所述当前位置和历史活动轨迹确定所述目标用户的活动范围；
[0011]获取所述活动范围内的摄像设备信息；
[0012]向所述摄像设备信息对应的摄像设备发送预设图像请求，以使所述摄像设备根据所述预设图像请求从不同角度对所述目标用户进行拍摄，得到当前图像，并通过目标通信策略将所述当前图像进行传输。
[0013]可选地，所述通过目标行为识别模型对所述特征点集进行识别，得到所述目标用
户的当前行为状态，包括：
[0014]根据所述特征点集得到目标人体部位和若干关节点的位置平面坐标；
[0015]根据所述目标人体部位确定极点；
[0016]根据所述极点对所述位置平面坐标进行坐标转换，得到目标极坐标；
[0017]通过目标行为识别模型对所述目标极坐标进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态。
[0018]可选地，所述通过目标行为识别模型对所述目标极坐标进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态，包括：
[0019]根据所述目标极坐标得到第一极轴数值集合和第二数值集合；
[0020]分别提取所述第一极轴数值集合中的第一最大数值和第一最小数值，以及分别提取所述第二数值集合的第二最大数值和第二最小数值；
[0021]通过预设极值算法对所述第一最大数值和第一最小数值进行计算，得到第一极轴数值；
[0022]通过所述预设极值算法对所述第二最大数值和第二最小数值进行计算，得到第二数值；
[0023]根据所述第一极轴数值和所述第二数值生成归一化关节点行为描述子；
[0024]通过目标行为识别模型对归一化关节点行为描述子进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态。
[0025]可选地，所述通过目标行为识别模型对归一化关节点行为描述子进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态，包括：
[0026]根据所述目标行为识别模型得到若干数量的关节点行为描述子集合；
[0027]对所述关节点行为描述子集合进行遍历；
[0028]将所述归一化关节点行为描述子逐一与遍历后的各个关节点行为描述子进行匹配，得到当前关节点行为描述子匹配结果；
[0029]通过所述目标行为识别模型对所述当前关节点行为描述子匹配结果进行识别，得到目标用户的当前行为状态。
[0030]可选地，所述通过目标行为识别模型对归一化关节点行为描述子进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态之前，还包括：
[0031]获取基于摄像设备的若干数量用户的室内行为数据；
[0032]根据所述室内行为数据得到对应的行为数据特性；
[0033]根据所述行为数据特性对初始神经网络的隐藏层的神经单元进行调整；
[0034]对调整后的初始神经网络进行主干网络拓宽，得到目标神经网络；
[0035]根据所述室内行为数据和所述目标神经网络训练出目标行为识别模型。
[0036]可选地，所述在所述当前行为状态为预设意外行为状态时，将所述当前图像进行释放，通过云服务器确定的意外处理策略对所述当前行为状态进行调节，包括：
[0037]在所述当前行为状态为预设意外行为状态时，将所述当前图像进行释放，通过预设连接策略将所述当前行为状态发送至云服务器，以使所述云服务器根据所述当前行为状态确定对应的意外处理策略；
[0038]根据所述意外处理策略拨打紧急救治电话，以及通过目标摄像设备的蜂鸣器播放
危险预警信息；
[0039]根据所述危险预警信息将门禁的状态设置为关闭状态，在预设时间内通过医护人员对所述当前行为状态进行调节。
[0040]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种防隐私泄漏的意外行为处理装置，所述防隐私泄漏的意外行为处理装置包括：
[0041]接收模块，用于接收目标摄像设备传输的目标用户的当前图像，根据所述当前图像得到对应的特征点集；
[0042]识别模块，用于通过目标行为识别模型对所述特征点集进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态；
[0043]调节模块，用于在所述当前行为状态为预设意外行为状态时，将所述当前图像进行释放，通过云服务器确定的意外处理策略对所述当前行为状态进行调节。
[0044]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种防隐私泄漏的意外行为处理设备，所述防隐私泄漏的意外行为处理设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的防隐私泄漏的意外行为处理程序，所述防隐私泄漏的意外行为处理程序配置为实现如上文所述的防隐私泄漏的意外行为处理方法。
[0045]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有防隐私泄漏的意外行为处理程序，所述防隐私泄漏的意外行为处理程序被处理器执行时实现如上文所述的防隐私泄漏的意外行为处理方法。
[0046]本专利技术提出的防隐私泄漏的意外行为处理方法，通过接收目标摄像设备传输的目标用户的当前图像，根据所述当前图像得到对应的特征点集；通过目标行为识别模型对所述特征点集进行识别，得本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种防隐私泄漏的意外行为处理方法，其特征在于，所述防隐私泄漏的意外行为处理方法包括以下步骤：接收目标摄像设备传输的目标用户的当前图像，根据所述当前图像得到对应的特征点集；通过目标行为识别模型对所述特征点集进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态；在所述当前行为状态为预设意外行为状态时，将所述当前图像进行释放，通过云服务器确定的意外处理策略对所述当前行为状态进行调节。2.如权利要求1所述的防隐私泄漏的意外行为处理方法，其特征在于，所述接收目标摄像设备传输的目标用户的当前图像，根据所述当前图像得到对应的特征点集之前，还包括：实时检测目标用户所在的当前位置，根据所述当前位置和历史活动轨迹确定所述目标用户的活动范围；获取所述活动范围内的摄像设备信息；向所述摄像设备信息对应的摄像设备发送预设图像请求，以使所述摄像设备根据所述预设图像请求从不同角度对所述目标用户进行拍摄，得到当前图像，并通过目标通信策略将所述当前图像进行传输。3.如权利要求1所述的防隐私泄漏的意外行为处理方法，其特征在于，所述通过目标行为识别模型对所述特征点集进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态，包括：根据所述特征点集得到目标人体部位和若干关节点的位置平面坐标；根据所述目标人体部位确定极点；根据所述极点对所述位置平面坐标进行坐标转换，得到目标极坐标；通过目标行为识别模型对所述目标极坐标进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态。4.如权利要求3所述的防隐私泄漏的意外行为处理方法，其特征在于，所述通过目标行为识别模型对所述目标极坐标进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态，包括：根据所述目标极坐标得到第一极轴数值集合和第二数值集合；分别提取所述第一极轴数值集合中的第一最大数值和第一最小数值，以及分别提取所述第二数值集合的第二最大数值和第二最小数值；通过预设极值算法对所述第一最大数值和第一最小数值进行计算，得到第一极轴数值；通过所述预设极值算法对所述第二最大数值和第二最小数值进行计算，得到第二数值；根据所述第一极轴数值和所述第二数值生成归一化关节点行为描述子；通过目标行为识别模型对归一化关节点行为描述子进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态。5.如权利要求4所述的防隐私泄漏的意外行为处理方法，其特征在于，所述通过目标行为识别模型对归一化关节点行为描述子进行识别，得到所述目标用户的当前行为状态，包括：根据所述目标行为识别模型得到若干数量的关节点行为描述子集合；
对所述关节点行为描述子集合进行遍...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵玉琢，赵玉林，赵悦宝，
申请(专利权)人：北京夕阳无忧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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