一种基于视频的暴力分拣行为识别方法技术

本申请提供了一种基于视频的暴力分拣行为识别方法，包括：获取包裹分拣监控视频；检测监控视频中处于飞行状态的包裹；将处于飞行状态的每一个包裹与在先飞行轨迹进行关联匹配；若关联匹配成功，则加入在先飞行轨迹，拟合成完整飞行轨迹，若存在连续N帧关联匹配不成功，则创建新的飞行轨迹；确定飞行轨迹的起点帧和终点帧；根据飞行轨迹的起点帧检测出的暴力分拣人员；本申请的基于视频的暴力分拣行为识别方法基于视频流将处于飞行状态的每一个包裹与在先飞行轨迹进行关联匹配，将多段式飞行轨迹拟合成完整飞行轨迹，确定飞行轨迹的起点帧和终点帧，以精准找出暴力分拣人员，能够适应多角度的监控行为识别，解决复杂场景下准确率不足的技术问题。不足的技术问题。不足的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频的暴力分拣行为识别方法


[0001]本申请属于图像识别
，更具体地说，是涉及一种基于视频的暴力分拣行为识别方法。

技术介绍

[0002]随着物流行业的业务量剧增，从业人员在分拣海量包裹的时候，经常会存在暴力分拣的行为，并造成包裹、快递物品的损毁。例如，最常见的暴力分拣的行为即抛掷行为，其对包裹、快递的损坏最大。
[0003]在现有技术中，会采用图像识别算法去辅助识别暴力分拣行为，但是由于大多数快递分拣场所都非常复杂，而现有暴力分拣行为识别算法只能适应简单场景，无法适应多人同时分拣，飞行轨迹遮挡，飞行角度相对于监控视角随机的复杂真实场景，在复杂真实场景下，对于飞行包裹的追踪会中断或者错乱，无法准确识别出暴力分拣人员。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种基于视频的暴力分拣行为识别方法，以解决现有技术对暴力分拣行为识别过程中存在的准确率不足的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本申请采用的技术方案是：提供一种基于视频的暴力分拣行为识别方法，包括：
[0006]获取包裹分拣监控视频；
[0007]检测监控视频中处于飞行状态的包裹；
[0008]将处于飞行状态的每一个包裹与在先飞行轨迹进行关联匹配；
[0009]若关联匹配成功，则加入在先飞行轨迹，拟合成完整飞行轨迹，若存在连续N帧关联匹配不成功，则创建新的飞行轨迹；
[0010]确定飞行轨迹的起点帧和终点帧；
[0011]根据飞行轨迹的起点帧检测出的暴力分拣人员。
[0012]优选地，将处于飞行状态的每一个包裹与在先飞行轨迹进行关联匹配的方法，包括步骤：
[0013]预测全部在先飞行轨迹的未来轨迹；
[0014]获取当前帧处于飞行状态的包裹的目标检测框以及对应的置信度分数；
[0015]将置信度分数超过阈值τ的目标检测框归到Dhigh中，将置信度分数低于阈值τ的目标检测框归到Dlow中；
[0016]先将Dhigh中的目标检测框和全部在先飞行轨迹进行第一次关联；
[0017]再将Dlow中的目标检测框和剩余的在先飞行轨迹进行第二次关联。
[0018]优选地，将处于飞行状态的每一个包裹与在先飞行轨迹进行关联匹配的方法，包括步骤：
[0019]预测全部在先飞行轨迹的未来轨迹；
[0020]获取当前帧处于飞行状态的包裹的目标检测框以及对应的置信度分数；
[0021]根据置信度分数高低将目标检测框进行排序；
[0022]将目标检测框根据排序和全部在先飞行轨迹进行关联。
[0023]优选地，将目标检测框根据排序和全部在先飞行轨迹进行关联之后，还包括步骤：
[0024]关联匹配成功后，则降低关联匹配的相似度IoU阈值；
[0025]关联匹配未成功后，将目标检测框判定为背景包裹目标。
[0026]优选地，若关联匹配成功，则加入在先飞行轨迹，拟合成完整飞行轨迹，的方法，包括步骤：
[0027]查找关联匹配成功的在先飞行轨迹的最后一帧至当前帧之间的视频帧P；
[0028]调取视频帧P的背景包裹目标；
[0029]根据背景包裹目标形成飞行轨迹T；
[0030]将飞行轨迹T加入关联匹配成功的在先飞行轨迹，以拟合成完整飞行轨迹。
[0031]优选地，根据飞行轨迹的起点帧检测出的暴力分拣人员的方法，包括：
[0032]检测飞行轨迹的起点帧中的全部人体目标；
[0033]从全部人体目标中检测出作出抛掷动作的目标。
[0034]优选地，从全部人体目标中检测出作出抛掷动作的目标时，若未检测到作出抛掷动作的目标，则检测飞行轨迹的起点帧邻域时间段内的全部人体目标，从全部人体目标中检测出作出抛掷动作的目标。
[0035]优选地，从全部人体目标中检测出作出抛掷动作的目标后，包括步骤：
[0036]计算作出抛掷动作的目标中心点的距离与包裹的距离，选择符合距离阈值的作出抛掷动作的目标为暴力分拣人员；若符合距离阈值的作出抛掷动作的目标存在多个，则选择距离最短的目标为暴力分拣人员。
[0037]优选地，根据飞行轨迹的起点帧检测出的暴力分拣人员之后，还包括步骤：
[0038]检测每个飞行轨迹中的包裹飞行速度、飞行时间以及是否发生翻转情况；
[0039]输出暴力分拣动作违规等级。
[0040]优选地，检测每个飞行轨迹中的包裹是否发生翻转情况的方法，包括步骤：
[0041]分别获取飞行轨迹的起点帧、中点帧、终点帧中对应包裹的目标检测框；
[0042]分别对起点帧、中点帧、终点帧对应的目标检测框中的包裹进行边缘检测，输出边缘轨迹；
[0043]判断起点帧、中点帧、终点帧对应的边缘轨迹之间的结构相似性。
[0044]本申请提供的基于视频的暴力分拣行为识别方法，与现有技术相比，基于视频流将处于飞行状态的每一个包裹与在先飞行轨迹进行关联匹配，将多段式飞行轨迹拟合成完整飞行轨迹，确定飞行轨迹的起点帧和终点帧，根据飞行轨迹的起点帧检测出的暴力分拣人员，以精准找出暴力分拣人员，能够适应多角度的监控行为识别，解决了复杂场景下准确率不足的技术问题。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些
实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0046]图1为本申请实施例提供的基于视频的暴力分拣行为识别方法的流程示意图；
[0047]图2为本申请实施例提供的复杂场景下的包裹分拣监控视频场景示意图；
[0048]图3为图2中的包裹分别处于起点帧、中点帧、终点帧中的飞行过程的场景示意图。
具体实施方式
[0049]为了使本申请所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0050]需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。
[0051]需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
[0052]此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频的暴力分拣行为识别方法，其特征在于，包括：获取包裹分拣监控视频；检测监控视频中处于飞行状态的包裹；将处于飞行状态的每一个包裹与在先飞行轨迹进行关联匹配；若关联匹配成功，则加入在先飞行轨迹，拟合成完整飞行轨迹，若存在连续N帧关联匹配不成功，则创建新的飞行轨迹；确定飞行轨迹的起点帧和终点帧；根据飞行轨迹的起点帧检测出的暴力分拣人员。2.如权利要求1所述的基于视频的暴力分拣行为识别方法，其特征在于，将处于飞行状态的每一个包裹与在先飞行轨迹进行关联匹配的方法，包括步骤：预测全部在先飞行轨迹的未来轨迹；获取当前帧处于飞行状态的包裹的目标检测框以及对应的置信度分数；将置信度分数超过阈值τ的目标检测框归到Dhigh中，将置信度分数低于阈值τ的目标检测框归到Dlow中；先将Dhigh中的目标检测框和全部在先飞行轨迹进行第一次关联；再将Dlow中的目标检测框和剩余的在先飞行轨迹进行第二次关联。3.如权利要求1所述的基于视频的暴力分拣行为识别方法，其特征在于，将处于飞行状态的每一个包裹与在先飞行轨迹进行关联匹配的方法，包括步骤：预测全部在先飞行轨迹的未来轨迹；获取当前帧处于飞行状态的包裹的目标检测框以及对应的置信度分数；根据置信度分数高低将目标检测框进行排序；将目标检测框根据排序和全部在先飞行轨迹进行关联。4.如权利要求3所述的基于视频的暴力分拣行为识别方法，其特征在于，将目标检测框根据排序和全部在先飞行轨迹进行关联之后，还包括步骤：关联匹配成功后，则降低关联匹配的相似度IoU阈值；关联匹配未成功后，将目标检测框判定为背景包裹目标。5.如权利要求4所述的基于视频的暴力分拣行为识别方法，其特征在于，若关联匹配成功，则加入在先飞行轨迹，拟合成完整飞行轨迹，的方法，包括步骤：查找关...

【专利技术属性】
技术研发人员：林森，朱光强，李山路，李晓凯，莫家源，李球，陈海涛，申家俊，
申请(专利权)人：深圳市盛视技术有限公司，
类型：发明
国别省市：