无人值守商店内顾客行为的检测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种无人值守商店内顾客行为的检测方法、装置及存储介质，本发明专利技术采用机器识别技术，来对无人值守商店内的监控图像中的顾客进行行为识别，如此，可快速得出商店内各个顾客的实际行为，并可在任一顾客的实际行为属于异常行为时，向值守终端发送报警提示，从而提醒值守人员及时采取相应措施处理该行为，以最大程度的保障顾客的人身安全；由此，本发明专利技术不仅避免了传统人工监控所存在的漏检和错检的问题，且还在降低工作量以及人力成本的同时，提高了行为监控的实时性，由此，本发明专利技术适用于在无人值守商店内顾客行为监控领域的大规模应用与推广。规模应用与推广。规模应用与推广。

【技术实现步骤摘要】
无人值守商店内顾客行为的检测方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术属于无人值守商店内的顾客行为识别
，具体涉及一种无人值守商店内顾客行为的检测方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网和实体经济的发展，零售业新形态的无人值守商店开始变得火热，对于传统的零售业，人工高、房租高是公认的两大痛点，而无人值守商店则避免了大量的人工开支，其减少了店铺的运营成本，因此，无人值守商店逐渐蔓延到了餐饮、生活服务、图书等行业领域，受到了人们的广泛使用与认可。
[0003]目前，由于无人值守商店中没有工作人员看守，所以，无人值守商店内的安保，大多都是通过在商店内安装摄像头来完成，即利用摄像头来实现对商店内顾客的行为监控（如无人值守商店中顾客是否发生跌倒、出现斗殴等暴力行为等），同时，传统的无人值守商店的监控模式又大多都是采用人工在线进行监控或在出现问题后，人工进行监控的查找，这存在以下不足：（1）监控员需要全天候查看视频，这容易使得感官疲劳，从而导致漏检、错检的问题：（2）在线监控以及监控查找工作量大，且人力成本高；基于此，如何提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人值守商店内顾客行为的检测方法，其特征在于，包括：获取无人值守商店内的监控图像，其中，所述监控图像中至少包含有一个顾客；对所述监控图像进行图像质量增强处理，得到质量增强图像，其中，所述质量增强图像中的任一像素点具有灰度符号，所述灰度符号用于表征所述任一像素点对应灰度值的所属灰度级别，且当所述任一像素点的灰度值属于高灰度级别时，该任一像素点的灰度符号为负，当所述任一像素点的灰度值属于低灰度级别时，该任一像素点的灰度符号为正；基于所述质量增强图像中各个像素点的灰度符号，对所述质量增强图像进行边缘轮廓提取处理，得到所述监控图像中各个顾客的边缘轮廓图像；对各个顾客的边缘轮廓图像进行轮廓标定处理，得到各个顾客的轮廓标定框；根据各个顾客的轮廓标定框，确定出各个顾客的形态特征信息；将各个顾客的形态特征信息输入至行为识别模型中进行行为识别处理，得到各个顾客的实际行为，并在任一顾客的实际行为为异常行为时，向无人值守商店的值守终端发送报警提示。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述监控图像进行图像质量增强处理，得到质量增强图像，包括：对所述监控图像进行灰度化处理，得到灰度图像，并对所述灰度图像中的各个像素点进行灰度调整处理，以在灰度调整后，得到对比度增强图像；获取二阶微分滤波算子，并基于所述二阶微分滤波算子，对所述对比度增强图像进行去噪处理，以在去噪处理后，得到所述质量增强图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述灰度图像中的各个像素点进行灰度调整处理，包括：采用如下公式（1），对所述灰度图像中的各个像素点进行灰度调整处理；（1）上述公式（1）中，为所述灰度图像中像素坐标为的像素点对应的灰度值，为所述灰度图像中像素坐标为的像素点进行灰度调整后的灰度值；表示最小灰度阈值，表示最大灰度阈值；相应的，基于所述二阶微分滤波算子，对所述对比度增强图像进行去噪处理，以在去噪处理后，得到所述质量增强图像，则包括：基于所述二阶微分滤波算子，并采用如下公式（2），对所述对比度增强图像进行去噪处理，以在去噪处理后，得到所述质量增强图像；（2）
上述公式（2）中，表示所述质量增强图像，表示所述对比度增强图像，表示二维卷积运算符号，表示滤波方差，表示二阶微分滤波算子，其中，所述滤波方差是根据所述二阶微分滤波算子的窗口宽度所确定得到的，且所述滤波方差与所述二阶微分滤波算子的窗口宽度之间的关系式如下述公式（3）所示；（3）上述公式（3）中，s表示二阶微分滤波算子的窗口宽度，表示取整运算符。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述质量增强图像中各个像素点的灰度符号，对所述质量增强图像进行边缘轮廓提取处理，得到所述监控图像中各个顾客的边缘轮廓图像，包括：对于所述质量增强图像中的第i个像素点，获取以所述第i个像素点为中心的检测区域，并确定出所述检测区域中的灰度极大值和灰度极小值；基于所述第i个像素点的灰度符号，以及所述第i个像素点对应检测区域中的灰度极大值和灰度极小值，判断所述第i个像素点是否为检测点，其中，所述检测点用于表征所述质量增强图像中属于任一顾客的身体的像素点；若是，则对所述第i个像素点进行身体标注处理，得到一身体目标点，否则，则将所述第i个像素点进行背景标注处理，得到一背景点；将i自加1，并重新获取所述第i个像素点的检测区域，直至i等于n时，得到所述质量增强图像中所有的身体目标点和所有的背景点，其中，i的初始值为1，且n为质量增强图像中的像素点总数；根据所述质量增强图像中所有的身体目标点和所有的背景点，确定出所述监控图像中各个顾客的身体二值化图像；对各个身体二值化图像进行轮廓提取处理，得到各个顾客的边缘轮廓图像。5.根据权利要求4所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂琨林，黄虹兵，
申请(专利权)人：四川汉唐云分布式存储技术有限公司，
类型：发明
国别省市：