一种典型场景下人员行为分析方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种典型场景下人员行为分析方法、装置、系统及存储介质，方法包括响应于获取到的监控图像，将监控图像中的人员进行分离；使用面部识别的方式获取人员的身份信息并对身份信息进行核实；记录人员的移动轨迹并根据移动轨迹绘制轨迹图；将轨迹图与多个标准轨迹图进行对比和当轨迹图的至少一个标准轨迹图的重合比例小于设定值时，发出警报，人员的身份信息未通过核实时发出警报。本发明专利技术公开的典型场景下人员行为分析方法、装置、系统及存储介质，可以使用轨迹来对人员的行为进行分析，通过与标准轨迹的对比来发现异常，轨迹判定基于多点生成，受到环境因素的干扰更小，能够给出更加准确的结果。够给出更加准确的结果。

【技术实现步骤摘要】
一种典型场景下人员行为分析方法、装置、系统及存储介质


[0001]本专利技术涉及大数据预测
，尤其是涉及一种典型场景下人员行为分析方法、装置、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]实现目标自动识别与报警是智能电网的关键技术之一，也是基础性的环节。为实现这一技术，需要对变电站所处的复杂背景进行建模，在此基础上对运动目标进行检测和跟踪，并对目标的行为进行分析。
[0003]要实现目标行为的自动识别，首要的是要能够对目标实现自动化的检测。对于运动目标检测而言，影响目标检测的因素包括光照变化、摄像机抖动、复杂背景干扰、目标类型多样化、目标运动速度较快等问题。
[0004]此外，当背景光源发生变化时，视频序列中的目标物体的颜色分布会产生变化，这导致提取的底层颜色特征也随之发生变化，从而影响目标检测的准确率；摄像机抖动会造成背景区域的变化，影响基于背景建模的目标检测方法的准确性。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种典型场景下人员行为分析方法、装置、系统及存储介质，可以使用轨迹来对人员的行为进行分析，通过与标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种典型场景下人员行为分析方法，其特征在于，包括：响应于获取到的监控图像，将监控图像中的人员进行分离；使用面部识别的方式获取人员的身份信息并对身份信息进行核实；记录人员的移动轨迹并根据移动轨迹绘制轨迹图；将轨迹图与多个标准轨迹图进行对比；当轨迹图的至少一个标准轨迹图的重合比例小于设定值时，发出警报；其中，人员的身份信息未通过核实时发出警报。2.根据权利要求1所述的典型场景下人员行为分析方法，其特征在于，标准轨迹图包括该人员的历史轨迹图和同类型人员的历史轨迹图。3.根据权利要求1或2所述的典型场景下人员行为分析方法，其特征在于，标准轨迹图为多个移动轨迹组合形成的区域。4.根据权利要求3所述的典型场景下人员行为分析方法，其特征在于，按照设定频率采集人员的位置点并根据位置点绘制移动轨迹。5.根据权利要求4所述的典型场景下人员行为分析方法，其特征在于，任意相邻的三个位置点，顺序序列上位于中间位置处的位置点位于区域外时，将该点移动到区域内。6.根据权利要求5所述的典型场景下人员行为分析方法，其特征在于，绘制轨迹图包括：识别人员身体上的多个特征点；使用一个特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建辉，杨光，郑东方，刘柏源，吴方，孟一，王威峰，徐振，李朋，
申请(专利权)人：山西西电博宇电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：