【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频安防领域，尤其涉及一种基于图像识别的行为检测方法及装置。
技术介绍
1、公共场所例如火车站、商场、街道、医院、广场等公共场所人员构成复杂、流动性大，一旦发生持刀持棍伤人的行为可能会造成较严重的伤亡事故。对于持刀持棍行为的实时识别能够及时发现并预警安全隐患，保护市民生命财产安全。而现有技术中训练出行人检测模型和注意力持刀分类模型，接着将监控视频解码为图片，通过行人检测模型获得图片上的人形的位置信息并对位置进行扩展，然后根据扩展的位置截取图片，得到采样图片；将采样图片送入注意力持刀分类模型，以识别当前行人有无持刀，若有则报警。
2、但是，现有技术中基于注意力持刀分类模型来判断人员小图是否持刀精度较低，主要是因为图像分类模型特征提取能力较弱，手持其他物体如手机、书本并做出举手、放下、摆动等动作均与持刀动作类似，采用分类模型难以区分这种相似动作，容易造成误告警。
技术实现思路
1、鉴于以上现有技术的不足，专利技术的目的在于提供一种基于图像识别的行为检测方法及装置，提高了判断人员持刀行为的效率。该方法在，从而直接实现确认人员是否有持刀行为，为相关图像识别的行为检测技术的实现提供了可靠的基础。
2、本专利技术的第一方面，提出了一种基于图像识别的行为检测方法，包括：
3、s1，获取拍摄图像序列；其中，所述拍摄图像序列包括多帧图像；
4、s2，对所述多帧图像中的第一目标对象进行检测并构建第一图像框；其中，所述第一图像框由包围所述第一
5、s3，将所述第一图像框中的图像进行扩张，以得到扩张图像；
6、s4，识别所述扩张图像中的第二目标图像并构建第二图像框；其中，所述第二图像框由包围所述第二目标图像的多个第二坐标信息构建；
7、s5，识别所述扩张图像中的第一目标图像的子目标并构建第三图像框；其中，所述第三图像由包围所述子目标的多个第三坐标信息构建；
8、s6，若所述第二图像框与所述第三图像框相交叉，则确定所述第一目标对象的行为异常；
9、s7，发出警告信号并发送所述第一目标对象在所述多帧图像中的第一坐标信息以及所述第二目标对象在所述多帧图像中的第四坐标信息。
10、进一步地，s7中：
11、统计所述第二目标图像在所述多帧图像中的位置变化帧数；
12、若所述位置变化帧数大于或者等于预设帧数阈值，则发出警告信号并发送所述第一目标对象在所述多帧图像中的多个第一坐标信息以及所述第二目标对象在所述多帧图像中的多个第四坐标信息。
13、进一步地，所述统计所述第二目标图像在所述多帧图像中的位置变化帧数包括：
14、识别所述多帧图像中所述第二目标对象并构建第四图像框；其中，所述第四图像框由包围所述第二目标对象的多个第四坐标信息构建；
15、将所述第二图像框映射到相应的多帧图像中，以得到第五图像框；其中，所述第五图像框由包围所述第二目标对象的多个第五坐标信息构建；
16、根据所述第四图像框以及所述第五图像框，确定所述第二目标对象的位置是否发生变化；
17、若所述第二目标对象的位置发生变化，则确定所述第二目标对象的位置发生变化对应的图像为目标图像；
18、统计所述目标图像的数量为所述第二目标对象在所述多帧图像中的位置变化帧数。
19、进一步地，所述若所述第二目标对象的位置发生变化，则确定所述第二目标对象的位置发生变化对应的图像为目标图像包括：
20、计算所述第四图像框与所述第五图像框之间的交并比；
21、若所述交并比小于预设交并比阈值，则确定所述第二目标对象的位置发生变化；
22、确定所述第二目标对象的位置发生变化对应的图像为目标图像。
23、进一步地，所述发出警告信号并发送所述第一目标对象在所述多帧图像中的多个第一坐标信息以及所述第二目标对象在所述多帧图像中的多个第四坐标信息包括：
24、统计所述第一目标对象的行为异常的图像帧数；
25、若所述第一目标对象的行为异常的图像帧数大于或者等于预设异常帧数，则发出警告信号并发送所述第一目标对象在所述多帧图像中的多个第一坐标信息以及所述第二目标对象在所述多帧图像中的多个第四坐标信息。
26、进一步地，在s1之后，基于图像识别的行为检测方法还包括：
27、按照预设规则对所述拍摄图像序列进行抽帧处理，以得到抽帧处理之后的多帧图像；
28、s2中：
29、对所述抽帧处理之后的多帧图像中的第一目标对象进行检测并构建第一图像框。
30、进一步地，在所述按照预设规则对所述拍摄图像序列进行抽帧处理，以得到抽帧处理之后的多帧图像之后，还包括：
31、对所述抽帧处理之后的多帧图像进行预处理，以得到预处理之后的多帧图像。
32、进一步地，所述对所述抽帧处理之后的多帧图像进行预处理，以得到预处理之后的多帧图像包括：
33、对所述预处理之后的多帧图像进行尺寸调整，以得到调整之后的多帧图像；
34、对所述调整之后的多帧图像进行归一化处理，以得到归一化之后的多帧图像。
35、进一步地，在s2之后，基于图像识别的行为检测方法还包括：
36、采用跟踪算法对所述第一目标对象进行跟踪并确定所述第一目标对象为跟踪对象。
37、本专利技术的第二方面，提出了一种实现基于图像识别的行为检测方法的装置，包括：
38、获取模块，用于获取拍摄图像序列；其中，所述拍摄图像序列包括多帧图像；
39、检测模块，用于对所述多帧图像中的第一目标对象进行检测并构建第一图像框；其中，所述第一图像框为包围所述第一目标对象的多个第一坐标信息；
40、扩张模块，用于将所述第一图像框中的图像进行扩张，以得到扩张图像；
41、识别模块，用于识别所述扩张图像中的第二目标图像并构建第二图像框；其中，所述第二图像框为包围所述第二目标图像的多个第二坐标信息；
42、构建模块，用于识别所述扩张图像中的第一目标图像的子目标并构建第三图像框；其中，所述第三图像为包围所述子目标的多个第三坐标信息；
43、确定模块，用于若所述第二图像框与所述第三图像框相交叉，则确定所述第一目标对象的行为异常；
44、警告模块，用于发出警告信号并发送所述第一目标对象在所述多帧图像中的第一坐标信息以及所述第二目标对象在所述多帧图像中的第四坐标信息。
45、本专利技术有益效果如下：
46、本专利技术的基于图像识别的行为检测方法和装置，包括：获取拍摄图像序列，其中，拍摄图像序列包括多帧图像，对多帧图像中的第一目标对象进行检测并构建第一图像框；其中，第一图像框由包围第一目标对象的多个第一坐标信息构建，将第一图像框中的图像进行扩张，以得到扩张图像，识别扩张本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，S7中：
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，所述统计所述第二目标图像在所述多帧图像中的位置变化帧数包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，所述若所述第二目标对象的位置发生变化，则确定所述第二目标对象的位置发生变化对应的图像为目标图像包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，所述发出警告信号并发送所述第一目标对象在所述多帧图像中的多个第一坐标信息以及所述第二目标对象在所述多帧图像中的多个第四坐标信息包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，在S1之后，还包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，在所述按照预设规则对所述拍摄图像序列进行抽帧处理，以得到抽帧处理之后的多帧图像之后，还包括：
8.根据权利要求7所述
9.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，在S2之后，还包括：
10.一种基于图像识别的行为检测装置，其特征在于，用于实现权利要求1至9任一项所述的基于图像识别的行为检测方法，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，s7中：
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，所述统计所述第二目标图像在所述多帧图像中的位置变化帧数包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，所述若所述第二目标对象的位置发生变化，则确定所述第二目标对象的位置发生变化对应的图像为目标图像包括：
5.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的行为检测方法，其特征在于，所述发出警告信号并发送所述第一目标对象在所述多帧图像中的多个第一坐标信息以及所述第二目标对象在所述多帧图像中的多个第四坐标信息包括...
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