System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法及装置制造方法及图纸_技高网

一种规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法及装置制造方法及图纸

技术编号:41329131 阅读:3 留言:0更新日期:2024-05-13 15:07
民航飞机监控场景复杂多变、异常类型多样,使用传统基于大规模数据的深度学习模型判断异常难度高、准确率低、稳定性差,同时异常事件发生概率小、类型多样,无法采集足量样本数据,难以保证在非受控监控条件下,对客舱摄像机中视频异常事件的准确判断。针对客舱异常事件多样,传统深度学习检测无法满足现有需求的问题,采用规则引导的的客舱异常事件检测方法,在充分利用民航规则的基础上,本发明专利技术提供的一种规则引导的的客舱异常事件检测方法及装置,构建联合时空上下文信息构建时空挖掘模型,实现客舱异常事件的准确检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法及装置


技术介绍

1、在计算机视觉领域,异常事件检测是一个重要课题,他的任务是对图像视频中事件进行分类,从而判断是否有异常事件。目前,众多基于深度学习的方法能够在基准数据集上取得良好效果,然而民航飞机客舱异常情况复杂、安全规则多等因素限制,同时民航飞机异常行为具有特定性、异常事件种类多样、样本较少,导致民航飞机异常事件检测的可靠性低。在复杂的客舱环境下,仅靠传统基于深度学习的客舱异常事件检测,无法充分满足客舱复杂场景下的安全检测需求。

2、因此,充分考虑民航客舱的特殊性,采用民航规则引导的异常事件检测算法是飞机客舱异常事件检测的重要研究方向,本专利技术提出一种规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法及装置。


技术实现思路

1、本专利技术提出了一种规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法及装置,用以解决现有技术存在的上述技术问题。

2、根据本专利技术的一个方面,提供了一种规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法及装置,包括以下步骤:

3、a)使用包括但不限于可见光/红外摄像头在内的视频采集器获取视频图像数据;

4、b)将步骤a)所述视频图像数据输入人体检测模块获得人体检测框;

5、c)基于民航各项规定生成相应民航规则,民航规则包括但不限于不能在安全出口逗留时间过长等;

6、d)将步骤b)获得的人体检测框与步骤a)获得的视频图像数据输入关键点检测模块,获得人体关键点特征;

7、e)将步骤b)获得的人体检测框与步骤a)获得的视频图像数据输入人体属性模块,获得人体属性特征;

8、f)将步骤d)获得的人体关键点特征输入关键帧定位模块,获取需要后续算法判断的关键帧;

9、g)将步骤f)获得的关键帧与步骤e的人体属性特征输入待检测帧提取模块,进一步获取需要后续算法判断的检测帧;

10、h)将步骤g)获得的检测帧与步骤b)的民航规则输入个体异常事件检测模块,获得个体行为上客舱内是否有异常事件;

11、i)将步骤a)获得视频图像数据与步骤b)的民航规则输入群体异常事件检测模块,获得群体行为上客舱内是否有异常事件;

12、其中,步骤b)中的人体检测模块包括但不限于yolo、fastercnn等主流检测网络;

13、其中,步骤d)中的关键点检测模块包括但不限于alphapose等主流特征点提取方法;

14、其中,步骤e)中的人体属性模块包括但不限于par等主流行人属性提取方法;

15、其中,步骤i)中的群体异常事件检测模块包括但不限于c3d等经典异常检测网络;

16、其中,步骤f)中的关键帧定位模块包括对步骤d)中获取的人体关键点特征计算帧间关键点的运动速度与加速度,然后使用关键点运动速度和加速度判断人员是否大规模运动,如果存在人体运动信息则定位该帧为关键帧并输出;

17、其中,步骤g)中的待检测帧提取模块对包括步骤e)中获取的人体属性特征进行投票分类,对是否为工作人员进行判别,若不是工作人员则该帧标记为检测帧并输出;

18、其中,步骤h)中的个体异常事件检测模块包括将步骤c)中的民航规则以及步骤g)中获取的检测帧输入与初始帧对比是否为同一个人模块,初始时刻时对应检测帧为初始帧,当检测帧与初始帧人员为同一人时则进行阈值判断,即检测帧号-初始帧号为逗留时间若逗留时间大于民航规则中规定的时间则该帧标记为异常帧,该帧存在个体行为异常事件;若当检测帧与初始帧人员不为同一人时该检测帧标记为初始帧,继续进入循环。

19、与现有技术相比,本专利技术具有以下有益效果:

20、本专利技术提出的一种规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法及装置,该方法通过有效利用民航规则这一先验知识,解决在复杂的客舱环境下,传统依赖于标记数据样本的深度学习方法无法充分满足客舱复杂场景下的安全检测需求的难题,从而在民航飞机复杂客舱环境下获得良好的异常事件检测效果。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于:

3.根据权利要求1所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于:

4.根据权利要求1所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于:

5.根据权利要求1所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于:

6.根据权利要求1所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于:

7.根据权利要求1所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于进一步包括:

8.根据权利要求6所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于:

9.根据权利要求1所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于:

10.存储有计算机可执行程序的计算机可读存储介质,该计算机可执行程序能使处理器执行根据权利要求1-9之一所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法。

【技术特征摘要】

1.一种规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于:

3.根据权利要求1所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于:

4.根据权利要求1所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于:

5.根据权利要求1所述的规则引导的民航飞机客舱异常事件检测方法,其特征在于:

6.根据权利要求1所述的规则引导的民航...

【专利技术属性】
技术研发人员:胡海苗李明竹章东平
申请(专利权)人:北京航空航天大学杭州创新研究院
类型:发明
国别省市:

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