基于姿态理解和同化目标提取的打电话行为检测方法技术

本发明专利技术公开了基于姿态理解和同化目标提取的打电话行为检测方法，涉及机器学习技术领域，包括：将取流装置监控得到的视频数据按帧图像分解为图像矩阵数据；重构AlphaPose人体姿态估计模型，进行人体姿态判别和行为确认；分析关键点各部分的关联程度和位置关系；采用四点计算法确定人体行为判别模型，以定位行为监测的感兴趣区域；利用改进的YOLOV7模型网络对手机进行监测，将手机从同化背景提取出来；人‑手机交互判别；对图像进行综合分析，当综合分析超过预设数值，则确定行人存在打电话行为，将信息推送至报警平台发出警报，否则不做处理。本发明专利技术提出的检测方法精确率更高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器学习，尤其是一种基于姿态理解和同化目标提取的打电话行为检测方法。

技术介绍

1、近些年，随着图像识别技术的发展，能够利用机器自动提取图像中丰富的信息，配合展示界面能极大的提高用户的体验感。今计算机视觉已成为人工智能重要研究领域和发展方向，逐渐形成完整的产业链。

2、异常行为检测的方法主要是基于目标检测，在一些特定的危险场景和重复性的生产作业中替代人进行实时目标检测，如加油站、煤矿等行业，可密切关注员工的行为，以确保生产安全。在阶段较主流网络模型，目标检测方法也存在一定的缺点：alphapose人体姿态估计方法场景适用弱，存在人体关键点位易误检等不足；yolov7对小目标背景同化检测能力有限，难以提取核心信息，存在易疏漏的问题，容易留下安全隐患。

技术实现思路

1、为了克服现有技术中存在的上述问题，本专利技术提出一种基于姿态理解和同化目标提取的打电话行为检测方法。

2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：基于姿态理解和同化目标提取的打电话行为检测方法，包括：...

【技术保护点】

1.基于姿态理解和同化目标提取的打电话行为检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于姿态理解和同化目标提取的打电话行为检测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括Alphapose使用ResNet18从图像中提取骨架节点，将特征图分割成多个不同尺寸的网格，添加3个DUC模块，使用1×1大小的2D卷积层来生成热图，对大小为c×h×w的特征重塑为c'×2h×2w，最后将特征向量输入至全连接层进行分类。

3.根据权利要求1所述的基于姿态理解和同化目标提取的打电话行为检测方法，其特征在于，所述步骤3中四点计算法中的四点包括手腕、肘部、肩膀、耳朵，连接手腕和肘部...

【技术特征摘要】

1.基于姿态理解和同化目标提取的打电话行为检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于姿态理解和同化目标提取的打电话行为检测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括alphapose使用resnet18从图像中提取骨架节点，将特征图分割成多个不同尺寸的网格，添加3个duc模块，使用1×1大小的2d卷积层来生成热图，对大小为c×h×w的特征重塑为c'×2h×2w，最后将特征向量输入至全连接层进行分类。

3.根据权利要求1所述的基于姿态理解和同化目标提取的打电话行为检测方法，其特征在于，所述步骤3中四点计算法中的四点包括手腕、肘部、肩膀、耳朵，连接手腕和肘部关键点坐标、肘部和肩部关键点坐标，计算肘部角度范围，针对打电话行为，确定肘部屈曲行为的角度范围35-65°，距离比的范围为0.65-1...

【专利技术属性】
技术研发人员：逄增辉，逄增伦，郭伟，黄家兴，孙晓燕，
申请(专利权)人：青岛浩海网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：