一种基于监控视频的乘客异常行为识别方法及系统技术方案

本发明专利技术属于行为识别技术领域，为了解决现有技术所存在的工作量大，以及易出现漏报和实时性不高的问题，公开了一种基于监控视频的乘客异常行为识别方法及系统，本发明专利技术先对电梯监控视频进行目标检测，从而判断电梯中是否存在行人；若存在，则对视频中存在行人的图像进行角点检测，从而来得出对应的角点集合；而后，计算出各角点集合中的每个角点的光流信息，并基于此来建立每张存在行人的监控图像对应的异常行为识别模型；接着，根据建立的模型，来对对应监控图像中的行人进行行为识别，得到若干初始异常行为识别结果；最后，则可基于此来确定出电梯中行人的实际异常行为识别结果，由此，本发明专利技术不仅降低了工作量，还提高了检测的实时性和准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于基于计算机视觉的行为识别，具体涉及一种基于监控视频的乘客异常行为识别方法及系统。

技术介绍

1、升降电梯以其方便快捷的特点，逐渐成为了新建商品房、写字楼等建筑的标准配置，且近年来随着高层建筑的增多，人们对电梯的依赖也越来越强；但是，由于电梯轿厢的空间狭小、封闭和不透明性，外界通常难以及时发现电梯轿厢中发生的异常行为；因此，对电梯内乘客的行为进行监测分析，在发现危险行为时及时向物业管理部门进行预警并阻止电梯乘客的危险行为，可以在一定程度上降低电梯内安全事故的发生概率，具有重要研究意义。

2、但是，目前小区、写字楼等高层建筑的电梯大多采用人工方式进行视频监控，这种传统的监控方式存在以下不足：需要工作人员时刻紧盯监控显示器，不仅工作量大，且还容易出现漏报的问题，实时性不高；基于此，如何提供一种能够及时且准确的进行电梯异常行为识别的识别方法，已成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种基于监控视频的乘客异常行为识别方法及系统，用以解决现有技术所存在的工作量大，以及本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于监控视频的乘客异常行为识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述监控视频中存在有所述目标物体的各帧监控图像进行角点检测处理，以得到每张目标监控图像中的目标物体对应的角点集合，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每张电梯轿厢图像的第一边缘图像，构建出背景边缘模板图像，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算出每个角点集合中的各个角点的光流信息，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述任一角点集合对应的目标监控图像，在所述目标角点集中的各个目标角点...

【技术特征摘要】

1.一种基于监控视频的乘客异常行为识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述监控视频中存在有所述目标物体的各帧监控图像进行角点检测处理，以得到每张目标监控图像中的目标物体对应的角点集合，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每张电梯轿厢图像的第一边缘图像，构建出背景边缘模板图像，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算出每个角点集合中的各个角点的光流信息，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述任一角点集合对应的目标监控图像，在所述目标角点集中的各个目标角点处的梯度以及各个目标角点的灰度时间偏导，计算出所述任一角点的光流信息，包括：

6.根据权利要求1所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭哲滔，沈寓实，任宇翔，马越，胡炎平，孙岳，韩特，
申请(专利权)人：云海时空南京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：