CN108280435A - 一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，包括：步骤S1，监测***进行图像采集；步骤S2，监测***将行人通道划分为多个区域；步骤S3，监测***根据采集的图像对行人进行姿态估计，通过提取行人的骨架信息来获取行人的姿态；步骤S4，监测***根据行人的骨架信息在相应区域内，对多帧图像进行多目标的跟踪，并根据行人的运动轨迹进行行为判断；步骤S5，监测***根据行人的不同姿态和不同运动轨迹而预设有正常通行状态和非正常通行状态，监测***若判断出行人处于非正常通行状态，则发出报警提示。本发明能够在被查验人有异常行为的情况下，精准地发出报警提示，同时具有监测判断迅速，监测范围广等效果。

Description

一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法
技术领域
本发明涉及旅客行为识别方法，尤其涉及一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法。
背景技术
现有技术中，在海关、机场、火车站等人员众多的场合，特别是证件查验时，需要旅客或者顾客在各自通道内排队一对一查验，在查验时该通道的其他旅客或顾客的逆行、翻越、尾随偷渡等异常行为会影响查验秩序，需要对其进行识别。其中，针对旅客异常行为识别方法常规技术是在单镜头彩色图像中设置检测区域的方式进行识别的，此方法简单地通过在单镜头图像上将视场划分为异常区域和正常区域，使用背景差分法判断旅客进入异常区域则说明旅客的行为异常。目前，背景差分方法提取前景不可避免存在由于光线，镜头白平衡等等问题，甚至旅客携带的行李也会造成干扰。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，用以实现在被查验人有异常行为的情况下，精准地发出报警提示，同时具有监测判断迅速，监测范围广等效果。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案。
一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，该方法基于一监测***实现，所述方法包括如下步骤：步骤S1，所述监测***进行图像采集；步骤S2，所述监测***将行人通道划分为多个区域；步骤S3，所述监测***根据采集的图像对行人进行姿态估计，并通过提取行人的骨架信息来获取行人的姿态；步骤S4，所述监测***根据行人的骨架信息在相应区域内，对多帧图像进行多目标的跟踪，并根据行人的运动轨迹进行行为判断；步骤S5，所述监测***根据行人的不同姿态和不同运动轨迹而预设有正常通行状态和非正常通行状态，所述监测***若判断出行人处于非正常通行状态，则发出报警提示。
优选地，所述监测***包括有监控摄像头，所述监测***通过监控摄像头而进行图像采集。
优选地，所述监测***采集到图像后，在所述图像中将行人通道标记出来。
优选地，所述非正常通行状态包括有尾随偷渡状态、翻越护栏状态和逆行状态。
优选地，当所述监测***判断出行人为尾随偷渡状态时发出偷渡报警指令，当所述监测***判断出行人为翻越护栏状态时发出翻越报警指令，当所述监测***判断出行人为逆行状态时发出逆行报警指令。
优选地，当所述监测***的报警指令发出完成后，清除报警指令。
优选地，所述步骤S3中，所述监测***提取行人的骨架信息包括肩膀、手臂、腿部和头部姿态信息。
本发明公开的基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法中，所述监测***根据行人的姿态和运动轨迹来判断行人是否处于正常通行状态，当监测***判断出行人的异常行为时，可及时精准地发出报警。相比现有技术而言，本发明通过人体姿态估计进行行人肢体定位，从而对前景目标的分析将更加精确，同时本发明监测判断过程更加迅速、监测范围更广，适合应用于旅客行为识别、监控***中。
附图说明
图1为本发明基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作更加详细的描述。
本发明公开了一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，请参照图1，该方法基于一监测***实现，所述方法包括如下步骤：
步骤S1，所述监测***进行图像采集；
步骤S2，所述监测***将行人通道划分为多个区域；
步骤S3，所述监测***根据采集的图像对行人进行姿态估计，并通过提取行人的骨架信息来获取行人的姿态；
步骤S4，所述监测***根据行人的骨架信息在相应区域内，对多帧图像进行多目标的跟踪，并根据行人的运动轨迹进行行为判断；
步骤S5，所述监测***根据行人的不同姿态和不同运动轨迹而预设有正常通行状态和非正常通行状态，所述监测***若判断出行人处于非正常通行状态，则发出报警提示。
上述方法中，所述监测***根据行人的姿态和运动轨迹来判断行人是否处于正常通行状态，当监测***判断出行人的异常行为时，可及时精准地发出报警。相比现有技术而言，本发明通过人体姿态估计进行行人肢体定位，从而对前景目标的分析将更加精确，同时本发明监测判断过程更加迅速、监测范围更广，适合应用于旅客行为识别、监控***中。
本实施例中，所述监测***包括有监控摄像头，所述监测***通过监控摄像头而进行图像采集。
进一步地，所述监测***采集到图像后，在所述图像中将行人通道标记出来。
作为一种优选方式，所述非正常通行状态包括有尾随偷渡状态、翻越护栏状态和逆行状态。
实际应用中，当所述监测***判断出行人为尾随偷渡状态时发出偷渡报警指令，当所述监测***判断出行人为翻越护栏状态时发出翻越报警指令，当所述监测***判断出行人为逆行状态时发出逆行报警指令。进一步地，当所述监测***的报警指令发出完成后，清除报警指令。
作为一种优选方式，所述步骤S3中，所述监测***提取行人的骨架信息包括肩膀、手臂、腿部和头部姿态信息。
本发明公开的基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，如图1所示，其实际应用过程中，可参考如下实施例：
所述监测***根据监控摄像头读入图像，将通行通道在视频图像中标记出来，对图像进行多人的行人姿态估计，到获取行人的姿态即提取骨架信息。再根据人的骨架信息在划定的区域类的多帧图像进行多目标的跟踪与运动轨迹进行行为判断。将通道中的行人划分为正常情况和多重异常情况如：尾随偷渡、翻越护栏、逆行等。当出现异常行为时，报警通知，无异常行为正常通过。相比现有技术而言，本发明通过对多人进行姿态估计来获取多人的2D骨架信息，然后进行多帧跟踪获取到多人的运动轨迹信息。其中，本发明获取的行人轨迹信息并不是简单的行人轨迹，而是人体的关键点信息包括肩膀、手臂、腿、头等肢干信息，所述监测***通过综合判断行人的异常行为时，就可以既可以针对人体肢体单独分析，又可以联合多个肢体的运动规律判断该行为是否异常。基于上述过程，本发明实现了针对旅客异常行为进行分析，可有效对犯罪活动进行预警，节约监管人力资源，更有效便捷地维持秩序。
以上所述只是本发明较佳的实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的技术范围内所做的修改、等同替换或者改进等，均应包含在本发明所保护的范围内。

Claims (7)

1.一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，其特征在于，该方法基于一监测***实现，所述方法包括如下步骤：
步骤S1，所述监测***进行图像采集；
步骤S2，所述监测***将行人通道划分为多个区域；
步骤S3，所述监测***根据采集的图像对行人进行姿态估计，并通过提取行人的骨架信息来获取行人的姿态；
步骤S4，所述监测***根据行人的骨架信息在相应区域内，对多帧图像进行多目标的跟踪，并根据行人的运动轨迹进行行为判断；
步骤S5，所述监测***根据行人的不同姿态和不同运动轨迹而预设有正常通行状态和非正常通行状态，所述监测***若判断出行人处于非正常通行状态，则发出报警提示。
2.如权利要求1所述的基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，其特征在于，所述监测***包括有监控摄像头，所述监测***通过监控摄像头而进行图像采集。
3.如权利要求1所述的基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，其特征在于，所述监测***采集到图像后，在所述图像中将行人通道标记出来。
4.如权利要求1所述的基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，其特征在于，所述非正常通行状态包括有尾随偷渡状态、翻越护栏状态和逆行状态。
5.如权利要求4所述的基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，其特征在于，当所述监测***判断出行人为尾随偷渡状态时发出偷渡报警指令，当所述监测***判断出行人为翻越护栏状态时发出翻越报警指令，当所述监测***判断出行人为逆行状态时发出逆行报警指令。
6.如权利要求5所述的基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，其特征在于，当所述监测***的报警指令发出完成后，清除报警指令。
7.如权利要求1所述的基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述监测***提取的骨架信息包括肩膀、手臂、腿部和头部的姿态信息。
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