CN112052719A - 基于图像特征识别的人员行为分析方法及*** - Google Patents

基于图像特征识别的人员行为分析方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明的目的在于解决现有采用人工监控外来人员的行为，因配备监管人员不足，无法实时监管外来人员在机房内的行为，存在安全隐患，本公开涉及计算机技术领域，基于图像特征识别的人员行为分析方法，包括：获取待分析人员的行为轨迹；根据所述待分析人员的行为轨迹确定违规时间；获取所述待分析人员在所述违规时间的监控图像，并根据所述监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为；本申请还公开了相应的***，本公开的方法和***可以自动判断待分析人员是否存在违规行为，以辅助管理人员的管理，减少安全隐患。

Description

基于图像特征识别的人员行为分析方法及***
技术领域
本发明属于计算机技术领域，具体涉及基于图像特征识别的人员行为分析方法及***。
背景技术
电力监控***安全防护是一直是电网上下的一个重点工作，而电力监控主站***的安全防护的主战场就在调控自动化机房，2018年某市级电力监控***主站工作68次，51次有外来作业人员参与，占比高达75％，故外来人员在电力机房工作次数多；
由于外来人员的资质认定、安全教育、作业行为等环节管控质量难以把控，故需要管理人员对外来人员的工作进行监控，然而电力机房配备的监管人员往往人员不足，无法实时监管和记录外来人员在机房内的行为，存在着安全隐患。
发明内容
本发明的目的在于解决现有所存在的其中一个问题，提供基于图像特征识别的人员行为分析方法及***，自动识别人员在机房内的违规行为，以辅助监管人员，减少安全隐患。
为了实现所述目的，本公开的第一方面，基于图像特征识别的人员行为分析方法，包括：
获取待分析人员的行为轨迹，所述行为轨迹包括在预设时长内的预设时间间隔的定位坐标点，所述定位坐标点包含坐标信息和时间信息；
根据所述待分析人员的行为轨迹确定违规时间，所述违规时间为待分析人员在预设违规区域内的时间，所述预设违规区域为预先设置的所述待分析人员的违规区域；
获取所述待分析人员在所述违规时间的监控图像，并根据所述监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为。
可选的，所述获取待分析人员的行为轨迹，包括：
获取定位标签以所述预设时间间隔广播的无线信号，所述无线信号包含定位标签的ID；
解算所述无线信号，以获得所述定位标签的定位坐标数据；
清除所述定位坐标数据的噪音点坐标；
根据清除噪音点坐标后的定位坐标数据，确定待分析人员的行为轨迹。
可选的，所述根据所述待分析人员的行为轨迹确定违规时间，包括：
根据所述待分析人员的行为轨迹，确定违规坐标点，所述违规坐标点为位于所述预设违规区域的所述待分析人员的定位坐标点；
根据所述违规坐标点的数量，确定待分析人员在违规区域停留的总时长；
在待分析人员在所述预设违规区域内停留的总时长超过预设的时长阈值时，根据所述违规坐标点的时间信息确定违规时间。
可选的，所述预设违规区域包括若干预设违规子区域，所述方法包括：
在待分析人员在违规区域停留的总时长超过预设的时长阈值时，判断待分析人员消极怠工；
在待分析人员在任意一个所述预设违规子区域内的总时长超过预设的时长阈值时，判断待分析人员违规操作。
可选的，所述根据所述监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为包括：
将所述监控图像的图像特征与预设的图像特征识别库的图像特征进行一一比对，以获得行为概率表，所述图像特征识别库包括各种图像特征及该图像特征所对应的违规行为；
在所述行为概率表中的违规行为概率表超过预设概率阈值时，判断所述待分析人员具有该违规行为。
可选的，所述根据所述监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为之后，还包括：
根据所述违规行为生成预警信号。
本公开的第二方面，基于图像特征识别的人员行为分析***，包括：
行为轨迹获取模块，用于获取待分析人员的行为轨迹，所述行为轨迹包括在预设时长内的预设时间间隔的定位坐标点，所述定位坐标点包含坐标信息和时间信息；
违规时间确定模块，用于根据所述待分析人员的行为轨迹确定违规时间，所述违规时间为待分析人员在预设违规区域内的时间，所述预设违规区域为预先设置的所述待分析人员的违规区域；
违规行为识别模块，用于获取所述待分析人员在所述违规时间的监控图像，并根据所述监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为。
可选的，所述行为轨迹获取模块，包括：
无线信号获取模块，用于获取定位标签以所述预设时间间隔广播的无线信号，所述无线信号包含定位标签的ID；
解算模块，用于解算所述无线信号，以获得所述定位标签的定位坐标数据；
清除模块，用于清除所述定位坐标数据的噪音点坐标；
行为轨迹确定模块，用于根据清除噪音点坐标后的定位坐标数据，确定待分析人员的行为轨迹。
可选的，所述违规时间确定模块，包括：
违规坐标点确定模块，根据所述待分析人员的行为轨迹，确定违规坐标点，所述违规坐标点为位于所述预设违规区域的所述待分析人员的定位坐标点；
时长计算模块，根据所述违规坐标点的数量，确定待分析人员在违规区域停留的总时长；
违规时间确定模块，用于在待分析人员在所述预设违规区域内停留的总时长超过预设的时长阈值时，根据所述违规坐标点的时间信息确定违规时间。
可选的，所述违规行为识别模块，包括：
行为概率表获取模块，用于将所述监控图像的图像特征与预设的图像特征识别库的图像特征进行一一比对，以获得行为概率表，所述图像特征识别库包括各种图像特征及该图像特征所对应的违规行为；
违规行为判断模块，用于在所述行为概率表中的违规行为概率表超过预设概率阈值时，判断所述待分析人员具有该违规行为。
通过实施本公开的技术方案可以取得以下有益技术效果：本公开的技术方案可以自动判断待分析人员是否存在违规行为，以辅助管理人员的管理，减少安全隐患。
附图说明
图1为本公开一个实施方式中的一种基于图像特征识别的人员行为分析方法的流程图；
图2为本公开一个实施方式中的另一种基于图像特征识别的人员行为分析方法的流程图；
图3为本公开一个实施方式中的另一种基于图像特征识别的人员行为分析方法的流程图；
图4为本公开一个实施方式中的另一种基于图像特征识别的人员行为分析方法的流程图；
图5为本公开一个实施方式中的另一种基于图像特征识别的人员行为分析方法的流程图；
图6为本公开一个实施方式中的一种基于图像特征识别的人员行为分析***的框图；
图7为本公开一个实施方式中的一种行为轨迹获取模块的框图；
图8为本公开一个实施方式中的一种违规时间确定模块的框图。
图9为本公开一个实施方式中的一种违规行为识别模块的框图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合具体实施例对本发明作进一步的说明：
参见图1，基于图像特征识别的人员行为分析方法,包括：
步骤S101，获取待分析人员的行为轨迹，行为轨迹包括在预设时长内的预设时间间隔的定位坐标点，定位坐标点包含坐标信息和时间信息；
本步骤中，预设时长和预设时间间隔可以根据需要设置，如预设时长设置为1小时，预设时间间隔设置为5秒；待分析人员的行为轨迹中包含了待分析人员的定位坐标点；其中，定位坐标点的坐标信息和时间信息可用于判断待分析人员所在区域以及相应的时间；
步骤S102，根据待分析人员的行为轨迹确定违规时间，违规时间为待分析人员在预设违规区域内的时间，预设违规区域为预先设置的待分析人员的违规区域；
本步骤中，预设违规区域可根据实际情况，为每个工作人员设置违规区域和合规区域，具体的，合规区域可以认为工作人员的授权工作区域，违规区域可以认为是工作人员的非授权区域；
步骤S103，获取待分析人员在违规时间的监控图像，并根据监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为。
本公开的基于图像特征识别的人员行为分析方法，先根据获取待分析人员的行为轨迹获取违规时间，再获取待分析人员在违规时间的监控图像，以通过监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为。一方面可以自动判断待分析人员是否存在违规行为，以辅助管理人员的管理，减少安全隐患，另一方面根据行为轨迹先判断违规时间，在根据违规时间的监控图像识别违规行为，相对于全程采用图像识别，本公开的方法减少识别的工作量，提高违规行为识别的效率。
在一个实施例中，参见图2，获取待分析人员的行为轨迹，包括：
步骤S201，获取定位标签以预设时间间隔广播的无线信号，无线信号包含定位标签的ID；
定位标签可戴在工作人员身上，定位标签以预设时间间隔广播无线信号；其中，定位标签的ID可以用于确与佩戴人员一一关联，以根据定位标签的ID确定待分析人员；
步骤S202，解算无线信号，以获得定位标签的定位坐标数据；
此步骤中，可以由定位基站接收到无线信号，通过传输模块传输给服务模块，服务模块将相关数据解算成标签的定位坐标数据并上传给***，***收集到所有的坐标点集合后再进行集中分析处理；
步骤S203，清除定位坐标数据的噪音点坐标；
如果电子标签信号被干扰，可能导致定位信息出现偏差，但是概率相对较低；可分析一定时长的坐标点，找到浮动较大的坐标点清理掉。
另一方面，一个标签会被多个基站收集，坐标集合中会产生歧义的定位坐标信息，可根据定位标签的信号强度清楚信号相对较弱的定位坐标；
步骤S204，根据清除噪音点坐标后的定位坐标数据，确定待分析人员的行为轨迹。
经过上述步骤，可以获得较为精确的待分析人员的行为轨迹，提高确定违规时间的准确度。
在一个实施例中，参见图3，根据待分析人员的行为轨迹确定违规时间，包括：
步骤S301，根据待分析人员的行为轨迹，确定违规坐标点，违规坐标点为位于预设违规区域的待分析人员的定位坐标点；
步骤S302，根据违规坐标点的数量，确定待分析人员在违规区域停留的总时长；
步骤S303，在待分析人员在预设违规区域内停留的总时长超过预设的时长阈值时，根据所述违规坐标点的时间信息确定违规时间。
由于，定位坐标点是预设时间间隔的，所以确定定位坐标点的数据，即可确定相应的时间；本公开中根据违规坐标点数量计算违规时间，不但计算方便，而且精度较高。
在一个实施例中，参见图4，预设违规区域包括若干预设违规子区域，方法包括：
步骤S401，在待分析人员在违规区域停留的总时长超过预设的时长阈值时，判断待分析人员消极怠工；
上述步骤中，若待分析人员在违规区域停留的总时长超过预设的时长阈值，则可以理解为一个外来人员在机房里面随意走动，而不是停留在自己的合规区域内。
步骤S402，在待分析人员在任意一个所述预设违规子区域内的总时长超过预设的时长阈值时，判断待分析人员违规操作。
上述步骤中，若待分析人员在任意一个预设违规子区域内的总时长超过预设的时长阈值，则可以理解为一个外来人员在违规的机柜前工作。
本公开的方法可以自动识别工作人员是在违规机柜前工作还是在消极怠工。
在一个实施例中，参见图5，根据监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为包括：
步骤S501，将监控图像的图像特征与预设的图像特征识别库的图像特征进行一一比对，以获得行为概率表，图像特征识别库包括各种图像特征及该图像特征所对应的违规行为；
步骤S502，在所述行为概率表中的违规行为概率表超过预设概率阈值时，判断所述待分析人员具有该违规行为。
由于图像识别方法并不是百分百准确，因此设置一个预设概率阈值，并高于该预设概率阈值则认为违规行为确认。预设概率阈值可以根据需要设置，如90％。
可采用图像分析软件提取出监控视频中监控图像的图像识别特征，图像分析软件对监控图像进行图像预处理、提取特征分布、对特征进行分类、识别器匹配等步骤将有效图像识别特征提取出来。
提取到的视频画面图像识别特征与预设的图像特征识别库进行一一比对分析，计算出一份行为概率表。
如果行为概率表中的某项行为识别概率超过行为概率阀值，则判断员工有违规行为，如抽烟、喝酒等，同时将员工的性别、年龄、工号等信息通过短信发送给工作人员，也可调取摄像头中的视频传送到管理人员的客户端上，及时提醒管理人员采取相应的措施。
在一个实施例中，根据监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为之后，还包括：根据违规行为生成预警信号。
本公开中的图像特征识别的具体技术实现原理可参考申请号为201710090460.1、名称为一种图像特征识别方法和装置的公开文件，也可以参考其他相关图像特征识别技术。
参见图6，基于图像特征识别的人员行为分析***，包括：
行为轨迹获取模块601，用于获取待分析人员的行为轨迹，行为轨迹包括在预设时长内的预设时间间隔的定位坐标点，定位坐标点包含坐标信息和时间信息；
违规时间确定模块602，用于根据待分析人员的行为轨迹确定违规时间，违规时间为待分析人员在预设违规区域内的时间，预设违规区域为预先设置的待分析人员的违规区域；
违规行为识别模块603，用于获取待分析人员在违规时间的监控图像，并根据监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为。
本公开的基于图像特征识别的人员行为分析***的原理和有益效果与本公开的基于图像特征识别的人员行为分析方法相同，故本公开的基于图像特征识别的人员行为分析***的原理和有益效果可参考本公开的基于图像特征识别的人员行为分析方法的原理和有益效果，此处不再重复描述。
在一个实施例方式中，参见图7，行为轨迹获取模块，包括：
无线信号获取模块701，用于获取定位标签以预设时间间隔广播的无线信号，无线信号包含定位标签的ID；
解算模块702，用于解算无线信号，以获得定位标签的定位坐标数据；
清除模块703，用于清除定位坐标数据的噪音点坐标；
行为轨迹确定模块704，用于根据清除噪音点坐标后的定位坐标数据，确定待分析人员的行为轨迹。
在一个实施例方式中，参见图8，违规时间确定模块，包括：
违规坐标点确定模块801，根据待分析人员的行为轨迹，确定违规坐标点，违规坐标点为位于预设违规区域的待分析人员的定位坐标点；
时长计算模块802，根据违规坐标点的数量，确定待分析人员在违规区域停留的总时长；
违规时间确定模块803，用于在待分析人员在预设违规区域内停留的总时长超过预设的时长阈值时，根据违规坐标点的时间信息确定违规时间。
在一个实施例方式中，参见图9，违规行为识别模块，包括：
行为概率表获取模块901，用于将监控图像的图像特征与预设的图像特征识别库的图像特征进行一一比对，以获得行为概率表，图像特征识别库包括各种图像特征及该图像特征所对应的违规行为；
违规行为判断模块902，用于在行为概率表中的违规行为概率表超过预设概率阈值时，判断待分析人员具有该违规行为。
在一个实施例方式中，***还包括预警模块，用于在根据监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为之后，根据违规行为生成预警信号。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此，任何本领域的技术人员在本发明的领域内，所作的变化或修饰皆涵盖在本发明的专利范围之中。

Claims (10)

1.基于图像特征识别的人员行为分析方法，其特征在于，包括：
获取待分析人员的行为轨迹，所述行为轨迹包括在预设时长内的预设时间间隔的定位坐标点，所述定位坐标点包含坐标信息和时间信息；
根据所述待分析人员的行为轨迹确定违规时间，所述违规时间为待分析人员在预设违规区域内的时间，所述预设违规区域为预先设置的所述待分析人员的违规区域；
获取所述待分析人员在所述违规时间的监控图像，并根据所述监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为。
2.如权利要求1所述的基于图像特征识别的人员行为分析方法，其特征在于，所述获取待分析人员的行为轨迹，包括：
获取定位标签以所述预设时间间隔广播的无线信号，所述无线信号包含定位标签的ID；
解算所述无线信号，以获得所述定位标签的定位坐标数据；
清除所述定位坐标数据的噪音点坐标；
根据清除噪音点坐标后的定位坐标数据，确定待分析人员的行为轨迹。
3.如权利要求1所述的基于图像特征识别的人员行为分析方法，其特征在于，所述根据所述待分析人员的行为轨迹确定违规时间，包括：
根据所述待分析人员的行为轨迹，确定违规坐标点，所述违规坐标点为位于所述预设违规区域的所述待分析人员的定位坐标点；
根据所述违规坐标点的数量，确定待分析人员在违规区域停留的总时长；
在待分析人员在所述预设违规区域内停留的总时长超过预设的时长阈值时，根据所述违规坐标点的时间信息确定违规时间。
4.如权利要求3所述的基于图像特征识别的人员行为分析方法，其特征在于，所述预设违规区域包括若干预设违规子区域，所述方法包括：
在待分析人员在违规区域停留的总时长超过预设的时长阈值时，判断待分析人员消极怠工；
在待分析人员在任意一个所述预设违规子区域内的总时长超过预设的时长阈值时，判断待分析人员违规操作。
5.如权利要求4所述的基于图像特征识别的人员行为分析方法，其特征在于，所述根据所述监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为包括：
将所述监控图像的图像特征与预设的图像特征识别库的图像特征进行一一比对，以获得行为概率表，所述图像特征识别库包括各种图像特征及该图像特征所对应的违规行为；
在所述行为概率表中的违规行为概率表超过预设概率阈值时，判断所述待分析人员具有该违规行为。
6.如权利要求1所述的基于图像特征识别的人员行为分析方法，其特征在于，所述根据所述监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为之后，还包括：
根据所述违规行为生成预警信号。
7.基于图像特征识别的人员行为分析***，其特征在于，包括：
行为轨迹获取模块，用于获取待分析人员的行为轨迹，所述行为轨迹包括在预设时长内的预设时间间隔的定位坐标点，所述定位坐标点包含坐标信息和时间信息；
违规时间确定模块，用于根据所述待分析人员的行为轨迹确定违规时间，所述违规时间为待分析人员在预设违规区域内的时间，所述预设违规区域为预先设置的所述待分析人员的违规区域；
违规行为识别模块，用于获取所述待分析人员在所述违规时间的监控图像，并根据所述监控图像的图像特征识别待分析人员的违规行为。
8.如权利要求7所述的基于图像特征识别的人员行为分析***，其特征在于，所述行为轨迹获取模块，包括：
无线信号获取模块，用于获取定位标签以所述预设时间间隔广播的无线信号，所述无线信号包含定位标签的ID；
解算模块，用于解算所述无线信号，以获得所述定位标签的定位坐标数据；
清除模块，用于清除所述定位坐标数据的噪音点坐标；
行为轨迹确定模块，用于根据清除噪音点坐标后的定位坐标数据，确定待分析人员的行为轨迹。
9.如权利要求8所述的基于图像特征识别的人员行为分析***，其特征在于，所述违规时间确定模块，包括：
违规坐标点确定模块，根据所述待分析人员的行为轨迹，确定违规坐标点，所述违规坐标点为位于所述预设违规区域的所述待分析人员的定位坐标点；
时长计算模块，根据所述违规坐标点的数量，确定待分析人员在违规区域停留的总时长；
违规时间确定模块，用于在待分析人员在所述预设违规区域内停留的总时长超过预设的时长阈值时，根据所述违规坐标点的时间信息确定违规时间。
10.如权利要求9所述的基于图像特征识别的人员行为分析***，其特征在于，所述违规行为识别模块，包括：
行为概率表获取模块，用于将所述监控图像的图像特征与预设的图像特征识别库的图像特征进行一一比对，以获得行为概率表，所述图像特征识别库包括各种图像特征及该图像特征所对应的违规行为；
违规行为判断模块，用于在所述行为概率表中的违规行为概率表超过预设概率阈值时，判断所述待分析人员具有该违规行为。
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