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一种公共场所中的异常宠物行为的检测方法、装置及系统与流程

萌宠菠菠乐园
2024-08-17 00:59

一种公共场所中的异常宠物行为的检测方法与流程

本发明涉及视频检测，尤其涉及一种公共场所中的异常宠物行为的检测方法、装置及系统。

背景技术：

1、为了提高公共场所的宠物管理效率，目前，常采用实时监控并自动识别的方式，对公共场所中异常宠物行为进行监管。

2、当遛宠人员与宠物之间没有牵引绳的连接关系时，即可视为异常宠物行为。现有的异常宠物行为识别方式，仅能对清楚明确的牵引绳进行识别，在光线交叉、牵引绳较细或者牵引绳被遮挡的情况下，很可能产生错误的检测结果。

技术实现思路

1、本发明提供了一种公共场所中的异常宠物行为的检测方法、装置及系统，能够避免牵引绳遮挡、过细或光线较差等因素影响检测结果，提高检测精度。

2、根据本发明的一方面，提供了一种公共场所中的异常宠物行为的检测方法，包括：

3、获取目标监控区域内的监控摄像头发送的实时视频流，识别所述实时视频流的每个视频帧中包括的各宠物和各人员之间的姿态关系；

4、在获取到监控摄像头侧的处理器发送的与目标时间区间匹配的图像识别结果时，提取所述图像识别结果中包括的目标宠物，与目标宠物满足距离阈值条件的至少一个关联人员以及与目标宠物匹配的牵引绳检测结果；

5、如果确定牵引绳检测结果为不存在牵引绳，则在与目标时间区间匹配的已识别的各所述姿态关系中，获取目标宠物与各关联人员之间的姿态关系；

6、如果确定目标宠物与全部关联人员的姿态关系均为独立运动关系，则生成针对目标宠物的异常行为预警信息。

7、可选的，识别所述实时视频流的每个视频帧中包括的各宠物和各人员之间的姿态关系，包括：

8、将所述实时视频流输入至关键点检测模型中，并获取关键点检测模型输出的各视频帧中各宠物与各人员的关键点检测信息；

9、将各视频帧的关键点检测信息输入至连续帧姿态识别模型中，并获取连续帧姿态识别模型输出的每个视频帧中包括的各宠物和各人员之间的姿态关系。

10、可选的，在提取所述图像识别结果中包括的目标宠物，与目标宠物满足距离阈值条件的至少一个关联人员以及与目标宠物匹配的牵引绳检测结果之后，还包括：

11、如果确定牵引绳检测结果为存在牵引绳，则确定目标监控区域内为正常宠物行为，并结束对目标宠物的检测。

12、可选的，姿态关系包括协同运动关系以及独立运动关系；

13、在如果确定牵引绳检测结果为不存在牵引绳，则在与目标时间区间匹配的已识别的各所述姿态关系中，获取目标宠物与各关联人员之间的姿态关系之后，还包括：

14、如果确定目标宠物与至少一个关联人员的姿态关系为协同运动关系，则确定目标监控区域内为正常宠物行为，并结束对目标宠物的检测。

15、可选的，连续帧姿态识别模型为基于图卷积神经网络的动作分类算法st-gcn模型。

16、根据本发明的另一方面，提供了一种公共场所中的异常宠物行为的检测装置，包括：

17、姿态关系识别模块，用于获取目标监控区域内的监控摄像头发送的实时视频流，识别所述实时视频流的每个视频帧中包括的各宠物和各人员之间的姿态关系；

18、图像识别结果处理模块，用于在获取到监控摄像头侧的处理器发送的与目标时间区间匹配的图像识别结果时，提取所述图像识别结果中包括的目标宠物，与目标宠物满足距离阈值条件的至少一个关联人员以及与目标宠物匹配的牵引绳检测结果；

19、姿态关系确定模块，用于如果确定牵引绳检测结果为不存在牵引绳，则在与目标时间区间匹配的已识别的各所述姿态关系中，获取目标宠物与各关联人员之间的姿态关系；

20、异常行为预警模块，用于如果确定目标宠物与全部关联人员的姿态关系均为独立运动关系，则生成针对目标宠物的异常行为预警信息。

21、根据本发明的另一方面，提供了一种公共场所中的异常宠物行为的检测系统，包括监控摄像头、边缘盒子端处理器以及监控摄像头侧处理器；其中，

22、监控摄像头用于获取目标监控区域内的实时视频流，并将实时视频流分别发送至边缘盒子端处理器以及监控摄像头侧处理器；

23、边缘盒子端处理器用于执行本发明任一实施例所述的公共场所中的异常宠物行为的检测方法；

24、监控摄像头侧处理器用于根据目标监控区域内的监控摄像头发送的实时视频流，生成实时视频流的每个视频帧的图像识别结果，并当根据所述图像识别结果在目标监控区域内确定目标宠物时，筛选与目标时间区间匹配的图像识别结果并发送至边缘盒子端处理器。

25、可选的，监控摄像头侧处理器，具体用于：

26、利用生物识别模型对实时视频流的视频帧进行识别，实时检测目标监控区域内是否存在至少一个宠物，并当检测到目标监控区域内存在至少一个宠物时，检测在指定时间区间内目标监控区域内是否存在至少一个人员；

27、若存在，则确定目标宠物，并利用距离估算模型估算目标监控区域内各人员与目标宠物之间的距离，将与目标宠物之间的距离小于预设的距离阈值的各人员作为目标宠物的关联人员；

28、若不存在，则确定目标监控区域内存在异常宠物行为。

29、可选的，监控摄像头侧处理器，进一步具体用于：

30、在确定目标监控区域内的目标宠物以及目标宠物的至少一个关联人员之后，获取目标宠物的感兴趣区域以及各关联人员的感兴趣区域，并利用牵引绳检测模型检测是否存在与目标宠物相匹配的牵引绳；

31、将目标宠物的感兴趣区域、各关联人员的感兴趣区域以及与目标宠物匹配的牵引绳检测结果作为图像识别结果并发送至边缘盒子端处理器。

32、可选的，公共场所中的异常宠物行为的检测系统，还包括监控端报警装置以及后台报警装置；

33、监控端报警装置用于当检测到目标监控区域内存在异常宠物行为时，实时发出违规警报，并将与异常宠物行为相关的视频帧发送至后台报警装置；

34、后台报警装置用于当接收到监控端报警装置发送的与异常宠物行为相关的视频帧时，确定异常宠物行为的相关人员信息以及监控区域信息，并根据异常宠物行为的相关人员信息以及监控区域信息向监管人员发出报警提醒。

35、本发明实施例的技术方案，通过获取目标监控区域内的实时视频流，根据实时视频流获取每个视频帧中包括的各宠物和各人员之间的姿态关系，并根据监控摄像头侧的处理器发送的图像识别结果以及姿态关系，判断目标监控区域内的宠物行为的方式，能够在异常宠物行为的检测过程中，避免牵引绳遮挡、过细或光线较差等因素影响检测结果，能够提高检测精度，进而能够减少检测误判的情况，能够更好的督促人员在公共场所遵守既定的宠物行为规则。

36、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种公共场所中的异常宠物行为的检测方法，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，识别所述实时视频流的每个视频帧中包括的各宠物和各人员之间的姿态关系，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在提取所述图像识别结果中包括的目标宠物，与目标宠物满足距离阈值条件的至少一个关联人员以及与目标宠物匹配的牵引绳检测结果之后，还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，姿态关系包括协同运动关系以及独立运动关系；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，连续帧姿态识别模型为基于图卷积神经网络的动作分类算法st-gcn模型。

6.一种公共场所中的异常宠物行为的检测装置，其特征在于，包括：

7.一种公共场所中的异常宠物行为的检测系统，其特征在于，包括监控摄像头、边缘盒子端处理器以及监控摄像头侧处理器；其中，

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，监控摄像头侧处理器，具体用于：

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，监控摄像头侧处理器，进一步具体用于：

10.根据权利要求7-9任一项所述的系统，其特征在于，公共场所中的异常宠物行为的检测系统，还包括监控端报警装置以及后台报警装置；

技术总结
本发明公开了一种公共场所中的异常宠物行为的检测方法、装置及系统。包括：获取实时视频流，识别所述实时视频流的每个视频帧中包括的各宠物和各人员之间的姿态关系；提取所述图像识别结果中包括的目标宠物，与目标宠物满足距离阈值条件的至少一个关联人员以及与目标宠物匹配的牵引绳检测结果；如果确定牵引绳检测结果为不存在牵引绳，则在与目标时间区间匹配的已识别的各所述姿态关系中，获取目标宠物与各关联人员之间的姿态关系；如果确定目标宠物与全部关联人员的姿态关系均为独立运动关系，则生成针对目标宠物的异常行为预警信息。采用上述技术方案，能够避免牵引绳遮挡、过细或光线较差等因素影响检测结果，提高检测精度。

技术研发人员：梁飒,赵武阳,陈瀚
受保护的技术使用者：北京升哲科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15