(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书
(10)申请公布号 CN 111291735 A
(43)申请公布日 2020.06.16
(21)申请号 CN202010360336.4
(22)申请日 2020.04.30
(71)申请人 华夏天信(北京)智能低碳技术研究院有限公司
    地址 100000 北京市朝阳区望京利泽中园二区203号内3号楼7层1703室
(72)发明人 黄鑫 王静宜 瞿开毅
(74)专利代理机构 北京智沃律师事务所
    代理人 吴志宏
(51)Int.CI
     
                                                                  权利要求说明书 说明书 幅图
(54)发明名称
      基于轨迹分析的井下人员奔跑异常行为检测方法
(57)摘要
      本发明提供了一种基于轨迹分析的井下人员奔跑异常行为检测方法，通过采用计算机视觉技术对监控摄像头进行实时分析，检测井下人员奔跑异常行为，本发明通过ORB图像关键点检测及Lucas‑Kanade光流跟踪技术提取运动目标并进行实时跟踪，通过对目标运动轨迹进行统计分析，提取运动目标速度和轨迹波动特征，能够有效判别人员奔跑行为。本发明无需对视频进行逐帧标注，只需少量包含正常行车或行人的视频数据运行本算法以确定正则化系数，部署快速、方便。
法律状态
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2020-08-18
授权
授权
2020-07-10
实质审查的生效
实质审查的生效
2020-06-16
公开
公开
权 利 要 求 说 明 书
1.一种基于轨迹分析的井下人员奔跑异常行为检测方法，包括以下步骤：
S1：对摄像头的视频流数据进行解码处理，每隔固定帧数k提取单帧图像，当满足跟踪目标添加条件时从当前单帧图像中提取跟踪目标；
S2：对跟踪目标选取具有代表性的像素点或区域作为关键点，采用稀疏光流法对关键点进行跟踪，实现跟踪目标的目标轨迹更新；
S3：对跟踪目标的运动轨迹进行统计分析，计算每条轨迹坐标移动绝对差之和，计算每条轨迹的速度统计量S和波动统计量V；
S4：根据运动轨迹的统计特征，给定对应速度统计量S的阈值<Image>和对应波动统计量V的阈值<Image>，判定是否有人员奔跑行为。
2.根据权利要求1所述的基于轨迹分析的井下人员奔跑异常行为检测方法，其特征在于：步骤S1中，监控摄像头的帧率为m帧每秒，间隔的固定帧数k为m的1/3-1/2之间。
3.根据权利要求1所述的基于轨迹分析的井下人员奔跑异常行为检测方法，其特征在于：步骤S1中，所述跟踪目标采用人体模型或人体模型的部分组成特征。
4.根据权利要求1所述的基于轨迹分析的井下人员奔跑异常行为检测方法，其特征在于：步骤S2中，关键点检测采用ORB特征提取算法。
5.根据权利要求1所述的基于轨迹分析的井下人员奔跑异常行为检测方法，其特征在于：步骤S2中，所述轨迹更新包括下列步骤：
S21：取所有跟踪目标的最新坐标<Image>及前一帧图像；
S22：通过前一帧图像、关键点坐标<Image>及当前图像，根据使用稀疏光流法计算所有<Image>的在当前图像上的对应坐标<Image>，记录当前时刻<Image>;
S23：若目标未到<Image>的对应点，则取消该目标的跟踪并删除其轨迹，否则在目标轨迹T末端插入<Image>，当其长度大于n时，剔除轨迹的首元素<Image>；
S24：缓存当前图像。
6.根据权利要求1所述的基于轨迹分析的井下人员奔跑异常行为检测方法，其特征在于：步骤S3中，所述运动轨迹T的公式为：
<Image>
所述运动轨迹T表示一组带时间信息的坐标点的集合，其中<Image>为当前帧的一个跟踪关
键点坐标，也是轨迹T的终点坐标，为当前帧的时间戳；<Image>为当前帧的前第<Image>帧的一个跟踪关键点坐标，也是轨迹T的起点坐标；<Image>和<Image>分别对应当前帧的前第<Image>帧的一个跟踪点坐标和时间戳，n为轨迹长度。正则化坐标

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