一种异常事件检测方法、系统和道路交通事故检测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115171008A(43)申请公布日2022.10.11(21)申请号202210728402.8(22)申请日2022.06.24(71)申请人阿里巴巴（中国）有限公司地址311121浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号3幢5层554室(72)发明人梁桥夏循龙王维毛泉涌杨吉锐邓兵黄建强(74)专利代理机构北京清源汇知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11644专利代理师冯德魁(51)Int.Cl.G06V20/40(2022.01)G06V20/52(2022.01)G06V10/774(2022.01)权利要求书3页说明书25页附图6页(54)发明名称一种异常事件检测方法、系统和道路交通事故检测方法(57)摘要本申请公开了一种基于图像检测的异常事件检测方法，包括：分别获得目标时间范围内的多个图像采集区域的对象行为特征数据，所述多个图像采集区域为一个对象沿预定方向移动过程中可分别经过的多个图像采集设备采集图像的区域；根据所述多个图像采集区域的对象行为特征数据，获得在所述目标时间范围内目标区域中是否发生异常事件的第一检测结果；输出所述第一检测结果。本申请提供的基于图像检测的异常事件检测方法，通过使用多个图像采集设备对多个图像采集区域的对象行为特征数据的分析，尽量避免使用单个图像采集设备对异常事件检测时由于异常对象无法被识别造成的漏检、异常事件发生在监测盲区造成的难检的问题。CN115171008ACN115171008A权利要求书1/3页1.一种异常事件检测方法，其特征在于，包括：分别获得目标时间范围内的多个图像采集区域的对象行为特征数据，所述多个图像采集区域为一个对象沿预定方向移动过程中可分别经过的多个图像采集设备采集图像的区域；根据所述多个图像采集区域的对象行为特征数据，获得在所述目标时间范围内目标区域中是否发生异常事件的第一检测结果，所述目标区域为所述对象沿所述预定方向移动过程中可经过的区域；输出所述第一检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获得全量图像采集区域的对象行为特征数据；所述分别获得目标时间范围内的多个图像采集区域的对象行为特征数据，包括：从所述全量图像采集区域的对象行为特征数据中，分别获得所述目标时间范围内的所述多个图像采集区域的对象行为特征数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法应用于服务端；所述获得全量图像采集区域的对象行为特征数据，包括：获得边缘计算端提供的全量图像采集区域的对象行为特征数据，所述边缘计算端用于根据全量图像采集区域的全量图像获得全量图像采集区域的对象行为特征数据；或者，获得每个图像采集设备提供的各自图像采集区域的对象行为特征数据，每个图像采集设备用于采集各自图像采集区域的图像，根据各自图像采集区域的图像获得各自图像采集区域的对象行为特征数据；或者，获得边缘计算端提供的全量图像采集区域的全量图像，根据全量图像采集区域的全量图像获得全量采集区域的对象行为特征数据；或者，获得每个图像采集设备提供的各自图像采集区域的图像，根据各自图像采集区域的图像获得各自图像采集区域的对象行为特征数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获得第一图像采集区域中发生疑似异常事件的检测结果，或者，获得第一图像采集区域的对象行为特征数据发生异常的判断结果；确定所述对象沿所述预定方向移动过程中经过所述第一图像采集区域之前和/或经过所述第一图像采集区域之后所需经过的第二图像采集区域；将所述第一图像采集区域与至少一个第二图像采集区域确定为所述多个图像采集区域，或者，将多个第二图像采集区域确定为所述多个图像采集区域；根据获得第一图像采集区域中发生疑似异常事件的检测结果的时间点，或者根据获得第一图像采集区域的对象行为特征数据发生异常的判断结果的时间点，确定所述目标时间范围。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获得第一图像采集区域中发生疑似异常事件的检测结果，包括：获得所述第一图像采集区域的对象行为特征数据；根据所述第一图像采集区域的对象行为特征数据，判断在所述第一图像采集区域中是否发生疑似异常事件，如果是，则获得第一图像采集区域中发生疑似异常事件的检测结果。2CN115171008A权利要求书2/3页6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获得第一图像采集区域的对象行为特征数据发生异常的判断结果，包括：通过判断所述第一图像采集区域的对象行为特征数据与预设的所述第一图像采集区域的对象行为特征正常数据是否匹配，获得第一图像采集区域的对象行为特征数据发生异常的判断结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个图像采集区域的对象行为特征数据，获得在所述目标时间范围内目标区域中是否发