一种人影可疑性判定方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115050105A(43)申请公布日2022.09.13(21)申请号202210984152.4G06V10/82(2022.01)(22)申请日2022.08.17G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)(71)申请人杭州觅睿科技股份有限公司地址310052浙江省杭州市滨江区西兴街道楚天路91号1栋4楼;2栋2,3,4楼(72)发明人赵春峰赵刚强金伟应红力(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227专利代理师赵怡琳(51)Int.Cl.G06V40/20(2022.01)G06V20/40(2022.01)G06V10/44(2022.01)G06V10/75(2022.01)G06V10/774(2022.01)权利要求书3页说明书12页附图6页(54)发明名称一种人影可疑性判定方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请公开了一种人影可疑性判定方法、装置、设备及存储介质，涉及视频安防技术领域，包括：利用人影目标检测模型对当前输入的目标视频进行人影检测，得到各视频帧中的人影矩形框位置和人影像素区域；利用人影矩形框位置和人影像素区域对各视频帧中的人影采用轮廓匹配算法进行跟踪处理以构建出与目标视频对应的目标人影框图序列；将目标人影框图序列输入至基于深度卷积神经网络模型和循环神经网络模型预先构建的人影可疑性判定模型判断目标视频中的人影是否可疑。本申请对通过人影目标检测模型检测到的人影进行跟踪以构建出目标人影框图序列，再通过人影可疑性判定模型判断人影是否可疑，从而解决未见真人而只见人影场景下的可疑人员预警问题。CN115050105ACN115050105A权利要求书1/3页1.一种人影可疑性判定方法，其特征在于，包括：利用预先训练的人影目标检测模型对当前输入的目标视频进行人影检测，得到所述人影目标检测模型输出的所述目标视频中各视频帧对应的人影矩形框位置和人影像素区域；利用所述人影矩形框位置和所述人影像素区域对各所述视频帧中的所述人影采用轮廓匹配算法进行跟踪处理，以构建出与所述目标视频对应的目标人影框图序列；将所述目标人影框图序列输入至基于深度卷积神经网络模型和循环神经网络模型预先构建的人影可疑性判定模型，以得到所述人影可疑性判定模型输出的与所述目标人影框图序列对应的检测结果；基于所述检测结果判断所述目标视频中的人影是否可疑，得到相应的判定结果。2.根据权利要求1所述的人影可疑性判定方法，其特征在于，所述利用预先训练的人影目标检测模型对当前输入的目标视频进行人影检测之前，还包括：收集各场景下的视频样本，并对所述视频样本中的每帧视频帧中的人影矩形框位置进行标注得到标注后视频样本；利用所述标注后视频样本对基于区域掩膜算法的深度卷积神经网络模型进行训练得到相应的人影目标检测模型。3.根据权利要求2所述的人影可疑性判定方法，其特征在于，所述利用所述人影矩形框位置和所述人影像素区域对各所述视频帧中的所述人影采用轮廓匹配算法进行跟踪处理之前，还包括：根据所述人影矩形框位置对所述目标视频中的各所述视频帧中的人影进行裁剪，得到包含所述人影的人影框图；根据所述人影像素区域从所述人影框图中提取出相应的人影轮廓；为所述人影轮廓设置相应的人影编号得到编号后人影轮廓，并将所述编号后人影轮廓存放至预先构建的人影轮廓库中。4.根据权利要求3所述的人影可疑性判定方法，其特征在于，所述构建出与所述目标视频对应的目标人影框图序列，包括：获取相同人影编号的所述人影轮廓对应的人影框图，得到各人影编号对应的人影框图集合；按照所述视频帧的先后顺序对所述人影框图集合中的各所述人影框图进行排序，得到各所述人影编号对应的人影框图序列；按照人影编号顺序对各所述人影框图序列进行排序，得到相应的目标人影框图序列。5.根据权利要求3所述的人影可疑性判定方法，其特征在于，所述为所述人影轮廓设置相应的人影编号得到编号后人影轮廓，并将所述编号后人影轮廓存放至预先构建的人影轮廓库中，包括：判断所述人影轮廓是否为所述目标视频的起始帧人影轮廓；若所述人影轮廓为所述目标视频的所述起始帧人影轮廓，则为所述人影轮廓设置相应的人影编号得到编号后人影轮廓，并将所述编号后人影轮廓确定为轮廓模板存放至预先构建的人影轮廓库中；若所述人影轮廓不为所述目标视频的所述起始帧人影轮廓，则将所述人影轮廓与所述人影轮廓库中的所有轮廓模板进行匹配以确定出与各所述轮廓模板对应的匹配分数；2CN115050105A权利要求书2/3页从所述匹配分数中确定出最大匹配分数；判断所述最大匹配分数是否大于预设匹配阈值；若所述最大匹配分数大于所述预设匹配阈值，则为所述人影轮廓设置与所述最大匹配分数对应的轮廓模板相同的人影编号，并利用所述