一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113936334A(43)申请公布日2022.01.14(21)申请号202111144853.9G06V20/40(2022.01)(22)申请日2021.09.28(71)申请人深圳市瑞驰信息技术有限公司地址518000广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201（入驻深圳市前海商务秘书有限公司）(72)发明人汪云王涛林涛睿林鹏程蓝振志柴涛涛邱真陈阳汤园生陈志祥胡胤刘健(74)专利代理机构深圳市中科创为专利代理有限公司44384代理人徐方星杨春(51)Int.Cl.G06V40/20(2022.01)G06V40/10(2022.01)权利要求书1页说明书4页附图3页(54)发明名称一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法(57)摘要本发明提供一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法，包括如下步骤：从获取的视频流提取视频帧，在视频帧的闸机位置预设一条跨线线段；将视频帧转换为RGB格式并缩放到规定大小，输入给目标检测模型；从视频帧提取头肩特征图，从头肩特征图中检测头肩目标；对头肩目标进行跟踪，定义跨过跨线线段为跨线，判定头肩目标是否跨线及跨线方向；在设定时间内，连续两个跨线的头肩目标为同一方向，则将后一个跨线的头肩目标判定为尾随者。本发明提出一种可采用摄像机垂直拍摄画面、头肩检测及跨线分析的人员尾随检测方法。可在不影响原通行环境架构的基础上，使用第三方独立分析模块来实现，便于实施和部署。CN113936334ACN113936334A权利要求书1/1页1.一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，从获取的视频流提取视频帧，在视频帧的闸机位置预设一条线定义为跨线线段；S2，将视频帧转换为RGB格式并缩放到目标检测模型规定大小，然后输入给目标检测模型；S3，从视频帧提取头肩特征图，由目标检测模型从头肩特征图中检测头肩目标；S4，对头肩目标进行跟踪，定义跨过跨线线段为跨线，判定头肩目标是否跨线及跨线方向；S5，在设定时间内，连续两个跨线的头肩目标为同一方向，则将后一个跨线的头肩目标判定为尾随者。2.根据权利要求1所述的一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法，其特征在于，步骤S3中，判定头肩目标是否跨线及跨线方向具体包括如下步骤：S31，选取一前一后两个连续的视频帧中同一个跟踪ID的头肩目标位置的中心点，前一视频帧中头肩目标位置的中心点为起点，后一视频帧中头肩目标位置的中心点为终点，形成一个向量，定义为运动方向向量；S32，判断运动方向向量和跨线线段是否有交叉；S33，如有交叉，则计算运动方向向量与跨线向量的法向量的夹角的余弦值，如果余弦值大于0，则确定运动方向向量为进入方向，如果余弦值小于0，则确定运动方向向量为离开方向。3.根据权利要求1所述的一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法，其特征在于，所述目标检测模型采用的是SSD目标检测模型。4.根据权利要求1所述的一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法，其特征在于，所述头肩特征图通过特征提取模型提取，所述特征提取模型采用的是MobileNet模型。5.根据权利要求1所述的一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法，其特征在于，所述视频流通过摄像机获取，所述摄像机安装在闸机正上方，调整焦距，让头肩目标位于摄像机镜头范围之内。6.根据权利要求1所述的一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法，其特征在于，所述对头肩目标进行跟踪采用目标跟踪算法进行，所述目标跟踪算法采用的是插值跟踪预测算法。2CN113936334A说明书1/4页一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法技术领域[0001]本发明涉及机器识别技术领域，具体涉及一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法。背景技术[0002]一般楼宇/楼层等注重安全性的区域都会在出入口安装闸机对人员的进出进行管控，人员在进出区域时，需要使用实名登记的IC卡进行刷卡等方式进出。但普通闸机一般没有尾随检测机制，一般是在刷卡开门后，使用红外探测是否有人员通过，如果已通过则关闭，否则定时关闭。当在闸机开启后，如果有陌生人尾随刷卡人一同进入，可能会对区域的安全性造成不良影响。[0003]现有的闸机检测方法，由于没有自动尾随检测报警的功能，因此一般都是人工来进行查验，比较耗时费力。如果原闸机在需要添加尾随检测功能，一般需要对闸机硬件本身进行改造，添加光模块硬件和分析模块来实现，施工比较复杂，不利于智能化改造。[0004]因此，现有技术存在一定不足，需要进一步改进。发明内容[0005]针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于头肩及跨线检测的人员尾随判定方法。[0006]为实现上述目的，本发明的具体方案如下：[0007]本发明提供一种基于头肩