[发明专利]一种场景识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种场景识别方法及装置。

背景技术

智能监控的一个重要用途就是及时监测摄像机覆盖范围内的异常情况， 并及时产生警报处理。智能视频监控对异常场景的检测不仅可以及时发现不 正当场景告知工作人员及时处理，阻止不法场景的发生，而且可节省大量的 存储空间，避免不法场景发生后工作人员海量的查找和取证。一些基于运动 矢量和单纯前背景建模方案的监测模型，如入侵监测，滞留，徘徊等，已经 得到较普遍的应用，但对场景复杂情景的分析，如跌倒检测，人群拥挤，机 动车不礼让行人等，目前还存在较大的误判和漏判。

发明内容

本发明提供一种场景识别方法及装置，以提高场景识别的准确率。

根据本发明实施例的第一方面，提供一种场景识别方法，包括：

获取目标监控图像的前景区域图像；

分别将所述前景区域图像输入预设的目标检测网络模型以及第一事件类 型检测网络模型，以得到所述前景区域图像对应的目标特征以及事件特征；

将所述目标特征以及事件特征输入到预设的第二事件类型检测网络模 型，以得到所述目标监控图像对应的事件类型。

根据本发明实施例的第二方面，提供一种场景识别装置，包括：

获取单元，用于获取目标监控图像的前景区域图像；

特征提取单元，分别将所述前景区域图像输入预设的目标检测网络模型 以及第一事件类型检测网络模型，以得到所述前景区域图像对应的目标特征 以及事件特征；

场景识别单元，用于将所述目标特征以及事件特征输入到预设的第二事 件类型检测网络模型，以得到所述目标监控图像对应的事件类型。

应用本发明实施例，通过获取目标监控图像的前景区域图像，并分别将 该前景区域图像输入预设的目标检测网络模型以及第一事件类型检测网络模 型，以得到该前景区域图像对应的目标特征以及事件特征，进而，将目标特 征以及事件特征输入到预设的第二事件类型检测网络模型，以得到目标监控 图像对应的事件类型，提高了场景识别的准确率。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种场景识别方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种场景识别装置的结构示意图；

图3是本发明实施例提供的另一种场景识别装置的结构示意图；

图4是本发明实施例提供的另一种场景识别装置的结构示意图；

图5是本发明实施例提供的另一种场景识别装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使 本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对 本发明实施例中技术方案作进一步详细的说明。

请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种场景识别方法的流程示意 图，如图1所示，该场景识别方法可以包括以下步骤：

步骤101、获取目标监控图像的前景区域图像。

本发明实施例中，上述方法可以应用于视频监控系统，如应用于视频监 控系统的后台服务器中，为便于描述，以下以上述方法的执行主体为服务器 为例进行描述。

本发明实施例中，目标监控图像并不指代某一固定的监控图像，而是可 以指代任一需要进行场景识别的监控图像。

本发明实施例中，当服务器需要对目标监控图像进行场景识别时，为了 排除目标监控图像中背景区域对场景识别的干扰，服务器可以对目标监控图 像进行前景区域与背景区域的分离，以获取目标监控图像的前景区域图像。

可选地，服务器可以通过建立GMM(GaussianMixtureModel，高斯混 合模型)模型的方式，实现目标监控图像的前景区域与背景区域的分离，进 而获取目标监控图像的前景区域图像，其具体实现在此不再赘述。

步骤102、分别将前景区域图像输入预设的目标检测网络模型以及第一 事件类型检测网络模型，以得到前景区域图像对应的目标特征以及事件特征。

本发明实施例中，服务器获取到目标监控图像的前景区域图像之后，服 务器并不会直接根据该前景区域图像进行场景识别，而是需要先分别确定该 前景区域图像的目标特征以及事件特征，进而，同时根据前景区域图像对应 的目标特征以及事件特征进行场景识别，以提高场景识别的准确率。