[发明专利]一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法

说明书

本发明公开了一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，包括：步骤S1，监测系统进行图像采集；步骤S2，监测系统将行人通道划分为多个区域；步骤S3，监测系统根据采集的图像对行人进行姿态估计，通过提取行人的骨架信息来获取行人的姿态；步骤S4，监测系统根据行人的骨架信息在相应区域内，对多帧图像进行多目标的跟踪，并根据行人的运动轨迹进行行为判断；步骤S5，监测系统根据行人的不同姿态和不同运动轨迹而预设有正常通行状态和非正常通行状态，监测系统若判断出行人处于非正常通行状态，则发出报警提示。本发明能够在被查验人有异常行为的情况下，精准地发出报警提示，同时具有监测判断迅速，监测范围广等效果。

技术领域

本发明涉及旅客行为识别方法，尤其涉及一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法。

背景技术

现有技术中，在海关、机场、火车站等人员众多的场合，特别是证件查验时，需要旅客或者顾客在各自通道内排队一对一查验，在查验时该通道的其他旅客或顾客的逆行、翻越、尾随偷渡等异常行为会影响查验秩序，需要对其进行识别。其中，针对旅客异常行为识别方法常规技术是在单镜头彩色图像中设置检测区域的方式进行识别的，此方法简单地通过在单镜头图像上将视场划分为异常区域和正常区域，使用背景差分法判断旅客进入异常区域则说明旅客的行为异常。目前，背景差分方法提取前景不可避免存在由于光线，镜头白平衡等等问题，甚至旅客携带的行李也会造成干扰。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，用以实现在被查验人有异常行为的情况下，精准地发出报警提示，同时具有监测判断迅速，监测范围广等效果。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案。

一种基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法，该方法基于一监测系统实现，所述方法包括如下步骤：步骤S1，所述监测系统进行图像采集；步骤S2，所述监测系统将行人通道划分为多个区域；步骤S3，所述监测系统根据采集的图像对行人进行姿态估计，并通过提取行人的骨架信息来获取行人的姿态；步骤S4，所述监测系统根据行人的骨架信息在相应区域内，对多帧图像进行多目标的跟踪，并根据行人的运动轨迹进行行为判断；步骤S5，所述监测系统根据行人的不同姿态和不同运动轨迹而预设有正常通行状态和非正常通行状态，所述监测系统若判断出行人处于非正常通行状态，则发出报警提示。

优选地，所述监测系统包括有监控摄像头，所述监测系统通过监控摄像头而进行图像采集。

优选地，所述监测系统采集到图像后，在所述图像中将行人通道标记出来。

优选地，所述非正常通行状态包括有尾随偷渡状态、翻越护栏状态和逆行状态。

优选地，当所述监测系统判断出行人为尾随偷渡状态时发出偷渡报警指令，当所述监测系统判断出行人为翻越护栏状态时发出翻越报警指令，当所述监测系统判断出行人为逆行状态时发出逆行报警指令。

优选地，当所述监测系统的报警指令发出完成后，清除报警指令。

优选地，所述步骤S3中，所述监测系统提取行人的骨架信息包括肩膀、手臂、腿部和头部姿态信息。

本发明公开的基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法中，所述监测系统根据行人的姿态和运动轨迹来判断行人是否处于正常通行状态，当监测系统判断出行人的异常行为时，可及时精准地发出报警。相比现有技术而言，本发明通过人体姿态估计进行行人肢体定位，从而对前景目标的分析将更加精确，同时本发明监测判断过程更加迅速、监测范围更广，适合应用于旅客行为识别、监控系统中。

附图说明

图1为本发明基于人体姿态估计的旅客异常行为识别方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作更加详细的描述。