[发明专利]用于告警的方法及装置

说明书

本申请实施例公开了用于告警的方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：对获取的视频进行图像识别，得到人物信息；将人物信息对应的人物的视频片段导入预先训练的行为识别模型，得到对应人物的行为标签，上述行为识别模型用于对人物的行为进行识别，并为行为设置行为标签；响应于上述行为标签为非安全，则发出告警信号。该实施方式提高了识别视频中行为的准确性，能够及时发现非安全行为，并发出告警信号。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于告警的方法及装置。

背景技术

随着科技的发展，电子设备的应用范围也越来越广。电子设备可以设置在路口或商店等位置，采集车辆或行人视频或图像。当发生事故等时，工作人员可以通过电子设备采集的视频或图像对事故做出分析。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出了用于告警的方法及装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于告警的方法，该方法包括：对获取的视频进行图像识别，得到人物信息；将人物信息对应的人物的视频片段导入预先训练的行为识别模型，得到对应人物的行为标签，上述行为识别模型用于对人物的行为进行识别，并为行为设置行为标签；响应于上述行为标签为非安全，则发出告警信号。

在一些实施例中，上述对获取的视频进行图像识别，得到人物信息，包括：响应于视频中存在人物图像，提取人物图像；识别人物图像对应的人物的人物信息，上述人物信息包括以下至少一项：性别、身高、着装颜色。

在一些实施例中，上述行为识别模型包括卷积神经网络、循环神经网络和全连接层。

在一些实施例中，上述将人物信息对应的人物的视频片段导入预先训练的行为识别模型，得到对应人物的行为标签，包括：将上述视频片段输入至上述卷积神经网络，得到上述视频片段的各帧图像的特征向量，其中，上述卷积神经网络用于表征视频片段与视频的各帧图像的特征向量之间的对应关系；将上述视频片段的各帧图像的特征向量输入至上述循环神经网络，得到上述视频片段的特征向量，其中，上述循环神经网络用于表征视频片段的各帧图像的特征向量与视频片段的特征向量之间的对应关系，视频片段的特征向量用于表征视频片段的各帧图像的特征向量之间的关联关系；将上述视频片段的特征向量输入至上述全连接层，得到上述行为标签，其中，上述全连接层用于表征视频片段的特征向量与行为标签之间的对应关系。

在一些实施例中，上述行为识别模型通过如下步骤训练得到：获取多个记录有人物行为的历史视频和上述多个历史视频中的每个历史视频所对应的历史行为标签，其中，历史行为标签用于标识人物行为是否安全；将上述多个历史视频中的每个历史视频作为输入，将上述多个历史视频中的每个历史视频所对应的历史行为标签作为输出，训练得到上述行为识别模型。

在一些实施例中，上述将上述多个历史视频中的每个历史视频作为输入，将上述多个历史视频中的每个历史视频所对应的历史行为标签作为输出，训练得到上述行为识别模型，包括：执行以下训练步骤：将上述多个历史视频中的每个历史视频依次输入至初始行为识别模型，得到上述多个历史视频中的每个历史视频所对应的预测历史行为标签，将上述多个历史视频中的每个历史视频所对应的预测历史行为标签与该历史视频所对应的历史行为标签进行比较，得到上述初始行为识别模型的识别准确率，确定上述识别准确率是否大于预设准确率阈值，若大于上述预设准确率阈值，则将上述初始行为识别模型作为训练完成的行为识别模型。

在一些实施例中，上述将上述多个历史视频中的每个历史视频作为输入，将上述多个历史视频中的每个历史视频所对应的历史行为标签作为输出，训练得到上述行为识别模型，包括：响应于不大于上述预设准确率阈值，调整上述初始行为识别模型的参数，并继续执行上述训练步骤。