[发明专利]一种从监控视频自动识别人体动作异常的方法

权利要求书

1.一种从监控视频自动识别人体动作异常的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：在待识别目标的监控范围内，以环形等角度θ间隔布置n个监控摄像头，用于多角度同时采集待识别目标的监控视频，其中定义监控范围内的待识别目标的个数为m；

步骤2：分别提取n个监控摄像头在同一时间段内的监控视频，并将提取到的n个监控视频依次通过目标检测算法得到n*m个单人区域框，定义通过n个监控摄像头分别得到的同一待识别目标的n个单人区域框为一组单人区域框组合，则m个待识别目标组成m个单人区域框组合；

步骤3：从每组单人区域框组合中选择宽高比值最大的单人区域框作为预处理区域框，将预处理区域框中对应的像素数据先输入到空间变换网络中进行变换，然后将变换后的像素数据输入到单人姿态估计模块中得到单人姿态数据，再将单人姿态数据输入到空间反变换网络中进行反变换，最后通过空间反变换网络输出所述预处理区域框中的人体关键点坐标序列，所述人体关键点坐标序列包括预处理区域框中的待识别目标的17个关键点信息，每个关键点信息是指每个关键点的横坐标值、纵坐标值和置信度，所述17个关键点包括鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左肘关节、右肘关节、左腕、右腕、左髋关节、右髋关节、左膝关节、右膝关节、左踝关节、右踝关节；

步骤4：定义一个列表作为每个待识别目标的坐标列表，将每个关键点的横坐标和纵坐标以坐标的形式进行组合得到每个关键点的坐标，然后将每个关键点的坐标按照预设关键点存储顺序存储在定义的坐标列表中；

步骤5：将计算向量投影的函数和计算向量夹角的函数封装为计算向量的类，将每个待识别目标的坐标列表通过封装的计算向量的类进行实例化，得到每个待识别目标的关键点向量实例列表；

步骤6：定义右肩指向左肩的向量为x轴方向，定义右肩与左肩线段的中点为A₁，定义右髋关节与左髋关节线段的中点为A₂，则人体躯干中轴线向量表示为由A₁指向A₂的向量并定义向量为y轴方向，以A₁为坐标原点，将x轴、y轴做仿射变换后构成局部直角坐标系；

步骤7：重新定义一个列表作为每个待识别目标的四肢向量列表，通过每个待识别目标的关键点向量实例列表计算每个待识别目标的四肢向量，所述四肢向量包括左小臂向量、左大臂向量、左手腕与左髋关节连线的向量、左大腿向量、左小腿向量、右小臂向量、右大臂向量、右手腕与右髋关节连线的向量、右大腿向量、右小腿向量十个向量，将计算得到的四肢向量按照预设四肢向量存储顺序存储在定义的四肢向量列表中；

步骤8：重新定义一个列表作为每个待识别目标的投影列表，计算每个待识别目标的四肢向量列表中的每个向量相对于向量的投影数值，然后按照预设四肢向量存储顺序存储在定义的投影列表中；

步骤9：重新定义一个列表作为每个待识别目标的方向角列表，计算每个待识别目标的四肢向量列表中的每个向量相对于向量的方向角，然后按照预设四肢向量存储顺序存储在定义的方向角列表中；

步骤10：将局部直角坐标系以y轴负方向为起点，沿逆时针方向或者顺时针方向将局部直角坐标系等分为s个分区，对每个分区进行编码；

步骤11：重新定义一个列表作为每个待识别目标的方向角编码列表，将四肢向量列表中的每个向量相对于局部直角坐标系y轴的方位角按照所在分区的编码进行编码，然后按照预设四肢向量存储顺序存储在定义的方向角编码列表中；

步骤12：将每个待识别目标的投影列表和方向角编码列表进行合并，构造为每个待识别目标的特征融合向量；

步骤13：将m个待识别目标的特征融合向量组合在一起，并做标准化处理，然后采用K＝2的K均值聚类进行分类，得到包含0和1两类的聚类结果，用于区分正常行为和异常行为，所述正常行为用聚类结果中个数相对较多的一类表示，所述异常行为用聚类结果中个数相对较少的一类表示。

2.根据权利要求1所述的一种从监控视频自动识别人体动作异常的方法，其特征在于，所述的步骤10中的每个分区的区间范围可以按照前开后闭的区间定义，也可以按照前闭后开的区间定义。