[发明专利]一种问题行为检测与预警系统

权利要求书

1.一种问题行为检测与预警系统，其特征在于，包括：

视频监控模块，用于采集待检测对象活动的监控视频；

行人重识别模块，用于从监控视频中识别待检测对象身份并获取待检测对象活动轨迹，并从待检测对象活动轨迹中识别待检测对象第一类问题行为；

表情识别模块，用于从监控视频中识别待检测对象表情；

行为识别模块，用于从监控视频中识别待检测对象间的交互行为和第二类问题行为；

数据关联模块，用于将同一待检测对象的活动轨迹、表情和行为数据进行关联；

情绪分析模块，用于根据所述表情识别模块的输出分析待检测对象情绪；

人际关系分析模块，用于根据待检测对象活动轨迹、待检测对象间的交互行为以及待检测对象情绪来分析确定待检测对象人际关系；

问题行为预警模块，用于根据所述行人重识别模块、所述行为识别模块、所述情绪分析模块和所述人际关系分析模块的输出进行预警。

2.如权利要求1所述的一种问题行为检测与预警系统，其特征在于，所述视频监控模块包括高清网络摄像头、计算机和交换机，所述高清网络摄像头通过网线与所述交换机电连接，所述交换机通过网线与所述计算机主机电连接，所述高清网络摄像头覆盖所有待检测对象活动场所。

3.如权利要求1所述的一种问题行为检测与预警系统，其特征在于，所述行人重识别模块包括采用基于注意力的卷积神经网络训练的行人重识别模型，所述行人重识别模型用于识别不同视角下拍摄的同一待检测对象，所述第一类问题行为包括同一待检测对象重复相同活动轨迹的行为。

4.如权利要求1所述的一种问题行为检测与预警系统，其特征在于，所述表情识别模块用于识别待检测对象表情的愉悦度和唤醒度。

5.如权利要求1所述的一种问题行为检测与预警系统，其特征在于，所述行为识别模块包括采用卷积神经网络在大规模自然场景表情数据库上训练的表情识别模型，所述第二类问题行为包括踢、出拳、推、反复甩手行为、反复摇晃身体行为和打头自伤行为。

6.如权利要求1所述的一种问题行为检测与预警系统，其特征在于，所述数据关联模块用于实现以下步骤：

为每个待检测对象分配一个独一无二的数值标记；

根据所述行人重识别模块输出的待检测对象身份，用该待检测对象身份对应的数值标记所有与该待检测对象身份关联的活动轨迹、表情和行为数据。

7.如权利要求1所述的一种问题行为检测与预警系统，其特征在于，所述情绪分析模块用于实现以下步骤：

统计所有待检测对象在不同场所不同时间段内的表情分布均值；

检测远离表情分布均值的样本，远离表情分布均值的样本表明该样本对应的待检测对象在当前场所当前时段下未产生情绪共鸣，同一待检测对象在不同场所不同时段被检测到偏离的次数越多表明未融入集体情绪的概率越高；

统计每个待检测对象负面情绪所占的比例，负面情绪比例越高表明待检测对象存在情绪问题的可能性越大。

8.如权利要求1所述的一种问题行为检测与预警系统，其特征在于，所述人际关系分析模块用于实现以下步骤：

构建人际关系图模型，图模型中每一个结点代表一个待检测对象，连接任意两个结点之间的边用一个权值表示该两个结点对应的两个待检测对象之间的人际关系；

用结点对应的待检测对象关联的活动轨迹、交互行为以及情绪作为特征表示结点；

按照预设赋值规则，根据结点特征预测边的权值；

统计指定结点连接的所有边的权值，根据权值统计情况判断指定待检测对象与其他待检测对象的人际关系。