[发明专利]一种禁行区域异常闯入行为识别方法及装置

权利要求书

1.一种禁行区域异常闯入行为识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别的视频帧序列，所述视频帧序列包括N帧图像，所述N为大于1的整数；

基于轻量级卷积神经网络对所述N帧图像进行识别，从所述N帧图像中的M帧图像识别得到目标对象，所述M为大于或等于1且小于所述N的整数；

若所述M帧图像中的至少一帧图像中，所述目标对象出现在所述禁行区域，则从所述M帧图像中获取采样图像序列，所述采样图像序列中的图像从所述M帧图像中所述目标对象第一次出现在所述禁行区域的图像开始，直到所述目标对象移出所述禁行区域的图像为止或直到所述采样图像序列对应的时长达到设定时长为止，根据所述采样图像序列中所述目标对象的位置信息构造用于表征所述目标对象的运动轨迹的三次贝塞尔曲线，根据所述三次贝塞尔曲线以及所述禁行区域，确定所述目标对象在所述M帧图像对应的时间段内是否闯入所述禁行区域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述轻量级神经网络的输入信息包括所述N帧图像中每帧图像对应的第一通道图像、第二通道图像、第三通道图像和第四通道图像，所述第一通道图像至所述第三通道图像分别为三原色中每个颜色通道的图像，所述第四通道图像为灰度图像，所述灰度图像为等比例梯度图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，采用以下方式判断所述M帧图像中的第一图像中所述目标对象是否出现在所述禁行区域：

获取所述第一图像中所述目标对象所在区域范围的中心点为起点且穿过所述禁行区域的射线，与所述禁行区域的边界相交点的个数，所述第一图像为所述M帧图像中的任意一帧图像；

若所述相交点的个数为奇数，则确定所述第一图像中所述目标对象出现在所述禁行区域。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述三次贝塞尔曲线以及所述禁行区域确定所述目标对象在所述M帧图像对应的时间段内是否闯入所述禁行区域包括：

将所述三次贝塞尔曲线的长度与所述禁行区域的面积的平方根进行比较；

若所述三次贝塞尔曲线的长度大于所述禁行区域的面积的平方根，且所述目标对象在所述禁行区域内的时长大于所述设定时长，则确定所述目标对象闯入所述禁行区域；

若所述三次贝塞尔曲线的长度小于或等于所述禁行区域的面积的平方根，且所述目标对象在所述设定时长移出所述禁行区域，则确定所述目标对象未闯入所述禁行区域。

5.如权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述从所述M帧图像中获取采样图像序列，包括：

按照第一图像帧间隔对所述M帧图像进行采样，得到所述采样图像序列；

按照第二图像帧间隔将所述采样图像序列划分为K个子序列；

分别根据所述K个子序列中每个子序列中的图像，构造每个子序列对应的三次贝塞尔曲线；

根据所述K个子序列对应的三次贝塞尔曲线，得到所述采样图像序列对应的三次贝塞尔曲线。

6.一种移动边缘计算装置，其特征在于，包括：

获取模块，被配置为获取待识别的视频帧序列，所述视频帧序列包括N帧图像，所述N为大于1的整数；

识别模块，被配置为基于轻量级卷积神经网络对所述N帧图像进行识别，从所述N帧图像中的M帧图像识别得到目标对象，所述M为大于或等于1且小于所述N的整数；

判断模块，被配置为若所述M帧图像中的至少一帧图像中，所述目标对象出现在所述禁行区域，则从所述M帧图像中获取采样图像序列，所述采样图像序列中的图像从所述M帧图像中所述目标对象第一次出现在所述禁行区域的图像开始，直到所述目标对象移出所述禁行区域的图像为止或直到所述采样图像序列对应的时长达到设定时长为止，根据所述采样图像序列中所述目标对象的位置信息构造用于表征所述目标对象的运动轨迹的三次贝塞尔曲线，根据所述三次贝塞尔曲线以及所述禁行区域，确定所述目标对象在所述M帧图像对应的时间段内是否闯入所述禁行区域。