[发明专利]一种电梯轿厢内暴力行为检测方法

说明书

本发明公开了一种电梯轿厢内暴力行为检测方法，涉及行为识别领域，该方法包括：获取电梯轿厢的拍摄视频；根据拍摄视频中连续的视频帧进行Shi‑Tomasi角点检测，确定特征点；根据特征点，通过Lucas‑Kanada光流算法计算得到光流向量；根据得到的光流向量判断是否为暴力帧，暴力帧是存在暴力行为的视频帧；根据暴力帧的出现频率进行报警。本发明解决了通过在人的手或脚抬高到与地面平行或呈一个更大的斜坡时判定出现暴力帧只能适用于一类情况，适用范围有限的问题，达到了根据人的暴力行为的动作幅度准确判断暴力行为的效果。

技术领域

本发明涉及行为识别领域，尤其是一种电梯轿厢内暴力行为检测方法。

背景技术

乘客暴力行为是发生在电梯轿厢中最为常见的一种异常行为，其中包含了打斗、抢夺财产等乘客间的暴力行为，以及踹门、砸门等破坏公共设施的暴力行为。

对于暴力行为的检测，目前是先使用自适应的背景差法获取视频中前景区域，再利用前景像素的统计信息得到人以及其各部位运动轨迹，认为当人的手或脚抬高到与地面平行或呈一个更大的斜坡时出现了暴力帧。

但是通过在人的手或脚抬高到与地面平行或呈一个更大的斜坡时判定出现暴力帧只能适用于一类情况，适用范围有限。

发明内容

本发明针对上述问题及技术需求，提出了一种电梯轿厢内暴力行为检测方法。

本发明的技术方案如下：

一种电梯轿厢内暴力行为检测方法，包括如下步骤：

获取所述电梯轿厢的拍摄视频；

根据所述拍摄视频中连续的视频帧进行Shi-Tomasi角点检测，确定特征点；

根据所述特征点，通过Lucas-Kanada光流算法计算得到光流向量；

根据得到的所述光流向量判断是否为暴力帧，所述暴力帧是存在所述暴力行为的视频帧；

根据所述暴力帧的出现频率进行报警。

其进一步的技术方案为：所述根据所述拍摄视频中连续的视频帧进行Shi-Tomasi角点检测，确定特征点，包括：

根据所述拍摄视频中连续的视频帧，确定目标像素点的运动轨迹，所述目标像素点是像素值在预定范围内变化的像素点；

根据运动前后两个视频帧和所述运动轨迹转换得到最小化两个目标窗口的不相似性的公式；

将所述不相似性的公式用截断的泰勒公式展开后，得到线性系统；

将所述线性系统简化为简化系统，所述简化系统表示为对称矩阵与位移向量相乘等于误差向量；

计算所述对称矩阵的第一特征值和第二特征值；

当所述第一特征值和所述第二特征值中较小的一个大于预定阈值时，将所述目标像素点确定为所述特征点。

其进一步的技术方案为：所述根据所述特征点，通过Lucas-Kanada光流算法计算得到光流向量，包括：

获取所述特征点对应的时刻值、横坐标值、纵坐标值和所述特征点处的图像亮度；

计算所述图像亮度对所述横坐标值的第一偏导数，计算所述图像亮度对所述纵坐标值的第二偏导数，计算所述图像亮度对所述时刻值的第三偏导数；

根据所述第一偏导数、所述第二偏导数和所述第三偏导数，通过微分的链式法则确定所述光流向量的求解方程；

根据预定区域内的n个所述特征点和所述求解方程计算所述光流向量，n为正整数。

其进一步的技术方案是：所述根据得到的所述光流向量判断是否为暴力帧，包括：