行为信息的识别方法、系统、设备、存储介质和程序产品与流程

文档序号:40392381发布日期:2024-12-20 12:15阅读:14来源:国知局
行为信息的识别方法、系统、设备、存储介质和程序产品与流程

本技术涉及信息处理,尤其涉及一种行为信息的识别方法、系统、设备、存储介质和程序产品。


背景技术:

1、随着零售业务的发展,超市已经不要求客户存包袋,将商品装入自带包袋中(下述将这种行为成为“装包行为”),并带出超市导致商品损失。为了及时发现并制止装包行为,超市一般配有防损员,通过人工巡排查出视超市中可能存在的商品装包行为。

2、然而装包行为的整个发生过程时间一般较短,超市面积较大且人多,防损员难以及时准确发现装包行为并制止,排查效率低下。


技术实现思路

1、本技术实施例的主要目的在于提供一种行为信息的识别方法、系统、设备、存储介质和程序产品,实现了通过结合装包姿态、手持物品行为以及目标包袋信息对应的预设姿态,能够准确判断人体对象是否发生装包行为,减少了误判的可能性,提高了装包行为的识别效率。

2、第一方面,本技术实施例提供一种行为信息的识别方法,包括:获取指定区域内的监控视频帧;识别所述监控视频帧中人体对象区域存在的目标包袋信息;检测所述人体对象发生的装包姿态和手持物品行为;若所述装包姿态是所述目标包袋信息对应的预设姿态,并且在所述装包姿态发生之前所述人体对象存在手持物品行为,确定所述人体对象在所述指定区域内发生装包行为,发出提示信息。

3、于一实施例中,所述识别所述监控视频帧中人体对象区域存在的目标包袋信息,包括:识别出所述监控视频帧中的人体轨迹信息;根据所述人体轨迹信息从所述监控视频帧中截取人体图像;将所述人体图像输入预设包袋检测模型,以使所述预设包袋检测模型输出所述人体图像中存在的目标包袋信息,所述目标包袋信息包括包袋位置和/或包袋类型。

4、于一实施例中,在所述将所述人体图像输入预设包袋检测模型之前,还包括:获取包袋样本图像集,所述包袋样本图像中标记了不同包袋对象的位置和类型;采用所述包袋样本图像集训练预设检测器,得到所述预设包袋检测模型。

5、于一实施例中,所述检测所述人体对象发生的装包姿态,包括:识别出所述监控视频帧中的人体轨迹信息;根据所述人体轨迹信息从所述监控视频帧中截取人体图像;将所述人体图像输入预设姿态检测模型,以使所述预设姿态检测模型输出所述人体图像中存在的装包姿态、发生所述装包姿态的包袋类型以及所述装包姿态的发生时间。

6、于一实施例中,在所述将所述人体图像输入预设姿态检测模型之前,还包括:获取装包样本图像集,所述装包样本图像中标记了不同目标包袋信息对应的多种装包姿态和非装包姿态;采用所述装包样本图像集训练预设检测器,得到所述预设姿态检测模型。

7、于一实施例中,检测所述人体对象发生的手持物品行为,包括:识别出所述监控视频帧中的人体轨迹信息;根据所述人体轨迹信息从所述监控视频帧中截取人体图像;将所述人体图像输入预设行为检测模型,以使所述预设行为检测模型输出所述人体图像中人体对象的手部和所述手部拿着的目标物品;若所述目标物品的位置与所述人体对象的手部位置之间的距离小于预设阈值,确定所述人体对象发生了所述手持物品行为,并确定所述手持物品行为的发生时间。

8、于一实施例中,在所述将所述人体图像输入预设行为检测模型之前,还包括:获取手持物品样本图像集,所述手持物品样本图像中标记了不同外形特征的物品;采用所述手持物品样本图像集训练预设检测器,得到所述预设行为检测模型。

9、于一实施例中,所述包袋类型包括人体双肩背着包、包袋位于人体腰部以上的单肩挎着包、包袋位于人体腰部以下的单肩挎着包、人体的小臂挎着包和人体的手提着包中的一种或多种。

10、第二方面,本技术实施例提供一种超市防盗检测方法,包括:获取超市内的监控视频帧;识别所述监控视频帧中人体对象区域存在的目标包袋信息;检测所述人体对象发生的装包姿态和手持商品行为;若所述装包姿态是所述目标包袋信息对应的预设姿态,并且在所述装包姿态发生之前所述人体对象存在手持商品行为,确定所述人体对象在所述超市内发生将商品装包的行为,发出防盗提示信息。

11、第三方面,本技术实施例提供一种行为信息的识别装置,包括:

12、获取模块,用于获取指定区域内的监控视频帧;

13、识别模块,用于识别所述监控视频帧中人体对象区域存在的目标包袋信息;

14、检测模块,用于检测所述人体对象发生的装包姿态和手持物品行为;

15、确定模块,用于若所述装包姿态是所述目标包袋信息对应的预设姿态,并且在所述装包姿态发生之前所述人体对象存在手持物品行为,确定所述人体对象在所述指定区域内发生装包行为,发出提示信息。

16、于一实施例中,所述识别模块,用于识别出所述监控视频帧中的人体轨迹信息;根据所述人体轨迹信息从所述监控视频帧中截取人体图像;将所述人体图像输入预设包袋检测模型,以使所述预设包袋检测模型输出所述人体图像中存在的目标包袋信息,所述目标包袋信息包括包袋位置和/或包袋类型。

17、于一实施例中,还包括:第一训练模块,用于在所述将所述人体图像输入预设包袋检测模型之前,获取包袋样本图像集,所述包袋样本图像中标记了不同包袋对象的位置和类型;采用所述包袋样本图像集训练预设检测器,得到所述预设包袋检测模型。

18、于一实施例中,所述检测模块,用于识别出所述监控视频帧中的人体轨迹信息;根据所述人体轨迹信息从所述监控视频帧中截取人体图像;将所述人体图像输入预设姿态检测模型,以使所述预设姿态检测模型输出所述人体图像中存在的装包姿态、发生所述装包姿态的包袋类型以及所述装包姿态的发生时间。

19、于一实施例中,还包括:第二训练模块,用于在所述将所述人体图像输入预设姿态检测模型之前,获取装包样本图像集,所述装包样本图像中标记了不同目标包袋信息对应的多种装包姿态和非装包姿态;采用所述装包样本图像集训练预设检测器,得到所述预设姿态检测模型。

20、于一实施例中,检测模块,用于识别出所述监控视频帧中的人体轨迹信息;根据所述人体轨迹信息从所述监控视频帧中截取人体图像;将所述人体图像输入预设行为检测模型,以使所述预设行为检测模型输出所述人体图像中人体对象的手部和所述手部拿着的目标物品;若所述目标物品的位置与所述人体对象的手部位置之间的距离小于预设阈值,确定所述人体对象发生了所述手持物品行为,并确定所述手持物品行为的发生时间。

21、于一实施例中,还包括:第三训练模块,用于在所述将所述人体图像输入预设行为检测模型之前,获取手持物品样本图像集,所述手持物品样本图像中标记了不同外形特征的物品;采用所述手持物品样本图像集训练预设检测器,得到所述预设行为检测模型。

22、于一实施例中,所述包袋类型包括人体双肩背着包、包袋位于人体腰部以上的单肩挎着包、包袋位于人体腰部以下的单肩挎着包、人体的小臂挎着包和人体的手提着包中的一种或多种。

23、第四方面,本技术实施例提供一种行为信息的识别系统,包括:

24、包袋检测模块,用于获取指定区域内的监控视频帧,识别所述监控视频帧中人体对象区域存在的目标包袋信息;

25、手持物品检测模块,用于检测所述人体对象发生的手持物品行为;

26、装包姿态检测模块,用于检测所述人体对象发生的装包姿态;

27、装包行为决策模块,分别连接所述包袋检测模块、所述手持物品检测模块和装包姿态检测模块,用于若所述装包姿态是所述目标包袋信息对应的预设姿态,并且在所述装包姿态发生之前所述人体对象存在手持物品行为,确定所述人体对象在所述指定区域内发生装包行为,发出提示信息。

28、第五方面,本技术实施例提供一种电子设备,包括:

29、至少一个处理器;以及

30、与所述至少一个处理器通信连接的存储器;

31、其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述电子设备执行上述任一方面所述的方法。

32、第六方面,本技术实施例提供一种云设备,包括:

33、至少一个处理器;以及

34、与所述至少一个处理器通信连接的存储器;

35、其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述云设备执行上述任一方面所述的方法。

36、第七方面,本技术实施例提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当处理器执行所述计算机执行指令时,实现上述任一方面所述的方法。

37、第八方面,本技术实施例提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述任一方面所述的方法。

38、本技术实施例提供的行为信息的识别方法、系统、设备、存储介质和程序产品,通过识别监控视频帧中人体对象区域的目标包袋信息以及该人体对象发生的装包姿态和手持物品行为,并将该人体对象发生的装包姿态与目标包袋信息进行匹配,如果装包姿态是目标包袋信息对应的预设姿态,并且在所述装包姿态发生之前所述人体对象存在手持物品行为,则确定所述人体对象在所述指定区域内发生装包行为,此时可以发出提示信息,以便及时制止装包行为。如此通过结合装包姿态、手持物品行为以及目标包袋信息对应的预设姿态,能够准确判断人体对象是否发生装包行为,减少了误判的可能性,提高了装包行为的识别效率。

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