异常行为报警方法、装置与流程

技术特征：
1.一种异常行为报警方法，包括：获取目标行为视频，其中，所述目标行为视频包括第一数目帧目标行为图像；基于所述目标行为视频，确定目标人员标识；确定采样窗口和识别频率；基于所述目标行为视频、所述识别频率和所述采样窗口，确定行为数组序列；将所述行为数组序列输入预先确定的分类模型，以得到动作指征序列；根据所述动作指征序列，确定异常指标；响应于所述异常指标符合预设条件，将所述目标人员标识发送至目标设备，其中，所述目标设备发出报警提示信息，所述报警提示信息表征所述目标人员标识对应的人员行为异常。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述目标行为视频、所述识别频率和所述采样窗口，确定行为数组序列，包括：对于所述目标行为视频中的每一帧目标行为图像，确定该目标行为图像的关键点坐标数组序列，以得到关键点坐标数组序列集合，其中，所述关键点坐标数组序列包括第二数目个关键点坐标数组，所述关键点坐标数组表征关键点的三维视频坐标；根据所述关键点坐标数组序列集合、所述识别频率和所述采样窗口，确定扩展关键点坐标数组序列，其中，所述扩展关键点坐标数组序列包括第三数目个扩展关键点坐标数组，所述第三数目为所述识别频率和所述采样窗口的乘积，所述扩展关键点坐标数组序列中的扩展关键点坐标数组表征扩展关键点的三维视频坐标；将所述扩展关键点坐标数组序列确定为所述行为数组序列，其中，所述行为数组为所述扩展关键点坐标数组。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述预先确定的分类模型是通过如下步骤得到的：确定初始分类模型的模型结构以及初始化所述初始分类模型的模型参数；获取样本集，其中，所述样本集中的样本包括样本行为数组序列和对应于所述样本行为数组序列的样本类别；从所述样本集中选取样本，以及执行以下训练步骤：将选取的样本的样本行为数组序列输入初始分类模型，得到样本的类别；将所述选取的样本的类别与对应的样本类别进行比较；根据比较结果确定所述初始分类模型是否训练完成；响应于确定初始分类模型训练完成，将所述初始分类模型确定为预先确定的分类模型。4.根据权利要求1
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3之一所述的方法，其中，所述方法还包括：响应于确定初始分类模型未训练完成，调整初始分类模型中的相关参数，以及从所述样本集中重新选取样本，使用调整后的初始分类模型作为初始分类模型，继续执行所述训练步骤。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述样本类别的取值范围为[0,1,2,3,4,5,6,7]，其中，“0”表征未洗手行为，“1”表征第一步洗手行为，“2”表征第二步洗手行为，“3”表征第三步洗手行为，“4”表征第四步洗手行为，“5”表征第五步洗手行为，“6”表征第六步洗手行
为，“7”表征第七步洗手行为。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述动作指征序列包括第三数目个动作指征，所述动作指征的取值范围为[0,1]，“1”表征洗手行为，“0”表征未洗手行为。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述动作序列，确定异常指标，包括：响应于在所述动作序列中查找到“1”，将所述异常指标确定为“1”。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述动作序列，确定异常指标，包括：响应于在所述动作序列中未查找到“1”，将所述异常指标确定为“0”。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述确定该目标行为图像的关键点坐标数组序列，包括：利用预先确定的姿态识别模型，确定该目标行为图像中的关键点序列，其中，所述关键点序列包括手部关键点序列、四肢关键点序列和躯干关键点序列；对于所述关键点序列中的每个关键点，确定该关键点的关键点坐标数组，以得到该目标行为图像的关键点坐标数组序列。10.一种异常行为报警装置，包括：获取单元，被配置成获取目标行为视频，其中，所述目标行为视频包括第一数目帧目标行为图像；第一确定单元，被配置成基于所述目标行为视频，确定目标人员标识；第二确定单元，被配置成确定采样窗口和识别频率；第三确定单元，被配置成基于所述目标行为视频、所述识别频率和所述采样窗口，确定行为数组序列；生成单元，被配置成将所述行为数组序列输入预先确定的分类模型，以得到动作指征序列；第四确定单元，被配置成根据所述动作指征序列，确定异常指标；控制单元，被配置成响应于所述异常指标符合预设条件，将所述目标人员标识发送至目标设备，其中，所述目标设备发出报警提示信息，所述报警提示信息表征所述目标人员标识对应的人员行为异常。

技术总结
本公开的实施例公开了异常行为报警方法、装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标行为视频；基于目标行为视频，确定目标人员标识；确定采样窗口和识别频率；基于目标行为视频、识别频率和采样窗口，确定行为数组序列；将行为数组序列输入预先确定的分类模型，以得到动作指征序列；根据动作指征序列，确定异常指标；响应于异常指标符合预设条件，将目标人员标识发送至目标设备，其中，目标设备发出报警提示信息，该报警提示信息表征目标人员标识对应的人员行为异常。该实施方式利用目标行为视频自动生成动作指征序列，能够根据预设条件对异常行为进行报警，提高了对异常行为报警的准确度。确度。确度。


技术研发人员：林玥煜 邓侃
受保护的技术使用者：北京大数医达科技有限公司
技术研发日：2021.07.13
技术公布日：2021/10/28