目标行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种目标行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测视频段，识别所述待检测视频段中目标对象的骨骼点位置；分别对所述待检测视频段、所述目标对象的骨骼点位置进行特征提取，得到图像特征和骨骼特征；根据所述图像特征和所述骨骼特征进行融合处理，得到融合特征；基于所述融合特征，确定是否存在目标行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法通过特征识别模型实现，所述特征识别模型包括视频特征提取网络、骨骼特征提取网络和目标行为判别层。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对所述待检测视频段、所述目标对象的骨骼点位置进行特征提取，得到图像特征和骨骼特征，包括：根据所述视频特征提取网络，对所述待检测视频段中每一图像帧进行图像特征提取，得到所述待检测视频段的图像特征；根据所述骨骼特征提取网络以及所述目标对象的骨骼点位置，对所述待检测视频段中每一图像帧进行骨骼特征提取，得到所述待检测视频段的骨骼特征。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合特征，确定是否存在目标行为，包括：通过所述目标行为判别层，对所述融合特征进行特征识别，确定所述目标对象在所述待检测视频段中是否存在目标行为。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若存在所述目标行为，所述方法还包括：按照预设采样周期，抽取所述待检测视频段中的目标图像帧；根据目标检测神经网络，判别每一所述目标图像帧中是否包含目标检测对象；若不包含所述目标检测对象，则更新目标行为识别结果为不存在目标行为；若包含所述目标检测对象，则根据所述目标检测对象和所述目标对象间的位置关系，确定是否维持所述目标行为识别结果为存在目标行为。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述若包含所述目标检测对象，则根据所述目标检测对象和所述目标对象间的位置关系，确定是否维持所述目标行为识别结果为存在目标行为，包括：根据所述目标检测对象在所述目标图像帧中的位置信息、所述目标对象的手部骨骼点位置信息，确定所述目标对象与所述目标检测对象间的位置距离关系；若所述位置距离关系满足预设距离阈值，则维持所述目标行为识别结果为存在目标行为；若所述位置距离关系不满足所述预设距离阈值，则更新所述目标行为识别结果为不存在目标行为。7.一种目标行为检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测视频段，对所述待检测视频段进行特征提取，得到融合特征；所述融合特征由所述待检测视频段中的图像特征和骨骼特征融合得到；基于所述融合特征，确定所述待检测视频段中目标对象的目标行为识别结果；若所述目标行为识别结果为存在目标行为，则根据目标检测神经网络，判别所述待检测视频段中是否包含目标检测对象，得到所述目标检测对象的判别结果；
根据所述判别结果，更新所述目标行为识别结果。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法通过特征识别模型实现，所述特征识别模型包括视频特征提取网络、骨骼特征提取网络和目标行为判别层。9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述获取待检测视频段，对所述待检测视频段进行特征提取，得到融合特征，包括：根据所述视频特征提取网络，对所述待检测视频段中每一图像帧进行图像特征提取，得到所述待检测视频段的图像特征；根据所述骨骼特征提取网络以及所述目标对象的骨骼点位置，对所述待检测视频段中每一图像帧进行骨骼特征提取，得到所述待检测视频段的骨骼特征；根据所述特征识别模型中的融合模块对所述图像特征和所述骨骼特征进行融合，得到融合特征。10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述融合特征，确定所述待检测视频段中目标对象的目标行为识别结果，包括：通过所述目标行为判别层，对所述融合特征进行特征识别，确定所述目标对象在所述待检测视频段中是否存在目标行为。11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述判别结果，更新所述目标行为识别结果，包括：若不包含所述目标检测对象，则更新所述目标行为识别结果为不存在目标行为；若包含所述目标检测对象，则根据所述目标检测对象和所述目标对象间的位置关系，确定是否更新所述目标行为识别结果为存在目标行为。12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，若包含所述目标检测对象，则根据所述目标检测对象和所述目标对象间的位置关系，确定是否更新所述目标行为识别结果为存在目标行为，包括：根据所述目标检测对象在所述待检测视频段每一图像帧中的位置信息、所述目标对象的手部骨骼点位置信息，确定所述目标对象与所述目标检测对象间的位置距离关系；若所述位置距离关系满足预设距离阈值，则维持所述目标行为识别结果为存在目标行为；若所述位置距离关系不满足所述预设距离阈值，则更新所述目标行为识别结果为不存在目标行为。13.一种目标行为检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取待检测视频段，识别所述待检测视频段中目标对象的骨骼点位置；特征提取模块，用于分别对所述待检测视频段、所述目标对象的骨骼点位置进行特征提取，得到图像特征和骨骼特征；特征融合模块，用于根据所述图像特征和所述骨骼特征进行融合处理，得到融合特征；判别模块，用于根据所述融合特征，确定是否存在目标行为。14.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6或者权利要求7至12中任一项所述的方法的步骤。15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序
被处理器执行时实现权利要求1至6或者权利要求7至12中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种目标行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待检测视频段，识别待检测视频段中目标对象的骨骼点位置；分别对待检测视频段、目标对象的骨骼点位置进行特征提取，得到图像特征和骨骼特征；根据图像特征和骨骼特征进行融合处理，得到融合特征；基于融合特征，确定是否存在目标行为。采用本方法能够进行违规拍屏行为的自动识别和检测，提高数据环境的安全性。提高数据环境的安全性。提高数据环境的安全性。


技术研发人员：王青天
受保护的技术使用者：北京爱笔科技有限公司
技术研发日：2021.08.10
技术公布日：2021/12/13