一种视频中驻足和徘徊行为识别方法及系统与流程

技术特征：
1.一种视频中驻足和徘徊行为识别方法，其特征是：包括以下步骤：获取采集的视频，对视频中的人员进行人脸识别，确定目标人员；检测目标人员进入设定区域、离开设定区域的时间，计算目标人员通过设定区域的总时间；计算目标人员在所述总时间内，目标人员在设定区域内移动的总距离；结合所述总时间和总距离，判定目标人员是否存在驻足或徘徊行为，如果判定结果为是，计算目标人员在当前帧位置与进入设定区域时位置的距离变化情况，对目标人员进行跟踪预警。2.如权利要求1所述的一种视频中驻足和徘徊行为识别方法，其特征是：所述设定区域为监控设备采集的监控区域中的至少一部分。3.如权利要求1所述的一种视频中驻足和徘徊行为识别方法，其特征是：对视频中的人员进行人脸识别，并将识别结果作为目标人员的唯一标记，以检测到设定区域内出现所述标记时为目标人员进入设定区域的时间，以检测到设定区域内所述标记消失时为目标人员离开设定区域的时间。4.如权利要求1所述的一种视频中驻足和徘徊行为识别方法，其特征是：计算目标人员在设定区域内移动的总距离的具体过程包括：目标人员在所述总时间内，每帧图像目标轮廓矩形框的质心间距离累加和。5.如权利要求1所述的一种视频中驻足和徘徊行为识别方法，其特征是：结合所述总时间和总距离，判定目标人员是否存在驻足或徘徊行为的过程包括：设置总距离最大阈值和总时间最大阈值，当所述总时间和总距离中总距离和总时间数值超过对应最大阈值，则认为有徘徊行为，当仅有所述总时间数值超过对应最大阈值，则认为有驻足行为。6.如权利要求5所述的一种视频中驻足和徘徊行为识别方法，其特征是：所述总距离最大阈值的设置时，根据监控视频图像的大小，确定目标人员允许在设定区域内移动的总距离最大阈值。7.如权利要求5所述的一种视频中驻足和徘徊行为识别方法，其特征是：所述总时间最大阈值的设置时，将进入设定区域的人员行走速度作为衡量，以正常的行走速度通过设定区域的总时间为基准值设置总时间最大阈值。8.如权利要求1所述的一种视频中驻足和徘徊行为识别方法，其特征是：对目标人员进行跟踪预警的具体过程包括：当目标人员运动时，利用背景差方法检测目标人员，对其进行跟踪；当目标人员静止时，采用实时船体背景差分方法提取的目标人员的轮廓信息到cameshift算法中，采用camshift算法继续跟踪目标人员。9.一种视频中驻足和徘徊行为识别系统，其特征是：包括：识别模块，被配置为获取采集的视频，对视频中的人员进行人脸识别；总时间计算模块，被配置为检测目标人员进入设定区域、离开设定区域的时间，计算目标人员通过设定区域的总时间；总距离计算模块，被配置为计算目标人员在所述总时间内，目标人员在设定区域内移动的总距离；行为识别模块，被配置为结合所述总时间和总距离，判定目标人员是否存在驻足或徘徊行为，如果判定结果为是，计算目标人员在当前帧位置与进入设定区域时位置的距离变
化情况，对目标人员进行跟踪预警。10.一种终端设备，其特征是：包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1
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8中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本发明提供了一种视频中驻足和徘徊行为识别方法及系统，获取采集的视频，对视频中的人员进行人脸识别，确定目标人员；检测目标人员进入设定区域、离开设定区域的时间，计算目标人员通过设定区域的总时间；计算目标人员在所述总时间内，目标人员在设定区域内移动的总距离；结合所述总时间和总距离，判定目标人员是否存在驻足或徘徊行为，如果判定结果为是，计算目标人员在当前帧位置与进入设定区域时位置的距离变化情况，对目标人员进行跟踪预警。能够时间全天候可靠监控，大大降低人的劳动强度。动强度。动强度。


技术研发人员：张辉 杨金勇 曹文倩 李治 邱朝晖 马亮 姚智
受保护的技术使用者：山东众云教育科技有限公司
技术研发日：2021.10.08
技术公布日：2022/1/4