本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量傳遞的人物異常軌跡檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

人物軌跡追蹤和檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域內(nèi)非?；钴S的研究方向，在視頻監(jiān)控、醫(yī)療看護(hù)、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域都有著十分廣泛的應(yīng)用前景。通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)人物的軌跡進(jìn)行追蹤和判斷，既能大大減輕人們實(shí)際的工作負(fù)擔(dān)，又由于計(jì)算機(jī)對(duì)圖像獨(dú)特的處理能力，使得一些人們難以發(fā)現(xiàn)的微小的安全隱患得以及時(shí)被發(fā)現(xiàn)，并反饋給相應(yīng)工作人員做進(jìn)一步的處理。

人物軌跡追蹤技術(shù)建立在人物識(shí)別技術(shù)之上，目前已有的很多技術(shù)已經(jīng)能較好地識(shí)別出人體所在的位置，如基于haar特征和adaboost分類器的人體檢測(cè)技術(shù)和基于hog特征和svm分類器的人體檢測(cè)技術(shù)等等。通過(guò)以上技術(shù)獲取人體所在位置并提取出人體的幾何中心即是本發(fā)明的軌跡異常檢測(cè)的前提。

現(xiàn)有的行為分析方法有基于時(shí)空特征的模式分析方法，這類方法先提取每幀圖像的人體區(qū)域，然后通過(guò)各種幾何特征來(lái)分析人體動(dòng)作，但該方法只能局限于簡(jiǎn)單的單人行為。也有基于圖像統(tǒng)計(jì)處理的方法直接對(duì)視頻幀的低層信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析從而對(duì)視頻段的人物行為進(jìn)行理解，但這種方法需要進(jìn)行大量的圖像分析，導(dǎo)致計(jì)算量非常的大?，F(xiàn)階段對(duì)人物的異常動(dòng)作檢測(cè)效果欠佳且檢測(cè)過(guò)程復(fù)雜的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是克服現(xiàn)有技術(shù)的不足而提供一種基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量傳遞的人物異常軌跡檢測(cè)方法，以簡(jiǎn)單高效地對(duì)人物異常軌跡進(jìn)行檢測(cè)。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問(wèn)題采用以下技術(shù)方案：

根據(jù)本發(fā)明提出的一種基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量傳遞的人物異常軌跡檢測(cè)方法，包括以下步驟：

步驟1、定義場(chǎng)景g，將g模型化為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，具體如下：

步驟11、將g分成n*n個(gè)互不相交的網(wǎng)格，每一個(gè)網(wǎng)格代表網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，n為g中橫向的網(wǎng)格數(shù)和縱向的網(wǎng)格數(shù)；

步驟12、在網(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)不同的節(jié)點(diǎn)之間構(gòu)建一條邊，代表兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間能量傳遞的關(guān)系，定義邊的權(quán)值為節(jié)點(diǎn)間能量傳遞的大小；

步驟2、輸入人物的軌跡作為訓(xùn)練樣本，對(duì)網(wǎng)絡(luò)中不同節(jié)點(diǎn)間的邊權(quán)進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，具體步驟如下：

步驟21、設(shè)輸入的軌跡起始點(diǎn)為s，終點(diǎn)為e；定義r(s,e)代表以s為起點(diǎn)，e為終點(diǎn)的軌跡中所經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)對(duì)的集合，即r(s,e)＝{(s,s1),(s1,s2),...,(sn-1,e)}，s1,s2,...,sn-1為軌跡所途經(jīng)的節(jié)點(diǎn)；

步驟22、定義e(i,j)為連接第i個(gè)節(jié)點(diǎn)和第j個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的邊權(quán)，初始化相鄰兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的邊權(quán)為1，其它節(jié)點(diǎn)間的邊權(quán)為0，通過(guò)計(jì)算軌跡途經(jīng)節(jié)點(diǎn)對(duì)間傳遞的能量總和更新軌跡起點(diǎn)和終點(diǎn)的邊權(quán)，更新公式如下：

其中，i,j分別代表軌跡中第i個(gè)節(jié)點(diǎn)和第j個(gè)節(jié)點(diǎn)，e(s,e)代表軌跡起點(diǎn)和終點(diǎn)間的邊權(quán)；

步驟3、重復(fù)步驟2對(duì)多個(gè)人物的軌跡進(jìn)行訓(xùn)練，直到網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)的邊權(quán)都得到更新，并且更新次數(shù)達(dá)到訓(xùn)練的預(yù)設(shè)要求為止；

步驟4、輸入一視頻序列，檢測(cè)視頻中人物的運(yùn)動(dòng)軌跡是否存在異常；具體步驟如下：

步驟41、將視頻序列中的人物以其形狀中心點(diǎn)來(lái)表示，形狀中心點(diǎn)所在網(wǎng)格則代表該人物的起始位置st；

步驟42、記錄視頻中人物形狀中心點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡，若當(dāng)前幀與下一幀的形狀中心點(diǎn)位置的變化范圍在閾值ε以內(nèi)，則當(dāng)前形狀中心點(diǎn)所在的網(wǎng)格記為該運(yùn)動(dòng)軌跡的終點(diǎn)et，得到當(dāng)前運(yùn)動(dòng)軌跡r(st,et)，其中，et作為下一軌跡開(kāi)始的起點(diǎn)；

步驟43、計(jì)算軌跡r(st,et)傳遞的總能量為：

步驟44、比較t(st,et)與e(st,et)的大小，若t(st,et)＜e(st,et)則判斷該軌跡為異常軌跡；若t(st,et)≥e(st,et)則判斷該軌跡為正常軌跡；

步驟5、根據(jù)判斷輸入軌跡正常與否動(dòng)態(tài)對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的邊權(quán)進(jìn)行調(diào)整更新：若步驟4中檢測(cè)的軌跡沒(méi)發(fā)生異常，或出現(xiàn)了異常但該異常軌跡在預(yù)設(shè)的接受范圍內(nèi)，則采用公式(1)重新計(jì)算軌跡的起始點(diǎn)和終點(diǎn)的邊權(quán)；若該異常軌跡不在預(yù)設(shè)的接受范圍內(nèi)則給予警告。

作為本發(fā)明所述的一種基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量傳遞的人物異常軌跡檢測(cè)方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟1中將場(chǎng)景模型化為網(wǎng)絡(luò)，將人物軌跡模型化為人物中心點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中的移動(dòng)。

作為本發(fā)明所述的一種基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量傳遞的人物異常軌跡檢測(cè)方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟4中人物形狀中心點(diǎn)為人體的幾何形心。

作為本發(fā)明所述的一種基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量傳遞的人物異常軌跡檢測(cè)方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟4中通過(guò)判斷t(st,et)與e(st,et)的大小關(guān)系判斷軌跡r(st,et)是否異常。

作為本發(fā)明所述的一種基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量傳遞的人物異常軌跡檢測(cè)方法進(jìn)一步優(yōu)化方案，步驟5中，對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的邊權(quán)進(jìn)行調(diào)整更新，且更新權(quán)值為原來(lái)邊權(quán)的值與軌跡能量總和的值的平均值。

本發(fā)明采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下技術(shù)效果：

(1)本發(fā)明提出一種基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量傳遞的人物異常軌跡檢測(cè)方法，其完整的方法過(guò)程包括將場(chǎng)景模型化為網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)代表場(chǎng)景中的一個(gè)網(wǎng)格，節(jié)點(diǎn)之間的邊代表網(wǎng)格間的能量傳遞關(guān)系；基于這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，我們進(jìn)一步將場(chǎng)景中的人物以其中心點(diǎn)表示，人物的運(yùn)動(dòng)軌跡就被模型化為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的能量傳遞。通過(guò)計(jì)算軌跡起始點(diǎn)間總的傳遞能量并和正常軌跡所需能量作對(duì)比即可檢測(cè)該軌跡是否異常；

(2)本發(fā)明所述網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)π碌能壽E進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)，不斷更新網(wǎng)絡(luò)的邊的權(quán)值以適應(yīng)新的變化，使得網(wǎng)絡(luò)更具靈活性，檢測(cè)的正確性得以提高；

(3)本發(fā)明將人物模型化為人體的形心，人物的運(yùn)動(dòng)軌跡模型化為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間能量的傳輸途徑，在保證正確性的同時(shí)大大簡(jiǎn)化了檢測(cè)的復(fù)雜性。

附圖說(shuō)明

圖1是基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量傳遞的人物異常軌跡檢測(cè)方法流程。

圖2是劃分場(chǎng)景示例。

圖3是人物運(yùn)動(dòng)軌跡示例；其中，(a)，(b)，(c)分別代表不同的運(yùn)動(dòng)軌跡。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明：

根據(jù)附圖1所示基于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量傳遞的人物異常軌跡檢測(cè)方法對(duì)應(yīng)的流程圖，附圖2所示劃分場(chǎng)景示例，附圖3所示人物運(yùn)動(dòng)軌跡示例，本發(fā)明具體實(shí)施方式為：

1)定義場(chǎng)景g，將g模型化為一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，具體步驟如下：

11)如附圖2所示，將g分成6*6個(gè)互不相交的網(wǎng)格，每一個(gè)網(wǎng)格代表網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。

步驟12)在網(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)不同的節(jié)點(diǎn)之間構(gòu)建一條邊，代表兩個(gè)節(jié)點(diǎn)間能量傳遞的關(guān)系，定義邊的權(quán)值為節(jié)點(diǎn)間能量傳遞的大小。

步驟2)輸入人物的軌跡作為訓(xùn)練樣本，對(duì)網(wǎng)絡(luò)中不同節(jié)點(diǎn)間的邊權(quán)進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，具體步驟如下：

步驟21)如圖3中的(a)所示，紅色路徑代表輸入的軌跡，起始點(diǎn)為s，終點(diǎn)為e。定義r(s,e)代表以s為起點(diǎn)，e為終點(diǎn)的軌跡中所經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)對(duì)的集合，即r(s,e)＝{(s,s1),(s1,s2),(s2,s3),(s3,s4),(s4,e)}。

步驟22)定義e(i,j)為連接兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的邊的權(quán)值，初始化相鄰兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的邊權(quán)為1，其它節(jié)點(diǎn)間的邊權(quán)為0。通過(guò)計(jì)算軌跡途經(jīng)節(jié)點(diǎn)對(duì)間傳遞的能量總和更新軌跡起點(diǎn)和終點(diǎn)的邊權(quán)，更新公式如下：

所述i,j為循環(huán)變量，分別代表軌跡中第i個(gè)節(jié)點(diǎn)和第j個(gè)節(jié)點(diǎn)。計(jì)算得到圖3中的(a)中，e(s,e)＝5

步驟3)重復(fù)步驟2)對(duì)大量的人物正常軌跡進(jìn)行訓(xùn)練，直到網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)的邊權(quán)都得到更新，并且更新次數(shù)達(dá)到訓(xùn)練的要求為止。

步驟4)輸入一視頻序列，檢測(cè)視頻中人物的運(yùn)動(dòng)軌跡是否存在異常。具體步驟如下：

步驟41)將視頻序列中的人物以其形狀中心點(diǎn)來(lái)表示，形狀中心點(diǎn)所在網(wǎng)格則代表該人物的起始位置st。

步驟42)記錄視頻中人物形狀中心點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)軌跡，若當(dāng)前幀與下一幀形狀中心點(diǎn)位置的變化范圍在閾值ε以內(nèi)，則當(dāng)前形狀中心點(diǎn)所在的網(wǎng)格計(jì)為軌跡的終點(diǎn)et，得到當(dāng)前運(yùn)動(dòng)軌跡r(st,et)，其中et作為下一軌跡開(kāi)始的起點(diǎn)。

步驟43)設(shè)步驟42)得到的軌跡為r(st,et),計(jì)算該軌跡傳遞的總能量為：

以圖3中的(b)和圖3中的(c)為例，分別計(jì)算得t1(s,e)＝9,t2(s,e)＝3。

步驟44)比較t(st,et)與e(st,et)的大小，若t(st,et)＜e(st,et)則判斷該軌跡為異常軌跡；若t(st,et)≥e(st,et)則判斷該軌跡為正常軌跡。如附圖3中的(b)所示軌跡t1(s,e)＞e(s,e),該軌跡就被判定為正常軌跡；圖3中的(c)所示軌跡t2(s,e)＜e(s,e)，該軌跡被判定為異常軌跡。

步驟5)若步驟4)檢測(cè)出的軌跡有異常，但該異常軌跡在人的接受范圍內(nèi)，則重新調(diào)整節(jié)點(diǎn)的邊權(quán)，否則給予警告；若沒(méi)有發(fā)生異常，則更新軌跡起始點(diǎn)和終點(diǎn)的邊權(quán)。具體步驟如下：

步驟51)若步驟4中檢測(cè)的軌跡有異常，但該異常軌跡在人的接受范圍內(nèi)，則用公式(1)重新計(jì)算軌跡的起始點(diǎn)和終點(diǎn)的邊權(quán)；若該異常軌跡不在人的接受范圍內(nèi)則應(yīng)給予警告。

步驟52)若步驟4中檢測(cè)的軌跡沒(méi)有發(fā)生異常，則用公式(1)對(duì)軌跡起始點(diǎn)和終點(diǎn)的邊權(quán)進(jìn)行更新。以圖3中的(b)為例，該軌跡被判定為正常軌跡，所以更新邊權(quán)e(s,e)＝(e(s,e)+t1(s,e))/2＝(5+9)/2＝7。

本發(fā)明所述網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)π碌能壽E進(jìn)行動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)，不斷更新網(wǎng)絡(luò)的邊的權(quán)值以適應(yīng)新的變化，使得網(wǎng)絡(luò)更具靈活性，檢測(cè)的正確性得以提高。同時(shí)將人物模型化為人體的形心，人物的運(yùn)動(dòng)軌跡模型化為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間能量的傳輸途徑，在保證正確性的同時(shí)大大簡(jiǎn)化了檢測(cè)的復(fù)雜性。

本發(fā)明將視頻場(chǎng)景模擬成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)場(chǎng)景中的一個(gè)網(wǎng)格，節(jié)點(diǎn)間的邊代表網(wǎng)格之間能量傳遞的關(guān)系，邊權(quán)代表能量傳遞的大小。通過(guò)訓(xùn)練樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，更新網(wǎng)絡(luò)中每條邊的權(quán)值，并通過(guò)在實(shí)際測(cè)試中動(dòng)態(tài)地調(diào)整邊權(quán)使得網(wǎng)絡(luò)更具靈活性，檢測(cè)結(jié)果更為準(zhǔn)確。

以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明所作的進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明，不能認(rèn)定本發(fā)明的具體實(shí)施只局限于這些說(shuō)明。對(duì)于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡(jiǎn)單推演或替代，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。