本公開的示例實(shí)施例總體涉及信息化，特別地涉及用于異常行為檢測的方法、裝置、設(shè)備和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著物流需求的不斷增加，物流園區(qū)場景中的作業(yè)人員和車輛的運(yùn)動(dòng)模式也愈加復(fù)雜，物流園區(qū)內(nèi)的安全管理問題日益突出，特別是針對(duì)作業(yè)人員發(fā)生區(qū)域越界作業(yè)等異常行為的準(zhǔn)確監(jiān)測和及時(shí)響應(yīng)成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

2、相關(guān)技術(shù)中，針對(duì)作業(yè)人員異常行為的檢測存在檢測精度低、誤報(bào)率高等問題，無法有效應(yīng)對(duì)物流園區(qū)復(fù)雜的行為模式和動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境，在人員和車輛行為分析、異常識(shí)別等方面存在局限性。

3、因此，需要一種具有更加高效和精確的方法用于異常行為檢測的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、在本公開的第一方面，提供了一種用于異常行為檢測的方法。該方法包括：利用經(jīng)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型，基于在目標(biāo)環(huán)境中采集的視頻數(shù)據(jù)，執(zhí)行針對(duì)作業(yè)人員和/或車輛的識(shí)別；基于針對(duì)作業(yè)人員的識(shí)別結(jié)果，確定作業(yè)人員的運(yùn)動(dòng)軌跡；基于作業(yè)人員的運(yùn)動(dòng)軌跡，確定是否檢測到預(yù)定行為；以及若確定檢測到預(yù)定行為，基于針對(duì)作業(yè)人員和/或車輛的識(shí)別結(jié)果確定對(duì)預(yù)定行為的異常檢測結(jié)果，異常檢測結(jié)果指示預(yù)定行為是否為異常行為。

2、在本公開的第二方面，提供了一種用于異常行為檢測的裝置。該裝置包括：識(shí)別模塊，被配置為利用經(jīng)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型，基于在目標(biāo)環(huán)境中采集的視頻數(shù)據(jù)，執(zhí)行針對(duì)作業(yè)人員和/或車輛的識(shí)別；軌跡確定模塊，被配置為基于針對(duì)作業(yè)人員的識(shí)別結(jié)果，確定作業(yè)人員的運(yùn)動(dòng)軌跡；第一檢測模塊，被配置為基于作業(yè)人員的運(yùn)動(dòng)軌跡，確定是否檢測到預(yù)定行為；以及第二檢測模塊，被配置為若確定檢測到預(yù)定行為，基于針對(duì)作業(yè)人員和/或車輛的識(shí)別結(jié)果確定對(duì)預(yù)定行為的異常檢測結(jié)果，異常檢測結(jié)果指示預(yù)定行為是否為異常行為。

3、在本公開的第三方面，提供了一種電子設(shè)備。該設(shè)備包括至少一個(gè)處理單元；以及至少一個(gè)存儲(chǔ)器，至少一個(gè)存儲(chǔ)器被耦合到至少一個(gè)處理單元并且存儲(chǔ)用于由至少一個(gè)處理單元執(zhí)行的指令。指令在由至少一個(gè)處理單元執(zhí)行時(shí)使設(shè)備執(zhí)行第一方面的方法。

4、在本公開的第四方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序可由處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)第一方面的方法。

5、在本公開的第五方面，提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，該計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品被有形地存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)中并且包括計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令在由設(shè)備執(zhí)行時(shí)使設(shè)備執(zhí)行根據(jù)本公開的第一方面的方法。

6、應(yīng)當(dāng)理解，該內(nèi)容部分中所描述的內(nèi)容并非旨在限定本公開的實(shí)施例的關(guān)鍵特征或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的描述而變得容易理解。

技術(shù)特征：

1.一種用于異常行為檢測的方法，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中利用經(jīng)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型，基于在目標(biāo)環(huán)境中采集的視頻數(shù)據(jù)，執(zhí)行針對(duì)作業(yè)人員和/或車輛的識(shí)別包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在所述目標(biāo)環(huán)境中采集的所述視頻數(shù)據(jù)包括：從第一方向?qū)λ瞿繕?biāo)環(huán)境采集的第一視頻數(shù)據(jù)和/或從第二方向?qū)λ瞿繕?biāo)環(huán)境采集的第二視頻數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中基于針對(duì)所述作業(yè)人員的識(shí)別結(jié)果，確定所述作業(yè)人員的運(yùn)動(dòng)軌跡包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中基于所述作業(yè)人員的運(yùn)動(dòng)軌跡，確定是否檢測到預(yù)定行為包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中基于所述針對(duì)作業(yè)人員和/或車輛的識(shí)別結(jié)果確定對(duì)所述預(yù)定行為的異常檢測結(jié)果包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中至少基于所述針對(duì)作業(yè)人員和/或車輛的識(shí)別結(jié)果，確定所述預(yù)定行為是否發(fā)生在所述目標(biāo)環(huán)境的預(yù)定區(qū)域內(nèi)包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中至少基于所述針對(duì)作業(yè)人員和/或車輛的識(shí)別結(jié)果，確定所述預(yù)定行為是否發(fā)生在所述目標(biāo)環(huán)境的預(yù)定區(qū)域內(nèi)還包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述目標(biāo)檢測模型采用如下操作來訓(xùn)練：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括：

11.一種用于異常行為檢測的裝置，包括：

12.一種電子設(shè)備，包括：

13.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序可由處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1至10中任一項(xiàng)所述的方法。

14.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品被有形地存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)中并且包括計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令在由設(shè)備執(zhí)行時(shí)使設(shè)備執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至10中任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
根據(jù)本公開的實(shí)施例，提供了一種用于異常行為檢測的方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：利用經(jīng)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測模型，基于在目標(biāo)環(huán)境中采集的視頻數(shù)據(jù)，執(zhí)行針對(duì)作業(yè)人員和/或車輛的識(shí)別；基于針對(duì)作業(yè)人員的識(shí)別結(jié)果，確定作業(yè)人員的運(yùn)動(dòng)軌跡；基于作業(yè)人員的運(yùn)動(dòng)軌跡，確定是否檢測到預(yù)定行為；以及若確定檢測到預(yù)定行為，基于針對(duì)作業(yè)人員和/或車輛的識(shí)別結(jié)果確定對(duì)預(yù)定行為的異常檢測結(jié)果，異常檢測結(jié)果指示預(yù)定行為是否為異常行為。由此，通過目標(biāo)檢測模型和軌跡分析技術(shù)，可以迅速識(shí)別作業(yè)人員的異常行為。并且基于識(shí)別結(jié)果綜合考慮空間關(guān)系，可以避免將正常作業(yè)的情況識(shí)別為異常行為，有效減少了誤判率。

技術(shù)研發(fā)人員：劉鯤,郭明杰
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京京東遠(yuǎn)升科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19