(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210962497.X (22)申请日 2022.08.11 (71)申请人 北京市燃气集团有限责任公司 地址 100035 北京市西城区西直门南小街 22号 (72)发明人 董新利　李勇　张翰　揭慧　 董向民　樊广瑞　柳波　张琴　 李玮昊　 (74)专利代理 机构 北京天方智力知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11719 专利代理师 张廷利 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 10/24(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/50(2022.01) (54)发明名称 一种基于视频监控的人员异常行为检测方 法及装置 (57)摘要 本发明提供一种基于视频监控的人员异常 行为检测方法及装置。 所述方法包括： 实时获取 由摄像机拍摄的监控区域的视频图像； 基于所述 视频图像进行人体检测与跟踪， 得到实时变化的 人体检测框； 基于所述人体检测框的几何尺寸特 征和运动状态特征， 进行异常行为检测； 若存在 异常行为， 则进行报警。 本发明通过基于视频图 像进行人体检测与跟踪， 并根据异常行为时人体 检测框的几何尺寸特征和运动状态特征相对人 员正常行为时的差别， 能够对人员的异常行为进 行检测并及时报警， 有利于 保障视频监控区域的 安全。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115527158 A 2022.12.27 CN 115527158 A 1.一种基于 视频监控的人员异常行为检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 实时获取由摄 像机拍摄的监控区域的视频图像； 基于所述视频图像进行 人体检测与跟踪， 得到实时变化的人体 检测框； 基于所述人体检测框的几何尺寸特征和运动状态特征， 进行异常行为检测； 若存在异 常行为， 则进行报警。 2.根据权利要求1所述的基于视频监控的人员异常行为检测方法， 其特征在于， 所述异 常行为检测包括携带异 物检测， 方法如下： 构建异物检测模型， 并对所述模型进行训练； 将实时获取的视频图像输入至训练好的所述模型， 得到异 物检测框； 计算人体 检测框和异 物检测框交集的面积与异 物检测框的面积的比值K： 式中， SA∩B为人体检测框和异 物检测框交集的面积， SB为异物检测框的面积； 若K大于设定的阈值， 则认为所述存在 携带异物行为。 3.根据权利要求1所述的基于视频监控的人员异常行为检测方法， 其特征在于， 所述异 常行为检测包括徘徊检测， 方法如下： 基于人体 检测框估算人体的运动速度V； 计算所述人体通过指定区域所用的时间T； 若T大于设定的阈值， 则认为存在徘徊行为， 所述阈值与V负相关， 即V越大所述阈值越 小。 4.根据权利要求1所述的基于视频监控的人员异常行为检测方法， 其特征在于， 所述异 常行为检测包括徘徊检测， 方法如下： 确定检测区域范围； 当人体检测框中心进入所述区域后， 开始记录每帧图像中人体检测框中心的坐标(xi, yi)； 当人体检测框中心离开所述区域后， 基于(xi,yi)计算人体检测框中心通过的距离S和 最大位移P， 公式如下： 式中， (x1,y1)、 (xn,yn)分别为人体 检测框中心进入和离开所述区域时的坐标； 若S≥k*P， 则认为存在徘徊行为， k>1。 5.根据权利要求1所述的基于视频监控的人员异常行为检测方法， 其特征在于， 所述异 常行为检测包括徘徊检测， 方法如下： 确定检测区域范围： xA≤x≤xB， yA≤y≤yB， x、 y分别为平面直角坐标系的横纵坐标变 量； 当人体检测框中心进入所述区域后， 开始记录每帧图像中人体检测框中心的坐标(xi,权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115527158 A 2yi)， 按下式计算行 走方向余弦Zi及变化量ΔZi： ΔZi＝Zi‑Zi‑1 当人体检测框中心离开所述区域后， 统计满足ΔZi*ΔZi+1<0的i的个数M， 若M超过设定 的阈值， 则认为存在徘徊行为。 6.一种基于 视频监控的人员异常行为检测装置， 其特 征在于， 包括： 视频图像获取模块， 用于实时获取由摄 像机拍摄的监控区域的视频图像； 人体检测跟踪模块， 用于基于所述视频图像进行人体检测与跟踪， 得到实时变化的人 体检测框； 异常行为检测模块， 用于基于所述人体检测框的几何尺寸特征和运动状态特征， 进行 异常行为检测； 若存在异常行为， 则进行报警。 7.根据权利要求6所述的基于视频监控的人员异常行为检测装置， 其特征在于， 所述异 常行为检测包括携带异 物检测， 方法如下： 构建异物检测模型， 并对所述模型进行训练； 将实时获取的视频图像输入至训练好的所述模型， 得到异 物检测框； 计算人体 检测框和异 物检测框交集的面积与异 物检测框的面积的比值K： 式中， SA∩B为人体检测框和异 物检测框交集的面积， SB为异物检测框的面积； 若K大于设定的阈值， 则认为所述存在 携带异物行为。 8.根据权利要求6所述的基于视频监控的人员异常行为检测装置， 其特征在于， 所述异 常行为检测包括徘徊检测， 方法如下： 基于人体 检测框估算人体的运动速度V； 计算所述人体通过指定区域所用的时间T； 若T大于设定的阈值， 则认为存在徘徊行为， 所述阈值与V负相关， 即V越大所述阈值越 小。 9.根据权利要求6所述的基于视频监控的人员异常行为检测装置， 其特征在于， 所述异 常行为检测包括徘徊检测， 方法如下： 确定检测区域范围； 当人体检测框中心进入所述区域后， 开始记录每帧图像中人体检测框中心的坐标(xi, yi)； 当人体检测框中心离开所述区域后， 基于(xi,yi)计算人体检测框中心通过的距离S和 最大位移P， 公式如下： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115527158 A 3