(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 202210963511.8 (22)申请日 2022.08.11 (71)申请人 北京拙河科技有限公司 地址 100000 北京市海淀区四道口北街3 6 号4号楼6层0 6 (72)发明人 温建伟　李营　 其他发明人请求 不公开姓名　 (74)专利代理 机构 北京君莫知识产权代理事务 所(普通合伙) 11715 专利代理师 崔云鹤 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/50(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 10/22(2022.01)G06N 5/00(2006.01) (54)发明名称 一种行为 监控方法和系统 (57)摘要 本发明提供一种行为监控 方法和系统， 步骤 S1， 采集人像数据； 步骤S2， 从人像数据中提取顾 客特点图像和商品特点图像， 顾 客特点图像包括 顾客所在大区域和顾客坐标， 商品特点图像包括 商品所在大区域和商品坐标； 步骤S3， 从顾客所 在大区域中提取顾客核心特点； 步骤S4， 结合顾 客核心特点、 顾客坐标、 商品所在大区域和商品 坐标， 并利用决策树模型来决策是否出现商品偷 拿行为， 当决策结果为出现商品偷拿行为时输出 决策结果。 相比于人工检查的费时费力， 成本低， 效率高， 准确度高， 还简单， 适用度高。 权利要求书2页 说明书6页 附图4页 CN 115272978 A 2022.11.01 CN 115272978 A 1.一种行为 监控方法， 其特点在于， 该 方法包括如下步骤： 步骤S1， 采集人像数据； 步骤S2， 利用优化的方向梯度直方图算法从所述人像数据中提取顾客特点图像和商品 特点图像， 所述顾客特点图像包括顾客所在大区域和顾客坐标， 所述商品特点图像包括商 品所在大区域和商品坐标； 步骤S3， 利用优化的尺度不变特征变换模型从所述顾客所在大区域中提取顾客核心特 点； 步骤S4， 结合所述顾客核心特点、 所述顾客坐标、 所述商品所在大区域和所述商品坐 标， 并利用决策树模型来决策是否出现商品偷拿行为， 当决策结果为出现商品偷拿行为时 输出所述决策 结果。 2.如权利要求1所述的一种行为监控方法， 其特点在于， 所述顾客核心特点包括手掌， 在所述步骤S4中， 利用决策树模型来决策 是否出现商品偷拿行为包括如下步骤： 步骤S401， 基于所述商品所在大区域和所述手掌之间的关系决策所述商品是否在所述 手掌中， 当决策结果为是， 继续步骤S402， 当决策结果为不是， 则输出不出现商品偷拿行为 的决策结果； 步骤S402， 决策所述商品坐标是否在所述顾客坐标的上部所在大区域， 当决策结果为 是， 则输出出现商品偷拿行为的决策结果， 当决策结果为不是， 则输出不出现商品偷拿行为 的决策结果。 3.如权利要求2所述的一种行为监控方法， 其特点在于， 所述顾客坐标为衣兜或者背 包。 4.如权利要求2所述的一种行为监控方法， 其特点在于， 所述顾客核心特点还包括脸 部； 在所述 步骤S401之后以及所述 步骤S402之前还 包括： 步骤T1， 基于所述脸部和所述商品所在大区域决策所述脸部是否面对所述商品， 当决 策结果为是， 继续所述 步骤S402， 若否， 则输出不出现商品偷拿行为的决策 结果。 5.如权利要求4所述的一种行为监控方法， 其特点在于， 所述步骤T1包括： 基于所述脸 部和所述商品所在大区域决策 所述脸部是否面对所述商品， 当决策 结果为是， 继续 步骤T2； 所述步骤T2为： 决策所述手掌、 脸部以及所述顾客坐标两两之间的距离是否满足阈值， 当决策结果为是， 继续所述 步骤S402， 若否， 则输出不出现商品偷拿行为的决策 结果。 6.如权利要求4所述的一种行为监控方法， 其特点在于， 所述顾客核心特点还包括上 肢， 所述步骤T1为： 基于所述人像数据中的所述手掌、 所述上肢、 所述脸部以及所述顾客之 间的关系确定拥有所述商品的顾客， 基于拥有 所述商品的顾客的所述脸部和所述商品所在 大区域决策所述脸部是否面对所述商品， 当决策结果为是， 继续所述步骤S402， 若否， 则输 出不出现商品偷拿行为的决策 结果。 7.如权利要求1所述的一种行为监控系统， 其特点在于， 当在所述步骤S4中所述决策结 果为出现商品偷拿行为时， 还 包括： 步骤S5， 将所述决策 结果传送至预警单 元， 预警单 元产生预警信息以报告给处置者； 步骤S6， 保存所述人像数据； 将所述人像数据上传至开发的软件， 以便所述处置者查 询。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115272978 A 28.一种行为监控系统， 其特点在于， 应用如权利要求1 ‑7任意一项所述的一种商 品偷拿 行为监控系统， 其特点在于， 包括： 人像数据采集单 元， 用于采集人像数据； 初步特点提取单元， 衔接所述人像数据采集单元， 用于利用优化的方向梯度直方图算 法从所述人像数据中提取顾客特点图像和商品特点图像， 所述顾客特点图像包括顾客所在 大区域和顾客 坐标， 所述商品特点图像包括商品所在大区域和商品坐标； 最终特点提取单元， 衔接所述初步特点提取单元， 用于利用优化的尺度不变特征变换 模型从所述顾客所在大区域中提取顾客核心特点； 决策单元， 分别衔接所述初步特点提取单元和所述最终特点提取单元， 结合所述顾客 核心特点、 所述顾 客坐标、 所述商品所在大区域和所述商品坐标， 并利用决策树模型来决策 是否出现商品偷拿行为， 当决策 结果为出现商品偷拿行为时输出 所述决策 结果。 9.如权利要求8所述的一种行为监控系统， 其特点在于， 所述顾客核心特点包括手掌， 所述决策 单元包括： 初步决策组件， 用于基于所述商 品所在大区域和所述手掌之间的关系决策所述商品是 否在所述手 掌中， 当决策结果为不是， 则输出不出现商品偷拿行为的决策结果， 当决策结果 为是， 向再次决策组件输出 出现商品偷拿行为的决策 结果； 再次决策组件， 衔接所述初步决策组件， 用于决策所述商品坐标是否在所述顾客坐标 的上部所在大区域， 当决策结果为是， 则输出出现商品偷拿行为的决策结果， 当决策结果为 不是， 则输出不出现商品偷拿行为的决策 结果。 10.如权利要求9所述的一种行为监控系统， 其特点在于， 所述顾客坐标为衣兜或者背 包。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115272978 A 3