(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 111586355 A(43)申请公布日 2020.08.25
(21)申请号 202010380996.9(22)申请日 2020.05.08
(71)申请人 湖北中亿百纳科技有限公司
地址 443002 湖北省宜昌市西陵区西湖路
32号高新技术产业孵化中心2号楼(72)发明人 石志潮
(74)专利代理机构 湖北天领艾匹律师事务所
42252
代理人 胡振宇(51)Int.Cl.
H04N 7/18(2006.01)H04N 5/76(2006.01)G06K 9/00(2006.01)G06K 9/62(2006.01)
权利要求书2页 说明书5页 附图2页
CN 111586355 A(54)发明名称
利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统(57)摘要
本发明公开了利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，包括中央处理器、高清摄像头和视频采集模块，所述高清摄像头的输出端通过导线与视频采集模块的输入端电性连接，并且视频采集模块的输出端通过导线与中央处理器的输入端电性连接，本发明涉及智能视频分析技术领域。该利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，可以将被监控人员的行为特征与设定的行为特征模型进行对比，从而判断是否为危险行为，进而向警务人员发出预警信息，使工作人员能够及时获取危险信号，快速做出反，能够在监控到潜逃人员的时候及时发出信号，使警务人员及时采取措施，有利于警务人员抓获犯罪潜逃人员。
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权 利 要 求 书
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1.利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，包括中央处理器(1)、高清摄像头(2)和视频采集模块(3)，所述高清摄像头(2)的输出端通过导线与视频采集模块(3)的输入端电性连接，并且视频采集模块(3)的输出端通过导线与中央处理器(1)的输入端电性连接，其特征在于：所述中央处理器(1)通过导线与视频分析模块(4)实现双向连接，所述中央处理器(1)的输出端通过导线与行为图片整理模块(5)的输入端电性连接，并且行为图片整理模块(5)的输出端通过导线与图片分析模块(6)的输入端电性连接，所述图片分析模块(6)的输出端通过导线与中央处理器(1)的输入端电性连接，所述中央处理器(1)通过无线与无线信息收发模块(7)实现双向连接，并且无线信息收发模块(7)通过无线与智能终端(8)实现双向连接，所述中央处理器(1)通过无线与云存储系统(9)实现双向连接；
所述视频分析模块(4)包括时间记录模块(41)、图片获取模块(42)、人脸采集模块(43)、人脸特征提取模块(44)、人脸特征第一对比模块(45)和行为图片采集模块(46)。
2.根据权利要求1所述的利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，其特征在于：所述图片获取模块(42)的输出端通过导线与人脸采集模块(43)的输入端电性连接，并且人脸采集模块(43)的输出端通过导线与人脸特征提取模块(44)的输入端电性连接，所述人脸特征提取模块(44)的输出端通过导线与人脸特征第一对比模块(45)的输入端电性连接，并且人脸特征第一对比模块(45)的输出端通过导线与行为图片采集模块(46)的输入端电性连接。
3.根据权利要求1所述的利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，其特征在于：所述行为图片整理模块(5)包括图片标记模块(51)和图片分组模块(52)，并且图片标记模块(51)的输出端通过导线与图片分组模块(52)的输入端电性连接。
4.根据权利要求1所述的利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，其特征在于：所述图片分析模块(6)包括人像抠图模块(61)、行为特征获取模块(62)和行为特征对比模块(63)，所述人像抠图模块(61)的输出端通过导线与行为特征获取模块(62)的输入端电性连接，并且行为特征对比模块(63)的输出端通过导线与行为特征对比模块(63)的输入端电性连接。
5.根据权利要求1所述的利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，其特征在于：所述中央处理器(1)的输出端通过导线与人脸特征第二对比模块(10)的输入端电性连接，并且人脸特征第二对比模块(10)的输出端通过导线与反馈模块(11)的输入端电性连接，所述反馈模块(11)的输出端通过导线与中央处理器(1)的输入端电性连接。
6.根据权利要求5所述的利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，其特征在于：所述人脸采集模块(43)的输出端通过导线与人脸特征第二对比模块(10)的输入端电性连接，并且人脸特征第二对比模块(10)的输入端通过导线与云存储系统(9)的输出端电性连接。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，其特征在于：其工作方法具体包括以下步骤：
S1、通过智能终端(8)建立行为特征模型库，并存储在云存储系统(9)中；S2、高清摄像头(2)实时拍摄监控画面，视频采集模块(3)获取监控视频传递到中央处理器(1)，中央处理器(1)将视频画面传递到视频分析模块(4)进行处理；
S3、图片获取模块(42)将视频截取成一帧帧的图片，同时时间记录模块(41)记录视屏
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拍摄时间，然后人脸采集模块(43)采集图片中的人脸，再传递到人脸特征提取模块(44)提取出每张图片中人脸的特征，通过人脸特征第一对比模块(45)对采集到的人脸特征之间进行对比，当两者相似度M1≥95％时，则系统判定为同一人，然后通过行为图片采集模块(46)分别获取每个人所有的行为图片；
S4、步骤S2中获取到的人脸特征通过人脸特征第二对比模块(10)与云存储系统(9)中已收录的人脸进行特征对比，对比结果通过反馈模块(11)传递到中央处理器(1)；
S5、根据步骤S3中的对比结果，中央处理器(1)控制行为图片整理模块(5)工作，当对比结果显示获取到的人脸特征信息与云存储系统(9)中的人脸特征相似度M2≥90％时，则判定两者具有关联性，此时，通过图片标记模块(51)对相应的步骤S2中获取的行为图片进行标记，然后图片分组模块(52)对获取的图片按照人脸进行分组；
S6、整理好的图片传递到图片分析模块(6)进行分析，先通过人像抠图模块(61)抠出人像整体，然后行为特征获取模块(62)获取对应人像的行为特征，行为特征对比模块(63)对摄取的人的行为特征与云存储系统(9)中建立的行为模型进行对比，当两者行为特征相似度X≥80％时，则判定该人员具有危险性，此时图片分析模块(6)将信号传递到中央处理器(1)，中央处理器(1)通过无线信息收发模块(7)将危险行为人信息传递到智能终端(8)，对警务人员发出预警信号，同时将该人员行为信息及人脸信息存储到云存储系统(9)中。
8.根据权利要求7所述的利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，其特征在于：所述步骤S5中，当对比结果显示获取到的人脸特征信息与云存储系统(9)中的人脸特征相似度M2＜90％时，则判定两者不具有关联性，不需要进行标记。
9.根据权利要求7所述的利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，其特征在于：所述步骤S6中，当摄取的人的行为特征与云存储系统(9)中建立的行为模型特征相似度X＜80％时，则不需要发出预警信号，直接存储到云存储系统(9)中。
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利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统
技术领域
[0001]本发明涉及行为分析技术领域，具体为利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统。
背景技术[0002]智能视频分析的技术原理是接入各种摄像机以及DVR、DVS及流媒体服务器等各种视频设备，并且通过智能化图像识别处理技术，对各种安全事件主动预警，通过实时分析，将报警信息传导综合监控平台及客户端。具体来讲，智能视频分析系统通过摄像机实时“发现敌情”并“看到”视野中的监视目标，同时通过自身的智能化识别算法判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的威胁，及时向综合监控平台或后台管理人员通过声音、视频等类型发出报警。[0003]智能视频分析技术广泛应用于公共安全相关系统，建筑智能化，智能交通等相关领域，智能视频分析技术使用越来越广泛，但是在目前的技术中，无法根据人物的行为特征对后台工作人员做出预警或对被监控人员的行为进行记录，另外，在警务人员在锁定嫌疑人时，需要人工查看监控录像，去检索查找嫌疑人，工作量庞大，且工作效率较低。发明内容[0004](一)解决的技术问题[0005]针对现有技术的不足，本发明提供了利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，解决了无法根据人物的行为特征对后台工作人员做出预警或对被监控人员的行为进行记录，以及需要人工查看监控录像检索嫌疑人，工作量庞大，且工作效率较低的问题。[0006](二)技术方案
[0007]为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，包括中央处理器、高清摄像头和视频采集模块，所述高清摄像头的输出端通过导线与视频采集模块的输入端电性连接，并且视频采集模块的输出端通过导线与中央处理器的输入端电性连接，所述中央处理器通过导线与视频分析模块实现双向连接，所述中央处理器的输出端通过导线与行为图片整理模块的输入端电性连接，并且行为图片整理模块的输出端通过导线与图片分析模块的输入端电性连接，所述图片分析模块的输出端通过导线与中央处理器的输入端电性连接，所述中央处理器通过无线与无线信息收发模块实现双向连接，并且无线信息收发模块通过无线与智能终端实现双向连接，所述中央处理器通过无线与云存储系统实现双向连接；[0008]所述视频分析模块包括时间记录模块、图片获取模块、人脸采集模块、人脸特征提取模块、人脸特征第一对比模块和行为图片采集模块。[0009]优选的，所述图片获取模块的输出端通过导线与人脸采集模块的输入端电性连接，并且人脸采集模块的输出端通过导线与人脸特征提取模块的输入端电性连接，所述人
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脸特征提取模块的输出端通过导线与人脸特征第一对比模块的输入端电性连接，并且人脸特征第一对比模块的输出端通过导线与行为图片采集模块的输入端电性连接。[0010]优选的，所述行为图片整理模块包括图片标记模块和图片分组模块，并且图片标记模块的输出端通过导线与图片分组模块的输入端电性连接。[0011]优选的，所述图片分析模块包括人像抠图模块、行为特征获取模块和行为特征对比模块，所述人像抠图模块的输出端通过导线与行为特征获取模块的输入端电性连接，并且行为特征对比模块的输出端通过导线与行为特征对比模块的输入端电性连接。[0012]优选的，所述中央处理器的输出端通过导线与人脸特征第二对比模块的输入端电性连接，并且人脸特征第二对比模块的输出端通过导线与反馈模块的输入端电性连接，所述反馈模块的输出端通过导线与中央处理器的输入端电性连接。[0013]优选的，所述人脸采集模块的输出端通过导线与人脸特征第二对比模块的输入端电性连接，并且人脸特征第二对比模块的输入端通过导线与云存储系统的输出端电性连接。
[0014]优选的，其工作方法具体包括以下步骤：[0015]S1、通过智能终端建立行为特征模型库，并存储在云存储系统中；[0016]S2、高清摄像头实时拍摄监控画面，视频采集模块获取监控视频传递到中央处理器，中央处理器将视频画面传递到视频分析模块进行处理；[0017]S3、图片获取模块将视频截取成一帧帧的图片，同时时间记录模块记录视屏拍摄时间，然后人脸采集模块采集图片中的人脸，再传递到人脸特征提取模块提取出每张图片中人脸的特征，通过人脸特征第一对比模块对采集到的人脸特征之间进行对比，当两者相似度M1≥95％时，则系统判定为同一人，然后通过行为图片采集模块分别获取每个人所有的行为图片；[0018]S4、步骤S2中获取到的人脸特征通过人脸特征第二对比模块与云存储系统中已收录的人脸进行特征对比，对比结果通过反馈模块传递到中央处理器；[0019]S5、根据步骤S3中的对比结果，中央处理器控制行为图片整理模块工作，当对比结果显示获取到的人脸特征信息与云存储系统中的人脸特征相似度M2≥90％时，则判定两者具有关联性，此时，通过图片标记模块对相应的步骤S2中获取的行为图片进行标记，然后图片分组模块对获取的图片按照人脸进行分组；[0020]S6、整理好的图片传递到图片分析模块进行分析，先通过人像抠图模块抠出人像整体，然后行为特征获取模块获取对应人像的行为特征，行为特征对比模块对摄取的人的行为特征与云存储系统中建立的行为模型进行对比，当两者行为特征相似度X≥80％时，则判定该人员具有危险性，此时图片分析模块将信号传递到中央处理器，中央处理器通过无线信息收发模块将危险行为人信息传递到智能终端，对警务人员发出预警信号，同时将该人员行为信息及人脸信息存储到云存储系统中。[0021]优选的，所述步骤S5中，当对比结果显示获取到的人脸特征信息与云存储系统中的人脸特征相似度M2＜90％时，则判定两者不具有关联性，不需要进行标记。[0022]优选的，所述步骤S6中，当摄取的人的行为特征与云存储系统中建立的行为模型特征相似度X＜80％时，则不需要发出预警信号，直接存储到云存储系统中。[0023](三)有益效果
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本发明提供了利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统。与现有技
术相比具备以下有益效果：[0025](1)、该利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，通过中央处理器通过导线与视频分析模块实现双向连接，所述中央处理器的输出端通过导线与行为图片整理模块的输入端电性连接，并且行为图片整理模块的输出端通过导线与图片分析模块的输入端电性连接，所述图片分析模块的输出端通过导线与中央处理器的输入端电性连接，所述中央处理器通过无线与无线信息收发模块实现双向连接，并且无线信息收发模块通过无线与智能终端实现双向连接，所述中央处理器通过无线与云存储系统实现双向连接；所述视频分析模块包括时间记录模块、图片获取模块、人脸采集模块、人脸特征提取模块、人脸特征第一对比模块和行为图片采集模块，该系统可以将被监控人员的行为特征与设定的行为特征模型进行对比，从而判断是否为危险行为，进而向警务人员发出预警信息，使工作人员能够及时获取危险信号，快速做出反应。[0026](2)、该利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，通过中央处理器的输出端通过导线与人脸特征第二对比模块的输入端电性连接，并且人脸特征第二对比模块的输出端通过导线与反馈模块的输入端电性连接，所述反馈模块的输出端通过导线与中央处理器的输入端电性连接，人脸采集模块的输出端通过导线与人脸特征第二对比模块的输入端电性连接，并且人脸特征第二对比模块的输入端通过导线与云存储系统的输出端电性连接，人脸特征第二对比模块将监测到的人脸信息与云存储系统中的潜逃人员人脸信息进行对比，使该系统能够在监控到潜逃人员的时候及时发出信号，使警务人员及时采取措施，有利于警务人员抓获犯罪潜逃人员。[0027](3)、该利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，通过行为图片整理模块包括图片标记模块和图片分组模块，并且图片标记模块的输出端通过导线与图片分组模块的输入端电性连接，工作人员通过查看带有标记的人员信息，可以快速锁定嫌疑人，不需要人工查看监控检索，降低了警务人员的劳动强度，且提高了工作效率。附图说明
[0028]图1为本发明系统的结构原理框图；
[0029]图2为本发明行为图片整理模块的原理框图；[0030]图3为本发明图片分析模块的原理框图。[0031]图中，1中央处理器、2高清摄像头、3视频采集模块、4视频分析模块、41时间记录模块、42图片获取模块、43人脸采集模块、44人脸特征提取模块、45人脸特征第一对比模块、46行为图片采集模块、5行为图片整理模块、51图片标记模块、52图片分组模块、6图片分析模块、61人像抠图模块、62行为特征获取模块、63行为特征对比模块、7无线信息收发模块、8智能终端、9云存储系统、10人脸特征第二对比模块、11反馈模块。具体实施方式
[0032]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
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实施例，都属于本发明保护的范围。[0033]请参阅图1-3，本发明实施例提供技术方案：利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统，包括中央处理器1、高清摄像头2和视频采集模块3，中央处理器1的型号为ARM9，高清摄像头2的输出端通过导线与视频采集模块3的输入端电性连接，并且视频采集模块3的输出端通过导线与中央处理器1的输入端电性连接，中央处理器1通过导线与视频分析模块4实现双向连接，中央处理器1的输出端通过导线与行为图片整理模块5的输入端电性连接，并且行为图片整理模块5的输出端通过导线与图片分析模块6的输入端电性连接，图片分析模块6的输出端通过导线与中央处理器1的输入端电性连接，中央处理器1通过无线与无线信息收发模块7实现双向连接，并且无线信息收发模块7通过无线与智能终端8实现双向连接，中央处理器1通过无线与云存储系统9实现双向连接；[0034]视频分析模块4包括时间记录模块41、图片获取模块42、人脸采集模块43、人脸特征提取模块44、人脸特征第一对比模块45和行为图片采集模块46。[0035]本发明中，图片获取模块42的输出端通过导线与人脸采集模块43的输入端电性连接，并且人脸采集模块43的输出端通过导线与人脸特征提取模块44的输入端电性连接，人脸特征提取模块44的输出端通过导线与人脸特征第一对比模块45的输入端电性连接，人脸特征第一对比模块45对采集到的人脸特征进行对比，便于系统后续对行为人进行分类，并且人脸特征第一对比模块45的输出端通过导线与行为图片采集模块46的输入端电性连接。[0036]本发明中，行为图片整理模块5包括图片标记模块51和图片分组模块52，图片分组模块52能够对不同的人的行为进行分组，同一人的行为归为一组，并且图片标记模块51的输出端通过导线与图片分组模块52的输入端电性连接。[0037]本发明中，图片分析模块6包括人像抠图模块61、行为特征获取模块62和行为特征对比模块63，人像抠图模块61的输出端通过导线与行为特征获取模块62的输入端电性连接，并且行为特征对比模块63的输出端通过导线与行为特征对比模块63的输入端电性连接。
[0038]本发明中，中央处理器1的输出端通过导线与人脸特征第二对比模块10的输入端电性连接，并且人脸特征第二对比模块10的输出端通过导线与反馈模块11的输入端电性连接，反馈模块11的输出端通过导线与中央处理器1的输入端电性连接。[0039]本发明中，人脸采集模块43的输出端通过导线与人脸特征第二对比模块10的输入端电性连接，并且人脸特征第二对比模块10的输入端通过导线与云存储系统9的输出端电性连接。
[0040]本发明还公开了利用高清摄像头捕捉人像并分析其行为特征的算法系统的工作方法，具体包括以下步骤：[0041]S1、通过智能终端8建立行为特征模型库，并存储在云存储系统9中，当该系统应用在智能交通领域时，行为特征模型可以是闯红灯行为，当该系统应用在公共安全领域时，行为特征模型可以是故意与他人贴身、故意紧跟同一个人或者四处张望等紧张行为；[0042]S2、高清摄像头2实时拍摄监控画面，视频采集模块3获取监控视频传递到中央处理器1，中央处理器1将视频画面传递到视频分析模块4进行处理；[0043]S3、图片获取模块42将视频截取成一帧帧的图片，同时时间记录模块41记录视屏拍摄时间，方便工作人员根据时间查找监控画面，然后人脸采集模块43采集图片中的人脸，
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再传递到人脸特征提取模块44提取出每张图片中人脸的特征，通过人脸特征第一对比模块45对采集到的人脸特征之间进行对比，当两者相似度M1≥95％时，则系统判定为同一人，然后通过行为图片采集模块46分别获取每个人所有的行为图片；[0044]S4、步骤S2中获取到的人脸特征通过人脸特征第二对比模块10与云存储系统9中已收录的人脸进行特征对比，已收录的人脸照片包括已经刑满释放的有前科人员，以及犯罪潜逃人员，对比结果通过反馈模块11传递到中央处理器1；[0045]S5、根据步骤S3中的对比结果，中央处理器1控制行为图片整理模块5工作，当对比结果显示获取到的人脸特征信息与云存储系统9中的人脸特征相似度M2≥90％时，则判定两者具有关联性，此时，通过图片标记模块51对相应的步骤S2中获取的行为图片进行标记，有标记的行为人系统会着重分析，然后图片分组模块52对获取的图片按照人脸进行分组；[0046]S6、整理好的图片传递到图片分析模块6进行分析，先通过人像抠图模块61抠出人像整体，然后行为特征获取模块62获取对应人像的行为特征，行为特征对比模块63对摄取的人的行为特征与云存储系统9中建立的行为模型进行对比，当两者行为特征相似度X≥80％时，则判定该人员具有危险性，此时图片分析模块6将信号传递到中央处理器1，中央处理器1通过无线信息收发模块7将危险行为人信息传递到智能终端8，对警务人员发出预警信号，同时将该人员行为信息及人脸信息存储到云存储系统9中。[0047]本发明中，步骤S5中，当对比结果显示获取到的人脸特征信息与云存储系统9中的人脸特征相似度M2＜90％时，则判定两者不具有关联性，不需要进行标记。[0048]本发明中，步骤S6中，当摄取的人的行为特征与云存储系统9中建立的行为模型特征相似度X＜80％时，则不需要发出预警信号，直接存储到云存储系统9中。[0049]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0050]尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
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