科创中国
基于帧间差分的暴力行为检测方法、系统、设备及介质
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-10-16 11:10:22
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 涂媛 | 2023-10-16 11:10:22
本公开公开了基于帧间差分的暴力行为检测方法、系统、设备及介质，将待检测视频的所有帧图像，均输入到第一卷积神经网络中，输出每一帧图像的外观特征；利用帧间差分法对待检测视频进行处理，提取出若干个差分帧图像；将每一个差分帧图像，均输入到第二卷积神经网络中，输出每一个差分帧图像的动作特征；将每一帧图像的外观特征输入到第一分类器中，输出当前帧图像的第一分类标签；将每一个差分帧图像的动作特征输入到第二分类器中，输出当前差分帧图像的第二分类标签；将第一分类标签和第二分类标签进行融合，输出当前帧图像的暴力行为检测结果；当存在暴力行为图像的帧数超过设定阈值时，则认为待检测视频存在暴力行为。
为了提高视频中异常行为检测的效率与分类的准确率，大量研究者们开始从事计算机视觉相关技术来进行针对视频中异常行为识别方面的研究。通过对监控视频进行分析、定位、跟踪来分析目标的动作序列，另外还通过综合场景特征来实现异常行为的判定，以提高异常行为识别的效率。随着社会的进步与经济的不断发展，公共安全事务越来越受到社会各界的关注。暴力事件的频繁发生，威胁着每个人的人身和生命安全，而无处不在的监控可以用来防范、制止暴力事件的发生。基于这些实际考虑，我们将重点放在利用计算机视觉和深度学习技术检测人类暴力行为上。
本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
在实现本公开的过程中，发明人发现现有技术中存在以下技术问题：
基于监控视频的人体行为识别，一直以来都备受中外研究者们的热情关注，原因不仅是由于基于视频的人体的行为识别研究在人机交互领域、安全监控方面、医疗诊断方面等具有非常重要的现实意义，而且行为识别的多领域广泛运用更是让它拥有了更多的研究价值，因此国内外众多科研工作者已经开展了大量的研究工作。基于视频的人体行为识别技术，涉及到了包括模式识别、图像处理和人工智能等多个知识领域，其中可能遇到的各种有待解决的问题包括环境变化、光线变化、目标遮挡等更是为视频中人的行为识别研究带来了很大的挑战。
视频中异常行为的判断还处于人工识别的阶段，人工识别虽然比计算机识别的准确率高，但要通过人工的方式实时地处理大量的监控数据几乎是不可能的，再者想要快速地从大量视频数据中提取有用信息的难度更大。
此技术是山东师范大学吕蕾研发，山东师范大学，位于山东省济南市，宗旨和业务范围是“面向社会培养高等学历师资人才，进行成人教育，促进教育事业发展”。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
提供一种基于帧间差分的双通道特征提取和标签融合的视频暴力行为检测方法，其能够精确地从实时监控或视频中识别出发生的暴力行为，使得安全部门能即使得知和制止暴力行为的发生，也解决了人为观察监考的疲惫和疏忽。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地保定，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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