(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 202211043986.1 (22)申请日 2022.08.30 (71)申请人 长沙海信智能系统研究院有限公司 地址 410006 湖南省长 沙市岳麓区洋湖街 道潇湘南路一段368号中盈广场C座5 层502号 (72)发明人 刘柯　闾凡兵　吴婷　 (74)专利代理 机构 长沙市岳麓慧专利代理事务 所(普通合伙) 43270 专利代理师 王中华 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/62(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 打架行为识别方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本发明提供一种打架行为识别方法、 装置及 电子设备。 所述方法包括如下步骤： 提取各个目 标行人的轮廓图； 识别各个目标行人的关键点坐 标及姿态类别； 根据跟踪 过程中目标行人的关键 点坐标的变化判断目标行人是否出现打架动作； 计算各个目标行人之间的距离， 当一目标行人与 另一目标行人之间的距离小于预设的距离阈值 同时该目标行人在跟踪过程中的打架动作的出 现次数大于预设的动作阈值且目标行人在跟踪 过程中姿态类别的切换次数大于预设的切换阈 值时， 发出打架警告， 通过准确识别目标行人的 关键点坐标及姿态类别， 并计算关键点位移速 度， 进而利用关键点坐标、 姿态类别和关键点位 移速度的结合来完成打架行为识别， 能有效提升 识别的准确率。 权利要求书3页 说明书8页 附图5页 CN 115424341 A 2022.12.02 CN 115424341 A 1.一种打架行为识别方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤S1、 获取待检测的图像， 将待检测的图像输入到预设的目标提取网络中， 提取各个 目标行人的轮廓图； 步骤S2、 将所述目标行人的轮廓图输入预设的姿态识别网络， 得到各个目标行人的关 键点坐标及姿态类别； 步骤S3、 通过预设的行人跟踪模型对所述目标行人进行跟踪， 并根据跟踪过程中目标 行人的关键点 坐标的变化计算目标 行人的关键点 位移速度和位移方向； 步骤S4、 根据目标行人的关键点位移速度与预设的速度阈值之间的比较结果、 目标行 人的关键点位移方向与其他目标行人之间的指向关系以及目标行人的关键点与其他目标 行人之间区域重合关系确定目标 行人是否出现打架动作； 步骤S5、 记录目标行人在跟踪过程中的打架动作的出现次数和目标行人在跟踪过程中 姿态类别的切换次数， 并计算各个目标 行人之间的距离； 步骤S6、 当一目标行人与另一目标行人之间的距离小于预设的距离阈值同时该目标行 人在跟踪过程中的打架动作的出现次数大于预设的动作阈值且目标行人在跟踪过程中姿 态类别的切换次数 大于预设的切换阈值时， 发出打架警告。 2.如权利要求1所述的打架行为识别方法， 其特征在于， 所述步骤S3中根据跟踪过程中 目标行人的关键点坐标的变化计算目标行人的关键点位移速度和位移方向具体包括： 根据 当前帧与当前帧之前n帧图像中目标行人的关键点坐标的变化计算得到该目标行人的关键 点位移速度和位移方向， n 为正整数； 所述步骤S4具体包括： 判断该目标行人的关键点位移速度 是否超过预设的速度阈值、 位移方向是否指向另一 个目标行人、 以及该目标 行人的关键点是否与另一个目标 行人出现区域重合； 当该目标行人的关键点位移速度超过预设的速度阈值且位移方向指向另一个目标行 人且该目标行人的关键点与另一个目标行人出现区域重合时， 认定该目标行人出现一次打 架动作。 3.如权利要求2所述的打架行为识别方法， 其特征在于， 所述根据当前帧与当前帧之前 n帧图像中目标行人的关键点坐标的变化计算得到该目标行人的关键点位移速度以及判断 该目标行人的关键点 位移速度是否超过 预设的速度阈值具体包括： 根据预设的第一速度计算公式计算所述目标 行人的多个关键点的位移速度； 计算确定所述多个关键点的位移速度中的最大位移速度和平均位移速度； 当所述多个关键点的位移速度中的最大位移速度超过预设的最大速度阈值且平均位 移速度超过预设的平均速度阈值时， 判定所述该目标行人的关键点位移速度超过预设的速 度阈值。 4.如权利要求3所述的打架行为识别方法， 其特 征在于， 所述第一速度计算公式为： 其中， Vi表示第i个关键点的位移速度， 和 为当前帧第i个关键点横坐标和纵坐权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115424341 A 2标， 和 为当前帧之前n帧图像中第i个关键点横坐标和纵坐标， t为当前帧与当前帧 之前n帧图像之间的间隔时长， i 为正整数。 5.如权利要求3所述的打架行为识别方法， 其特征在于， 所述目标行人的多个关键点包 括： 右手手腕关键点、 左手 手腕关键点、 右腿脚踝关键点以及左腿脚踝关键点。 6.如权利要求1所述的打架行为识别方法， 其特征在于， 所述步骤S5中计算各个目标行 人之间的距离的公式为： 其中， 为第j个目标行人的髋关节中点的横坐标和纵坐标，  为第k个目标行人的髋 关节中点的横坐标和纵坐标， 为第 j个目标行人和第k个目标 行人之间的距离， j和k均为 正整数。 7.如权利要求1所述的打架行为识别方法， 其特 征在于， 所述 步骤S1具体包括： 通过所述目标提取网络识别得到各个目标行人的人脸框以及各个目标行人的对齐参 数； 根据目标行人的人脸框以及目标行人的对齐参数建立各个目标行人的轮廓图； 所述各 个目标行人的对齐参数具体包括： 面部的中点参数、 双肩的中点参数、 髋关节的中点参数、 人体外接圆参数； 所述步骤S2具体包括： 根据 所述目标行人的轮廓图识别所述各个目标行人的关键点坐 标； 根据所述目标行人的关键点坐标和所述目标行人的轮廓图对所述目标行人的姿态进 行分类， 得到目标 行人的姿态类别； 所述姿态类别包括打架姿态和正常姿态。 8.如权利要求7所述的打架行为识别方法， 其特征在于， 所述步骤S5中， 每一次目标行 人在跟踪过程中从正常姿态切换至 打架姿态或从打架姿态切换至正常姿态， 则认为目标行 人在跟踪过程中姿态类别完成了一次切换。 9.一种打架行为识别装置， 其特 征在于， 包括如下步骤： 提取单元， 用于获取待检测的图像， 将待检测的图像输入到预设的目标提取网络 中， 提 取各个目标 行人的轮廓图； 识别单元， 用于将所述目标行人的轮廓图输入预设的姿态识别网络， 得到各个目标行 人的关键点 坐标及姿态类别； 第一计算单元， 用于通过预设的行人跟踪模型对所述目标行人进行跟踪， 并根据跟踪 过程中目标 行人的关键点 坐标的变化计算目标 行人的关键点 位移速度和位移方向； 行为判断单元， 用于根据目标行人的关键点位移速度与 预设的速度阈值之间的比较结 果、 目标行人的关键点位移方向与其他目标行人之 间的指向关系以及目标行人的关键点与 其他目标行人之间区域重合关系确定目标 行人是否出现打架动作； 行为记录单元， 用于记录目标行人在跟踪过程中的打架动作的出现次数和目标行人在 跟踪过程中姿态类别的切换次数， 并计算各个目标 行人之间的距离；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115424341 A 3