(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 202210142681.X (22)申请日 2022.02.16 (71)申请人 中山职业 技术学院 地址 528405 广东省中山市博爱七路25号 (72)发明人 谭论正　何成　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 卢泽明 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06T 7/269(2017.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种行为识别方法、 系统及电子设备 (57)摘要 本申请提供了一种行为识别方法、 系统及电 子设备， 在该方法中， 对采集到的视频数据进行 特征提取， 确定目标对象行为的外观特征以及运 动特征， 然后根据外观特征 以及运动特征， 确定 特征之间的黎曼流形距离特征， 根据所有特征得 到预测行为标签， 并根据预测行为标签判定目标 对象行为是否为合规性， 通过该方法可以利用黎 曼流形距离特征对目标对象进行准确的静态分 析， 进而准确的判定目标对象行为的类别， 准确 的判定目标对象的行为是否合 规。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 114550289 A 2022.05.27 CN 114550289 A 1.一种行为识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取由视频采集设备采集到的视频数据， 并在所述视频数据中提取出目标对象的外观 特征以及运动特 征； 根据所述目标对象的所述外观特征以及所述运动特征， 得到所述外观特征与 所述运动 特征之间黎曼流形距离特 征； 根据所述外观特征、 所述运动特征以及所述黎曼流形距离特征， 计算得到所述目标对 象行为对应的加权系数； 根据所述加权系数， 计算得到所述目标对象的行为对应的预测行为标签； 根据所述预测行为标签， 判定所述目标对象行为是否为 合规行为。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述视频数据中提取出目标对象的外观特 征， 包括： 在所述视频 数据中提取 出采样帧， 并对所述采样帧进行 前景分割， 得到目标对象图像； 对所述目标对象图像进行模板化处 理， 获得模板化图像； 在所述模板化图像中分别确定出目标对象轮廓以及目标对象各个部位， 得到根 窗口以 及部位窗口； 根据所述根窗口确定目标对象的轮廓特征， 并根据 所述部位窗口确定目标对象的部位 特征； 根据所述轮廓特 征以及所述部位特 征， 确定所述目标对象的外观特 征。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述视频数据中提取出目标对象的运动特 征， 包括： 在所述视频 数据中提取 出采样帧， 确定所述采样帧的光 流矢量数据； 对所述光流矢量数据中的光 流的幅值进行加权， 得到光 流直方图； 对所述光流直方图进行归一 化处理， 得到所述目标对象对应的运动特 征。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据所述目标对象的所述外观特征以及所述 运动特征， 得到所述外观特 征与所述 运动特征之间黎曼流形距离特 征， 包括： 根据所述外观特 征以及所述 运动特征， 构建所述目标对象对应的特 征矩阵； 对所述特 征矩阵进行指定计算， 得到特 征距离矩阵； 对所述特 征距离矩阵进行降维处 理， 得到所述 黎曼流形距离特 征。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据所述外观特征、 所述运动特征以及所述 黎曼流形距离特 征， 计算得到所述目标对象行为对应的加权系数， 包括： 根据所述外观特征、 所述运动特征以及所述黎曼流形距离特征， 得到所述目标对象行 为对应的特 征类内一 致性参数； 根据所述外观特征、 所述运动特征以及所述黎曼流形距离特征， 得到所述目标对象行 为对应的特 征类间可分性 参数； 根据所述特 征类内一 致性参数以及特 征类间可分性 参数， 得到所述加权系数。 6.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 根据所述加权系数， 计算得到所述目标对象 行为对应的预测行为标签， 包括： 根据所述加权系数对所述目标对象行为进行分类得分计算， 得到目标对象行为对应的 分类得分；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114550289 A 2根据所述分类得分， 输出 所述目标对象行为对应预测行为标签。 7.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在判定所述目标对象行为是否为合规行为之 后， 所述方法还 包括： 判定已存 储的所述目标对象行为的特 征数据是否超过 预设存储时长； 若是， 则删除已存 储的所述特 征数据； 若否， 则继续保存所述特 征数据。 8.一种行为识别系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 特征提取模块， 用于获取由视频采集设备采集到的视频数据， 并在所述视频数据中提 取出目标对象行为的外观特 征以及运动特 征； 特征融合模块， 用于根据所述目标对象行为的所述外观特征以及所述运动特征， 得到 所述外观特 征与所述 运动特征之间黎曼流形距离特 征； 行为判定模块， 用于根据 所述外观特征、 所述运动特征以及所述黎曼流形距离特征， 计 算得到所述 目标对象行为对应的加权系 数； 根据所述加权系 数， 计算得到所述目标对 象行 为对应的预测行为标签； 根据所述预测行为标签， 判定所述目标对象行为是否为 合规行为。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存放计算机程序； 处理器， 用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时， 实现权利要求1 ‑7中任一项所 述的方法步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质内存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1 ‑7任一项所述的方法步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114550289 A 3