(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 202210626034.6 (22)申请日 2022.06.02 (71)申请人 江西交通职业 技术学院 地址 330013 江西省南昌市双港东大街64 4 支路359号江西交通职业 技术学院 (72)发明人 张铮　 (74)专利代理 机构 合肥市科融知识产权代理事 务所(普通 合伙) 34126 专利代理师 江兰 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G08B 21/02(2006.01)G06V 10/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于机器视觉的危险行为检测方法和 系统 (57)摘要 本发明实施例涉及危险行为检测技术领域， 具体公开了一种基于机器视觉的危险行为检测 方法和系统。 本发明实施例通过对危险区域的危 险监察数据进行分析处理， 判断是否存在危险嫌 疑人， 并在存在危险嫌疑人时， 对所述危险嫌疑 人进行跟踪监视， 获取并实时传输跟踪监视视 频； 对所述跟踪监视视频中的危险嫌 疑人和多个 其他人进行行为表情分析， 判断是否存在危险行 为； 在存在危险行为时， 基于所述危险行为的发 生位置进行危险行为报警。 能够为危险嫌疑人进 行判断和跟踪监视， 通过对跟踪监视视频的实时 分析， 在危险嫌疑人进行危险行为时， 及时判断 与报警， 从而快速有效的发现危险行为， 并为及 时制止危险行为 提供有效的辅助。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 114937226 A 2022.08.23 CN 114937226 A 1.一种基于 机器视觉的危险行为检测方法， 其特 征在于， 所述方法具体包括以下步骤： 对危险区域的危险监察数据进行分析处理， 判断是否存在危险嫌疑人， 并在存在危险 嫌疑人时， 对所述 危险嫌疑人进行跟踪监视， 获取并实时传输跟踪监视 视频； 对所述跟踪监视视频中的危险嫌疑人和多个其他人进行行为表情分析， 判断是否存在 危险行为； 在存在危险行为时， 基于所述 危险行为的发生 位置进行危险行为报警。 2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的危险行为检测方法， 其特征在于， 所述对危险 区域的危险监察数据进 行分析处理， 判断是否存在危险嫌疑人， 并在 存在危险嫌疑人时， 对 所述危险嫌疑人进行跟踪监视， 获取并实时传输跟踪监视 视频具体包括以下步骤： 实时接收危险区域的危险监 察数据； 对所述危险监察数据进行实时分析处 理， 得到分析处 理结果； 根据所述分析处 理结果， 判断是否存在危险嫌疑人； 若存在危险嫌疑人， 则对所述危险嫌疑人进行跟踪标记， 根据所述跟踪标记进行跟踪 监视， 获取并实时传输跟踪监视 视频； 若不存在危险嫌疑人， 则不进行跟踪标记。 3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的危险行为检测方法， 其特征在于， 所述危险监 察数据包括 危险监控数据和危险扫描数据。 4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的危险行为检测方法， 其特征在于， 所述对所述 危险监察数据进行实时分析处 理， 得到分析处 理结果具体包括以下步骤： 根据所述 危险监控数据， 分析 是否存在嫌疑行为， 生成行为分析 结果； 根据所述 危险扫描数据， 分析 是否存在危险物品， 生成物品分析 结果； 综合所述行为分析 结果和所述物品分析 结果， 得到分析处 理结果。 5.根据权利要求3所述的基于机器视觉的危险行为检测方法， 其特征在于， 所述对所述 危险嫌疑人进行跟踪标记， 根据所述跟踪标记进行跟踪监视， 获取并实时传输跟踪监视视 频具体包括以下步骤： 根据所述 危险监控数据， 对所述 危险嫌疑人进行面部识别， 得到危险嫌疑人肖像数据； 根据所述 危险监控数据， 对所述 危险嫌疑人进行外形记录， 得到危险嫌疑人外形 数据； 根据所述 危险嫌疑人肖像数据和所述 危险嫌疑人外形 数据生成跟踪标记； 根据所述跟踪标记进行跟踪监视， 获取并实时传输跟踪监视 视频。 6.根据权利要求3所述的基于机器视觉的危险行为检测方法， 其特征在于， 所述对所述 跟踪监视视频中的危险嫌疑人和多个其他人进 行行为表情分析， 判断是否存在危险行为具 体包括以下步骤： 对所述跟踪监视 视频中的危险嫌疑人进行 行为表情分析， 得到嫌疑人 行为表情数据； 对跟踪监视视频中的多个所述其他人进行行为表情分析， 得到多个其他人行为表情数 据； 对所述嫌疑人行为表情数据和多个所述其他人行为表情数据进行综合分析处理， 判断 是否存在危险行为。 7.一种基于机器视觉的危险行为检测系统， 其特征在于， 所述系统包括危险嫌疑人确 定单元、 危险行为判断单 元和危险行为报警单 元， 其中：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114937226 A 2危险嫌疑人确定单元， 用于对危险区域的危险监察数据进行分析处理， 判断是否存在 危险嫌疑人， 并在存在危险嫌 疑人时， 对所述危险嫌 疑人进行跟踪监视， 获取并实时传输跟 踪监视视频； 危险行为判断单元， 用于对所述跟踪监视视频中的危险嫌疑人和多个其他人进行行为 表情分析， 判断是否存在危险行为； 危险行为报警单元， 用于在存在危险行为时， 基于所述危险行为的发生位置进行危险 行为报警。 8.根据权利要求7所述的基于机器视觉的危险行为检测系统， 其特征在于， 所述危险嫌 疑人确定单 元具体包括： 监察数据接收模块， 用于实时接收危险区域的危险监察数据， 所述危险监察数据包括 危险监控数据和危险扫描数据； 实时分析处 理模块， 用于对所述 危险监察数据进行实时分析处 理， 得到分析处 理结果； 危险嫌疑人判断模块， 用于根据所述分析处 理结果， 判断是否存在危险嫌疑人； 跟踪标记监视模块， 用于在存在危险嫌疑人时， 对所述危险嫌疑人进行跟踪标记， 根据 所述跟踪标记进行跟踪监视， 获取并实时传输跟踪监视视频， 在不存在危险嫌疑人时， 不进 行跟踪标记。 9.根据权利要求8所述的基于机器视觉的危险行为检测系统， 其特征在于， 所述实时分 析处理模块具体包括： 嫌疑行为分析子模块， 用于根据所述危险监控数据， 分析是否存在嫌疑行为， 生成行为 分析结果； 危险物品扫描子模块， 用于根据所述危险扫描数据， 分析是否存在危险物品， 生成物品 分析结果； 综合分析处理子模块， 用于综合所述行为分析结果和所述物品分析结果， 得到分析处 理结果。 10.根据权利要求8所述的基于机器视觉的危险行为检测系统， 其特征在于， 所述危险 行为判断单 元具体包括： 嫌疑人行为表情分析模块， 用于对所述跟踪监视视频中的危险嫌疑人进行行为表情分 析， 得到嫌疑人 行为表情数据； 其他人行为表情分析模块， 用于对跟踪监视视频中的多个所述其他人进行行为表情分 析， 得到多个其 他人行为表情数据； 危险行为判断模块， 用于对所述嫌疑人行为表情数据和多个所述其他人行为表情数据 进行综合分析处 理， 判断是否存在危险行为。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114937226 A 3