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CN113971868A - 一种基于幼儿行为统计的报警方法及系统 - Google Patents

一种基于幼儿行为统计的报警方法及系统 Download PDF

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CN113971868A
CN113971868A CN202010719698.8A CN202010719698A CN113971868A CN 113971868 A CN113971868 A CN 113971868A CN 202010719698 A CN202010719698 A CN 202010719698A CN 113971868 A CN113971868 A CN 113971868A
Authority
CN
China
Prior art keywords
infant
behavior
dangerous
preset
area
Prior art date
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Pending
Application number
CN202010719698.8A
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English (en)
Inventor
呼延斌
邱朋
马晓磊
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E Cheng Rongchuang Information Technology Co ltd
Original Assignee
E Cheng Rongchuang Information Technology Co ltd
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Abstract

本发明公开了一种基于幼儿行为统计的报警方法及系统,方法包括:获取预设区域内至少一个摄像采集装置采集的视频流数据,所述视频流数据包括多帧图像;利用图像处理技术,识别所述多帧图像中的预设危险区域;利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,判断所述多帧图像中是否存在幼儿;当存在幼儿时,判断幼儿是否处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为是否属于危险行为,当幼儿处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为属于危险行为时,判定幼儿处于危险状态;当幼儿处于危险状态时,发送报警信号。实现了及时对幼儿的行为和活动范围进行监控、报警以及将监控信息以数字化信息的形式反馈给老师和家长。

Description

一种基于幼儿行为统计的报警方法及系统
技术领域
本发明涉及机器视觉技术领域,具体涉及一种基于幼儿行为统计的报警方法及系统。
背景技术
随着社会进程的不断发展,幼儿的安全的状态是老师和家长非常关心的信息,目前,市场上针对幼儿进行监护的产品越来越多,由于孩子尚处于成长时期,不能识别幼儿的运动趋势、一些危险动作以及危险物品,因此,当孩子独自处于某一区域时,无法提前对幼儿是否会接近危险做出预测,存在许多安全隐患,无法及时对婴幼儿的行为和活动范围进行监控、报警以及将监控信息以数字化信息的形式反馈给老师和家长的问题。
发明内容
因此,本发明提供的一种基于幼儿行为统计的报警方法及系统,克服了现有技术中无法及时对婴幼儿的行为和活动范围进行监控、报警以及将监控信息以数字化信息的形式反馈给老师和家长的缺陷。
为达到上述目的,本发明提供如下技术方案:
第一方面,本发明实施例提供一种基于幼儿行为统计的报警方法,包括:
获取预设区域内至少一个摄像采集装置采集的视频流数据,所述视频流数据包括多帧图像;
利用图像处理技术,识别所述多帧图像中的预设危险区域;
利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,判断所述多帧图像中是否存在幼儿;
当存在幼儿时,判断幼儿是否处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为是否属于危险行为,当幼儿处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为属于危险行为时,判定幼儿处于危险状态;
当幼儿处于危险状态时,发送报警信号。
在一实施例中,在预设区域内设置至少一个音频监控装置,用于监听幼儿的活动情况及当接收到报警信号时,发出语音警告信息。
在一实施例中,利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,判断所述多帧图像中是否存在幼儿,包括:利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,从所述多帧图像中判断是否提取到预设数量旋转自由度的运动特征,如果是,则判定所述多帧图像中存在幼儿,如果否,则判定所述多帧图像中不存在幼儿。
在一实施例中,图像中幼儿的像素点与预设危险区域像素点的距离小于预设距离时,判定幼儿处于危险状态。
在一实施例中,将幼儿处于危险状态的前后预设时间段内的多帧图像进行备份。
在一实施例中,幼儿的行为是否属于危险行为,包括:
将幼儿的行为与预设人体行为数据库的行为进行比对,判断预设人体行为数据库中是否存在幼儿预设行为标签,预设人体行为数据库,包括:人体的危险行为图像和安全行为图像;
当存在幼儿预设行为标签时,同预设人体行为数据库已经进行过幼儿预设行为标签标记的人体关节运动模型进行神经网络算法分类比对,判断幼儿的行为是否属于危险行为。
在一实施例中,将分类后的幼儿行为按时间轴顺序进行排列统计。
第二方面,本发明实施例提供一种基于幼儿行为统计的报警系统,包括:
图像采集模块,用于获取预设区域内至少一个摄像采集装置采集的视频流数据,所述视频流数据包括多帧图像;
图像识别模块,用于利用图像处理技术,识别所述多帧图像中的预设危险区域;
幼儿检测模块模块,用于利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,判断所述多帧图像中是否存在幼儿;
危险状态判别模块,用于当存在幼儿时,判断幼儿是否处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为是否属于危险行为,当幼儿处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为属于危险行为时,判定幼儿处于危险状态;
报警模块,用于当幼儿处于危险状态时,发送报警信号。
第三方面,本发明实施例提供一种终端,包括:至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器,其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行本发明实施例第一方面所述的基于幼儿行为统计的报警方法。
第四方面,本发明实施例提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行本发明实施例第一方面所述的基于幼儿行为统计的报警方法。
本发明技术方案,具有如下优点:
1.本发明提供的基于幼儿行为统计的报警方法及系统,利用图像处理技术,识别所述多帧图像中的预设危险区域,根据人体关节运动特征追踪技术及幼儿的体貌特征,识别、追踪儿童行为活动并进行行为活动识别和统计,当幼儿处于危险状态时,发送报警信号,及时对幼儿的行为和活动范围进行监控、报警以及将监控信息以数字化信息的形式反馈给老师和家长。
2.本发明提供的基于幼儿行为统计的报警方法及系统,将分类后的幼儿行为按时间轴顺序进行排列统计,采用可视化时间轴顺序将幼儿行为动作信息进行排序,上传至控制中心主机,控制中心主机再传到公网,远程监控可以同步查看控制中心主机获取的图像视频信息,使得监护人和院方实时了解到幼儿的行为活动数据和信息,方便了幼儿园方的管理,减少了监护人的监护压力,同时利用公网网络也极大的保证了信息的准确性和系统的可用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于幼儿行为统计的报警方法的一个具体示例的流程图;
图2为本发明实施例提供的一种基于幼儿行为统计的报警系统的模块组成图;
图3为本发明实施例提供的一种终端一个具体示例的组成图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例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实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,还可以是两个元件内部的连通,可以是无线连接,也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
此外,下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
实施例1
本发明实施例提供的一种基于幼儿行为统计的报警方法,如图1所示,包括如下步骤:
步骤S1:获取预设区域内至少一个摄像采集装置采集的视频流数据,所述视频流数据包括多帧图像。
在本发明实施例中,摄像采集装置24小时实时获取视频流数据,在预设区域内可以设置一个或者多个摄像采集装置,单个摄像采集装置可能存在监视盲点的问题,需要多个摄像采集装置24小时不间断监控,以提高监控的准确度,仅以此举例,不以此为限,在实际应用中根据实际需求设置相应数量的摄像采集装置;预设区域可以为教室、家庭、等幼儿自由活动或者脱离老师看护的区域,仅以此举例,不以此为限,在实际应用中根据实际需求选择相应安装摄像采集装置的区域。
在本发明实施例中,在危险区域附近安装网络摄像机,危险区域是指任何存在安全隐患的区域以及在此区域存在危险物品,例如:各种危险品的周围,以及危险物品的本身,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中根据实际需求对危险区域进行相应的划分。例如:在教室安装网络摄像机,安装位置可以选在教室的墙角,以便监视范围能覆盖窗台、进出门和教室的大部分区域,在门口和存在隐患的其它位置,如游乐区域和走廊,安装网络摄像机,安装位置正对危险区域,保障全部能监视到危险区域,仅以此举例,不以此为限,摄像机的安装位置根据实际需求进行相应的改变。
在本发明实施例中,摄像采集装置可以选择市售的网络摄像机,采用网络摄像机的形式,可以实现互联网的远程访问,在低照度环境中很多廉价摄像机拍摄效果差,成本最低并最有效的方法是采用有环形红外照明功能的摄像机镜头,其内置的云台,可以水平、垂直方向转动,在很大程度上增加了监视范围,可以用于监控单个房间,仅以此举例,不以此为限,在实际应用中根据实际需求选择相应的摄像采集装置。
在本发明实施例中,将采集到的多帧图像进行时间标定,以便观察不同时间点上,图像内待检测目标的位置移动。
步骤S2:利用图像处理技术,识别所述多帧图像中的预设危险区域。
在本发明实施例中,利用现有的图像处理技术,将采集到的多帧图像进行区域划分,空间上,在图片上划分多个危险区域,并设定各个危险区域的范围,危险区域是在部署网络摄像机时指定标记出来的,每部网络摄像机都是实时拍摄,实时向控制中心主机传输视频图像,控制中心主机进行图像分析,在预设危险区域的设置上,可以首先设置一片区域为第一危险区域,然后在第一危险区域的周围,比如:2米内的范围设置为第二危险区域,通过此种方法,当幼儿进入第二危险区域时,即认为进入危险区域,存在安全隐患,更好的保证了幼儿的安全。
步骤S3:利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,判断所述多帧图像中是否存在幼儿。
在本发明实施例中,基于人体关节自由度的特殊性,利用现有的人体关节运动模型的自由度,追踪采集目标的行为活动,结合采集到的多帧图像及图像的时间点,判断多帧图像是否有待检测目标。例如,当待检测目标为动物时,动物的关节与人体关节并不相同,因此,基于人体关节的特殊性,识别出待检测目标是否为人体,当没有采集到人体时,重新进行视频的采集,同时,结合幼儿的体貌特征,例如:对待采集目标进行身高、体型、身材发育以及面目识别,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中根据实际需求选择相应的体貌特征进行设置,通过人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征结合,检测判断待检测目标是否为幼儿。
在本发明实施例中,利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,判断是否存在幼儿,如果是,则判定该视频图像中采集到人体,如果否,则判定该视频图像中没有采集到人体,同时结合幼儿的体貌特征,判断检测到的人是否为幼儿,实际中,从每个网络摄像机采集到的视频图像中判断是否在幼儿园提取到了人体关节运动模型的7个旋转自由度的运动特征,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中根据实际需求选择相应预设数量的旋转自由度。
步骤S4:当存在幼儿时,判断幼儿是否处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为是否属于危险行为,当幼儿处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为属于危险行为时,判定幼儿处于危险状态。
在本发明实施例中,将幼儿处于危险状态的前后预设时间段内的多帧图像进行备份,为校方及家长提供了视频图像资料,便于家长掌握幼儿活动,加强家长与校方的信息交流,有利于幼儿的健康成长与管理。
在本发明实施例中,幼儿的行为是否属于危险行为,包括:将幼儿的行为与预设人体行为数据库的行为进行比对,判断预设人体行为数据库中是否存在幼儿预设行为标签,预设人体行为数据库,包括:人体的危险行为图像和安全行为图像;当存在幼儿预设行为标签时,同预设人体行为数据库已经进行过幼儿预设行为标签标记的人体关节运动模型进行神经网络算法分类比对,判断幼儿的行为是否属于危险行为,通过标签标记的方法,加快了危险行为的识别、及报警,更加迅速的保障儿童安全。
在本发明实施例中,将分类后的幼儿行为按时间轴顺序进行排列统计,以时间轴的形式对幼儿的行为活动进行输出记录,幼儿的多方监管人可以通过网络对幼儿的行动进行实时监控,实际中,可以将统计结果以表格、文字、图片等形式进行输出,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中根据实际需求选择相应的统计方式;通过时间轴输出幼儿的行为分析,便于家长掌握幼儿活动,加强家长与校方的信息交流,有利于幼儿的健康成长,例如:将已经过分类判断的幼儿行为活动,按时间轴顺序排列统计在网络或手机短信中,以供监管方查看,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中根据实际需求选择相应的终端设备。也可以将幼儿进行行为活动的视频图像另行备份存于人体行为数据库中,为校方提供了视频图像资料,有助于幼儿的管理,同时,保留视频图像的证据,还可以不断扩充图像识别标签数据库,从而提高图像识别的准确率。
在本发明实施例中,预设人体行为数据库存储了预先拍摄的人体行为图像,图像数量根据实际需求进行存储,例如:当检测到幼儿时,将检测到的幼儿图像信息进行数据备份,记录幼儿的行为活动数据,为后续家长及学校等查看提供方便;预设人体行为库中存贮了大量的人体的危险行为图像和安全行为图像,同时,对一些图片进行了标签设置,比如,幼儿进行爬窗、触摸电板、玩煤气灶、睡觉等行为时,设置相应的标签,标签中同时包含了危险动作和安全动作,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中根据图像的内容设置相应的标签;基于预设人体行为库,以及采集到的不同时间点的帧与帧之间图像,综合处理分析图像中幼儿的行为特点,判断检测到的幼儿是否是个真实存在的“幼儿”,根据该“幼儿”的行为特点结合预设人体行为数据库中图像、标签图像,判断数据库中是否存在符合该幼儿行为的标签信息,当数据库存在幼儿预设行为标签时,同预设人体行为数据库已经进行过幼儿预设行为标签标记的人体关节运动模型进行神经网络算法分类比对,判断幼儿的行为是否属于危险行为,当幼儿的标签动作为安全行为时,重新进行图像的采集,危险行为时,即进入危险状态,其中,对现有的人体关节运动模型,利用神经网络算法进行分类比对时,可以采用递归神经网络算法、贝叶斯分类算法、决策树算法比对,得出幼儿的行为动作识别结果,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中选择相应神经网络算法进行比对。
在本发明实施例中,当不存在幼儿预设行为标签及当幼儿处于预设危险区域时,计算图像中幼儿的像素点与预设危险区域像素点的距离是否小于预设距离,判定幼儿处于危险状态,例如,计算幼儿与危险像素点的距离小于预设的2米时,此时检测为幼儿处于危险状态,当检测幼儿与危险像素点的距离大于等于2米时,此时处于安全范围,重新进行视频的采集,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中预设距离的数值根据实际需求进行相应变更;
步骤S5:当幼儿处于危险状态时,发送报警信号。
在本发明实施例中,当有一个摄像采集装置装置时,此时采集装置采集的图片中,幼儿处于危险状态,统计幼儿的行为活动表格;当存在至少一个摄像采集装置时,根据摄像采集装置采集到幼儿处于危险状态的摄像机数量大于预设数量时,统计幼儿的行为活动表格,通过多个摄像采集装置同时满足相应条件,提高统计的准确性,摄像机的预设数量不做限制,该预设数量可以大于摄像采集装置的一半,也可以是全部的摄像采集装置的数量,根据实际需求可以相应设置;通过摄像采集装置自动识别儿童行为活动并按时间轴顺序进行记录输出分析,当识别到幼儿做出危险行为或靠近危险区域或危险品时发出警告联系老师,将报警信号发送给监护人和相关机构,远程语言系统可以发出语音警告信息,音频监控功能可以使老师和幼儿园管理人员看到和听到幼儿的活动情况,实时让老师与儿童对话,及时进行安全教育,以防危险行为的再次发生。
在本发明实施例中,当幼儿处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为属于危险行为时,判定幼儿处于危险状态,报警信号包括:语音报警、灯光报警、手机短信报警、邮件报警、拨打报警电话,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中根据实际需求选择相应的报警方式,在存在安全隐患的部位安装报警探头,包括门磁、红外探测器、震动探测器、烟感探测器、煤气监测探测器等,并且把这些探测器接入到网络摄像机的报警接口上,仅以次举例,不以此为限,在实际应用中选择相应的探测器。结合成本考虑,可以在预设区域使用网络摄像机进行监控,此种形式实现的互联网远程访问。
在本发明实施例中,在报警联动上,幼儿园内部的警笛声音和灯光的报警,及时把报警事件以邮件方式通知用户,控制中心主机上可绑定邮箱,自动发送邮件,也可在用户手机安装配套的APP,通过APP实现远程语音对话,还可以实现报警自动抓拍图片、报警自动录像等功能,当判定危险时,控制中心主机将危险时段前后录像另行备份,同时将视频和图像保存在摄像机内置的SD卡上,也可以保存在其他的电脑硬盘上,控制中心主机具有将报警事件及时传递到外部的功能,如及时通知社区管理处,及时拨打报警电话,及时向预设手机发送短信息功能等功能,每个网络摄像机利用无线或有线网络,接入幼儿园内的路由器,通过路由器接入运营商的宽带网络,将视频传输到公网,实现远程监视,通常情况下还要申请一个域名,把域名绑定到路由器上,这样在远程可以方便的访问家庭的视频图像,网络摄像机将视频传到控制中心主机,控制中心主机再传到公网,远程监控也是同步查看控制中心主机获取的图像视频信息,
本发明实施例中提供的基于幼儿行为统计的报警方法,利用图像处理技术,识别所述多帧图像中的预设危险区域,根据人体关节运动特征追踪技术及幼儿的体貌特征,识别、追踪儿童行为活动并进行行为活动识别和统计,当幼儿处于危险状态时,发送报警信号,及时对幼儿的行为和活动范围进行监控、报警以及将监控信息以数字化信息的形式反馈给老师和家长。
实施例2
本发明实施例提供一种基于幼儿行为统计的报警系统,如图2所示,包括:
图像采集模块1,用于获取预设区域内至少一个摄像采集装置采集的视频流数据,所述视频流数据包括多帧图像;此模块执行实施例1中的步骤S1所描述的方法,在此不再赘述。
图像识别模块2,用于利用图像处理技术,识别所述多帧图像中的预设危险区域;此模块执行实施例1中的步骤S2所描述的方法,在此不再赘述。
幼儿检测模块模块3,用于利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,判断所述多帧图像中是否存在幼儿;此模块执行实施例1中的步骤S3所描述的方法,在此不再赘述。
危险状态判别模块4,用于当存在幼儿时,判断幼儿是否处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为是否属于危险行为,当幼儿处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为属于危险行为时,判定幼儿处于危险状态;此模块执行实施例1中的步骤S4所描述的方法,在此不再赘述。
报警模块5,用于当幼儿处于危险状态时,发送报警信号;此模块执行实施例1中的步骤S5所描述的方法,在此不再赘述。
本发明实施例提供一种基于幼儿行为统计的报警系统,利用图像处理技术,识别所述多帧图像中的预设危险区域,根据人体关节运动特征追踪技术及幼儿的体貌特征,识别、追踪儿童行为活动并进行行为活动识别和统计,当幼儿处于危险状态时,发送报警信号,及时对幼儿的行为和活动范围进行监控、报警以及将监控信息以数字化信息的形式反馈给老师和家长。
实施例3
本发明实施例提供一种终端,如图3所示,包括:至少一个处理器401,例如CPU(Central Processing Unit,中央处理器),至少一个通信接口403,存储器404,至少一个通信总线402。其中,通信总线402用于实现这些组件之间的连接通信。其中,通信接口403可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard),可选通信接口403还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器404可以是高速RAM存储器(Random Access Memory,易挥发性随机存取存储器),也可以是非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。存储器404可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器401的存储装置。其中处理器401可以执行实施例1中的基于幼儿行为统计的报警方法。存储器404中存储一组程序代码,且处理器401调用存储器404中存储的程序代码,以用于执行实施例1中的基于幼儿行为统计的报警方法。其中,通信总线402可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture,简称EISA)总线等。通信总线402可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图3中仅用一条线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。其中,存储器404可以包括易失性存储器(英文:volatile memory),例如随机存取存储器(英文:random-access memory,缩写:RAM);存储器也可以包括非易失性存储器(英文:non-volatile memory),例如快闪存储器(英文:flash memory),硬盘(英文:hard disk drive,缩写:HDD)或固降硬盘(英文:solid-state drive,缩写:SSD);存储器404还可以包括上述种类的存储器的组合。其中,处理器401可以是中央处理器(英文:central processingunit,缩写:CPU),网络处理器(英文:network processor,缩写:NP)或者CPU和NP的组合。
其中,存储器404可以包括易失性存储器(英文:volatile memory),例如随机存取存储器(英文:random-access memory,缩写:RAM);存储器也可以包括非易失性存储器(英文:non-volatile memory),例如快闪存储器(英文:flash memory),硬盘(英文:hard diskdrive,缩写:HDD)或固态硬盘(英文:solid-state drive,缩写:SSD);存储器404还可以包括上述种类的存储器的组合。
其中,处理器401可以是中央处理器(英文:central processing unit,缩写:CPU),网络处理器(英文:network processor,缩写:NP)或者CPU和NP的组合。
其中,处理器401还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文:application-specific integrated circuit,缩写:ASIC),可编程逻辑器件(英文:programmable logic device,缩写:PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(英文:complex programmable logic device,缩写:CPLD),现场可编程逻辑门阵列(英文:field-programmable gate array,缩写:FPGA),通用阵列逻辑(英文:generic arraylogic,缩写:GAL)或其任意组合。
可选地,存储器404还用于存储程序指令。处理器401可以调用程序指令,实现如本申请执行实施例1中的基于幼儿行为统计的报警方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质上存储有计算机可执行指令,该计算机可执行指令可执行实施例1中的基于幼儿行为统计的报警方法。其中,所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)、随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)、快闪存储器(Flash Memory)、硬盘(Hard DiskDrive,缩写:HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive,SSD)等;所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (10)

1.一种基于幼儿行为统计的报警方法,其特征在于,包括:
获取预设区域内至少一个摄像采集装置采集的视频流数据,所述视频流数据包括多帧图像;
利用图像处理技术,识别所述多帧图像中的预设危险区域;
利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,判断所述多帧图像中是否存在幼儿;
当存在幼儿时,判断幼儿是否处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为是否属于危险行为,当幼儿处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为属于危险行为时,判定幼儿处于危险状态;
当幼儿处于危险状态时,发送报警信号。
2.根据权利要求1所述的基于幼儿行为统计的报警方法,其特征在于,在预设区域内设置至少一个音频监控装置,用于监听幼儿的活动情况及当接收到报警信号时,发出语音警告信息。
3.根据权利要求1所述的基于幼儿行为统计的报警方法,其特征在于,利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,判断所述多帧图像中是否存在幼儿,包括:利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,从所述多帧图像中判断是否提取到预设数量旋转自由度的运动特征,如果是,则判定所述多帧图像中存在幼儿,如果否,则判定所述多帧图像中不存在幼儿。
4.根据权利要求1所述的基于幼儿行为统计的报警方法,其特征在于,图像中幼儿的像素点与预设危险区域像素点的距离小于预设距离时,判定幼儿处于危险状态。
5.根据权利要求1所述的基于幼儿行为统计的报警方法,其特征在于,将幼儿处于危险状态的前后预设时间段内的多帧图像进行备份。
6.根据权利要求1所述的基于幼儿行为统计的报警方法,其特征在于,幼儿的行为是否属于危险行为,包括:
将幼儿的行为与预设人体行为数据库的行为进行比对,判断预设人体行为数据库中是否存在幼儿预设行为标签,预设人体行为数据库,包括:人体的危险行为图像和安全行为图像;
当存在幼儿预设行为标签时,同预设人体行为数据库已经进行过幼儿预设行为标签标记的人体关节运动模型进行神经网络算法分类比对,判断幼儿的行为是否属于危险行为。
7.根据权利要求6所述的基于幼儿行为统计的报警方法,其特征在于,将分类后的幼儿行为按时间轴顺序进行排列统计。
8.一种基于幼儿行为统计的报警系统,其特征在于,包括:
图像采集模块,用于获取预设区域内至少一个摄像采集装置采集的视频流数据,所述视频流数据包括多帧图像;
图像识别模块,用于利用图像处理技术,识别所述多帧图像中的预设危险区域;
幼儿检测模块模块,用于利用人体关节运动模型的自由度和幼儿的体貌特征,判断所述多帧图像中是否存在幼儿;
危险状态判别模块,用于当存在幼儿时,判断幼儿是否处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为是否属于危险行为,当幼儿处于预设危险区域,和/或,幼儿的行为属于危险行为时,判定幼儿处于危险状态;
报警模块,用于当幼儿处于危险状态时,发送报警信号。
9.一种终端,其特征在于,包括:至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器,其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行权利要求1-7任一所述的基于幼儿行为统计的报警方法。
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存储有计算机指令,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7任一所述的基于幼儿行为统计的报警方法。
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