行为监测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种行为监测方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.目前对于工作场所中，基于图像识别每个工作人员是否玩手机，大多是情况下是基于手持物体的形状等方式进行判断，因此容易造成了较多误判，例如工作人员拿着手机状物品，就会被判断为玩手机，导致识别准确度较低，且容易误报，这样不仅会增加监管人员的工作量而导致工作效率低，还有可能会造成不必要的误会。


技术实现要素：

3.第一方面，本发明的主要目的是提供一种行为监测方法，用于手机的交互行为监测，包括：
4.检测到监控区域中存在具备预设行为信息的目标人员时，获取所述目标人员的目标图像；
5.对所述目标图像进行亮度检测，得到目标区域的亮度检测结果；
6.根据所述亮度检测结果，确定所述目标人员是否存在手机的交互行为。
7.可选地，所述在所述检测到监控区域中存在具备预设行为信息的目标人员时，获取所述目标人员的目标图像之前，所述方法还包括：
8.获取所述监控区域的监控信息，所述监控信息包括被监控人员；
9.对所述监控信息进行行为检测，得到所述被监控人员的行为检测结果；
10.根据所述行为检测结果判断所述监控区域是否存在具备预设行为信息的目标人员。
11.可选地，所述预设行为信息包括第一类行为信息和第二类行为信息；所述行为监测方法，还包括：
12.当所述目标图像中包含具有第一类行为信息的目标人员时，获取具有第一类行为信息的目标人员对应的视频流；
13.根据所述视频流统计所述目标人员在预定时间内出现第一类行为信息的行为次数；
14.根据所述行为次数确定所述目标人员是否出现第二类行为信息。
15.可选地，所述根据所述行为次数确定所述目标人员是否出现第二类行为信息，包括：
16.根据所述行为次数，判断所述行为次数是否超出第一预设值和/或所述第一类行为信息的持续时长是否超出第二预设值；
17.当所述行为次数超出第一预设值和/或所述第一类行为信息的持续时长超出第二预设值时，确定所述目标人员出现第二类行为信息。
18.可选地，所述对所述目标图像进行亮度检测，得到目标区域的亮度检测结果，包括：
19.对所述目标人员的目标图像进行像素分割，确定出第一像素区域和第二像素区域；
20.基于所述第一像素区域和所述第二像素区域，确定所述第一像素区域中每个像素的第一颜色通道值，以及所述第二像素区域中每个像素的第二颜色通道值；
21.根据所述第一颜色通道值计算出所述第一亮度值，并根据所述第二颜色通道值计算出所述第二亮度值。
22.可选地，所述根据所述亮度检测结果，确定所述目标人员是否存在手机的交互行为包括：
23.将第一亮度值和所述第二亮度值进行差值计算，确定对应的第一亮度差值；
24.判断所述第一亮度差值与第一预设阈值和第二预设阈值之间的关系；
25.当所述亮度差值大于所述第一预设阈值时，确定所述目标人员存在手机的交互行为；
26.当所述亮度差值小于所述第二预设阈值时，确定所述目标人员不存在手机的交互行为。
27.可选地，所述行为监测方法，还包括：
28.当所述亮度差值大于所述第二预设阈值且小于所述第一预设阈值时，确定所述目标人员的人脸像素区域；
29.基于所述人脸像素区域，提取出所述人脸像素区域中每个像素点对应的第三颜色通道值；
30.根据所述第三颜色通道值，计算得到每个像素点对应的亮度值；
31.针对所述人脸像素区域的多个像素点，将两两像素点之间的亮度值进行差值计算，得到差值结果；
32.根据所述差值结果对所述目标人员进行筛选，以确定所述目标人员是否存在手机的交互行为。
33.第二方面，本发明实施例提供了一种行为监测装置，用于手机的交互行为监测，包括：
34.获取模块，用于检测到监控区域中存在具备预设行为信息的目标人员时，获取所述目标人员的目标图像；
35.检测模块，用于对所述目标图像进行亮度检测，得到目标区域的亮度检测结果；
36.确定模块，用于根据所述亮度检测结果，确定所述目标人员是否存在手机的交互行为。
37.第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的行为监测方法的步骤。
38.第四方面，本发明实施例提供了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程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的行为监测方法的步骤。
39.本发明的上述方案至少包括以下有益效果：
40.本发明提供的行为监测方法，首先检测到监控区域中存在具备预设行为信息的目标人员时，获取目标人员的目标图像；对目标图像进行亮度检测，得到目标区域的亮度检测结果；根据亮度检测结果，确定目标人员是否存在手机的交互行为。由此提升了识别的准确度，避免了在告警过程中误报，减少了监管人员的工作量且提高了工作效率，可以有效地避免造成不必要的误会。
附图说明
41.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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示出的结构获得其他的附图。
42.图1为本发明实施例提供的行为监测方法的网络架构图；
43.图2为本发明实施例提供的行为监测方法的流程示意图；
44.图3为本发明实施例提供的行为监测方法的应用场景图；
45.图4为本发明实施例提供的行为监测装置的结构框图；
46.图5为本发明实施例提供的电子设备的结构框图。
47.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
48.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，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作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。
49.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
50.首先结合相关附图来举例介绍下本技术实施例的方案可能应用到的网络架构。
51.如图1所示，上述网络架构涉及到服务器、部署于工厂、办公室或商场等场所的图像采集终端，其中，服务器可以理解为记录有被监控人员的目标图像、身份信息等数据；图像采集终端用于采集工厂、办公室或商场等场所的人员目标图像，且图像采集终端具体可以为摄像头、抓拍机等；服务器用于接收图像采集终端上传的目标图像等，以方便后续基于目标图像对工作人员进行行为分析。
52.如图2所示，本发明实施例中提供的行为监测方法，用于手机的交互行为监测，包括：
53.s10、检测到监控区域中存在具备预设行为信息的目标人员时，获取目标人员的目标图像。
54.其中，上述在检测到监控区域中存在具备预设行为信息的目标人员时，获取目标人员的目标图像之前，该行为监测方法还包括：获取监控区域的监控信息，监控信息包括被监控人员；对监控信息进行行为检测，得到被监控人员的行为检测结果；根据行为检测结果判断监控区域是否存在具备预设行为信息的目标人员。
55.在本实施例中，监控区域可以是工厂、办公室、商场等场所，被监控人员的监控信息可以是由监控区域内部的图像采集设备实时采集或定时采集得到的，例如摄像头每小时拍摄的照片或摄像头实时拍摄的视频流中的多帧图片等，并且图片可以是jpg格式、png格式、tif格式、bmp格式等；可以理解的是，图片可以是灰度图，也可以是rgb图像、yuv图像或hsv图像等，监控信息中可以包含有人物图像及人物不同的姿态图像，例如被监控人员在办公室等场所所拍摄得到的；服务器可以根据采集得到的被监控人员的监控信息，并确定出监控信息中每个被监控人员在不同时间对应的行为信息，由此，可以通过监控信息确定被监控人员的各种行为信息，从而确定其是否具备预设行为信息。
56.其中，预设行为信息可以包括第一类行为信息和第二类行为信息；第一类行为信息可以根据否使用手机进行判断，例如针对不同的场景，被监控人员在玩手机等，由于使用手机的各个姿态不同，因此常见使用手机的场景包括：单手操作手机；双手操作手机；手机置于面前使用支架固定斜放或悬空；手机置于面前桌面平放；可视范围内无手机，但出现频繁低头或过度关注面前被遮挡位置；因此，在被监控人员出现使用手机的行为时，则可以判定为具有第一类行为信息；第二类行为信息可以是根据使用手机的次数以及使用手机的持续时长进行判断，例如被监控人员在3分钟内连续看手机超过3次，且每次的时长超过30秒，则可以判定为具有第二类行为信息。
57.可以理解的是，可以将具有预设行为信息的被监控人员确定为目标人员；在筛选具有第一类行为信息的目标人员时，可以通过目标图像进行图像语义分割，并识别被监控人员是否手持物体，当识别出被监控人员手持物体时，可以识别出被监控人员手持物体是否为手机，在确定为手机时，则可以确定将其确定为具有第一类行为信息的目标人员，在确定为其他物品时，则可以将其筛除。
58.因此，在筛选具有第二类行为信息的目标人员时，可以通过目标图像进行图像语义分割，并在确认被监控人员手持手机时，通过被监控人员使用手机的次数以及使用手机的持续时长进行判断，由此，可以确定被监控人员是否具有第二类行为信息；可以理解的是，本领域技术人员可以根据实际需求进行设定，以采用第一类行为信息进行判断筛选或是采用第二类行为信息进行判断筛选。
59.在一个可选的实施例中，本发明实施例中提供的行为监测方法，还包括：当目标图像中包含具有第一类行为信息的目标人员时，获取具有第一类行为信息的目标人员对应的视频流，根据视频流统计目标人员在预定时间内出现第一类行为信息的行为次数；根据行为次数确定目标人员是否出现第二类行为信息。
60.在本实施例中，在确定目标人员是否具有第二类行为信息时，可以通过视频流进行判断，也可以根据目标图像进行判断，例如，在确定a出现使用手机的行为时，可以通过视频流对a进行检测5分钟，从而确定出a使用手机的次数及持续时长；另外，在确定a出现使用手机的行为时，也可以通过抓拍3分钟内连续的图片，并通过连续的图片确定a使用手机的次数及持续时长；可以理解的是，在根据视频流统计目标人员的行为次数时，可以根据视频
流的时长进行统计，以确定出目标人员在预定时间内的行为次数，例如预定时间为3分钟，则可以根据3分钟的视频流统计目标人员出现第一类行为信息的行为次数，即目标人员使用手机的次数，由此根据目标人员使用手机的次数和持续时长确定出目标人员是否出现第二类行为信息。
61.可选地，上述根据行为次数确定目标人员是否出现第二类行为信息，包括：根据行为次数，判断行为次数是否超出第一预设值和/或第一类行为信息的持续时长是否超出第二预设值；当行为次数超出第一预设值和/或第一类行为信息的持续时长超出第二预设值时，确定目标人员出现第二类行为信息。
62.其中，可以判断目标人员在预定时间内出现第一类行为信息的行为次数是否超出第一预设值，当超出第一预设值时，则确定目标人员出现第二类行为信息；也可以判断目标人员在预定时间内出现第一类行为信息的持续时长是否超出第二预设值，当超出第二预设值时，则确定目标人员出现第二类行为信息；还可以判断在预定时间内，目标人员出现第一类行为信息的行为次数是否超出第一预设值，以及目标人员出现第一类行为信息的持续时长是否超出第二预设值，在二者都超出时，则可以确定目标人员出现第二类行为信息；因此，可以根据不同场景进行设定，以筛选出目标人员，使得监测更为准确。
63.可以理解的是，第一预设值和第二预设值可以根据实际需求进行设定，例如，第一预设值可以是3次，第二预设值可以是30秒，因此，在确定a是否出现第二类行为信息时，当确定a在3分钟内使用手机的次数连续达到3次，并且每次的持续超过30秒，则可以确定a出现第二类行为信息；或者，当确定a在1分钟内使用手机的次数超过3次，且每次关注时长超过10秒，则可以确定a出现第二类行为信息；或者，当确定a使用手机时，并且持续使用手机的时长超过2分钟，则可以确定a出现第二类行为信息。
64.s20、对目标图像进行亮度检测，得到目标区域的亮度检测结果。
65.其中，目标区域可以包括高亮区域和低亮区域，高亮区域可以对应为手机区域，低亮区域可以对应为手机周边的区域；在确定高亮区域和低亮区域时，可以获取目标图像中的高亮区域和低亮区域的边界强度，其中，边界强度为图像处理领域的公知常识；并且，可以对高亮区域的边界强度进行加强处理，对低亮区域进行弱化处理，并在处理后分别将高亮像素点和低亮像素点的亮度值进行计算，从而确定出高亮区域和低亮区域。
66.进一步的，亮度检测结果可以包括第一亮度值和第二亮度值，在确定出目标人员后，可以将目标人员的目标图像保存为数据集合，并通过数据集合输入特征提取模型中进行特征提取，以确定出第一亮度值和第二亮度值，第一亮度值和第二亮度值可以是根据目标图像中高亮区域和低亮区域区域计算得到；在确定第一亮度值和第二亮度值时，可以先识别出手机的位置，并通过手机的像素区域和手机周边的像素区域进行rgb值提取，例如可以采用getpixel函数确定出rgb值等，当然也可以采用其他方式确定出rgb值，由此可以根据rgb值计算得到第一亮度值和第二亮度值；因此，通过对每个目标人员的目标图像进行rgb值提取，然后采用亮度计算公式计算得到第一亮度值和第二亮度值。
67.具体的，上述对目标图像进行亮度检测，得到目标区域的亮度检测结果，包括：对目标人员的目标图像进行像素分割，确定出第一像素区域和第二像素区域；基于第一像素区域和第二像素区域，确定第一像素区域中每个像素的第一颜色通道值，以及第二像素区域中每个像素的第二颜色通道值；根据第一颜色通道值计算出第一亮度值，并根据第二颜
色通道值计算出第二亮度值。
68.在本实施例中，rgb值rgb三个通道的亮度，用整数从0、1、2
……
直到255来表示，其中，255亮度最大，0也是数值之一，表示亮度为0，因此，r、g、b都各有256级亮度；第一像素区域可以是高亮区域，第二像素区域可以是低亮区域，第一颜色通道值表示第一像素区域的rgb值，第一颜色通道值表示第二像素区域的rgb值；通过对第一像素区域和第二像素区域进行rgb值提取，从而确定出第一像素区域的第一颜色通道值以及第二像素区域的第二颜色通道值；可以理解的是，亮度值计算公式为：亮度值＝r
×
0.29+g
×
0.59+b
×
0.11；例如，第一像素区域提取得到的第一颜色通道值为：r＝80，g＝20，b＝40，由此可以计算得到第一像素区域对应的第一亮度值为39.4，并且，第二像素区域提取得到的第二颜色通道值为：r＝60，g＝10，b＝10，由此可以计算得到第二像素区域对应的第二亮度值为24.4。
69.s30、根据亮度检测结果，确定目标人员是否存在手机的交互行为。
70.其中，在确定出第一亮度值和第二亮度值后，可以将第一亮度值和第二亮度值进行比对，在第一亮度值大于第二亮度值时，则表示手机的像素区域对应的亮度大于周边的亮度，则表示目标人员存在手机的交互行为，即目标人员在使用手机；在第一亮度值小于第二亮度值时，则表示第一像素区域对应的亮度小于第二像素区域的亮度，则表示目标人员可能存在使用手机的行为，由此，可以在后续进行进一步识别判断，以确保针对目标人员是否使用手机的识别准确度更高。
71.具体的，上述根据亮度检测结果，确定目标人员是否存在手机的交互行为，包括：将第一亮度值和第二亮度值进行差值计算，确定对应的亮度差值；判断亮度差值与第一预设阈值和第二预设阈值之间的关系；当亮度差值大于第一预设阈值时，确定目标人员存在手机的交互行为；当亮度差值小于第二预设阈值时，确定目标人员不存在手机的交互行为。
72.在本实施例中，第一亮度值可以设定为x，第二亮度值可以设定为y，第一预设阈值可以是25.245，第二预设阈值可以是0，其中，第一预设阈值可以根据实际需求进行设定，也可以设定成其他数值；因此，在计算出第一亮度值x和第二亮度值y时，通过将第一亮度值x与第二亮度值y进行差值计算，从而确定出亮度差值为x-y；若x-y》25.245，则判断此目标人员手中的物体为手机，由此确定目标人员存在手机的交互行为；若25.245》x-y》0则可以进行下一步判断；若x-y《0则确定目标人员不存在手机的交互行为；也就是说，当x-y》25.245时，表示目标人员手中物体的亮度大于周边的亮度，从而可以准确确定出目标人员手中物体为手机；当x-y《0时，表示目标人员手中物体的亮度小于周边的亮度，从而可以准确确定出目标人员手中物体为其他物品；举例来说，当第一亮度值为39.4，第二亮度值为24.4，由此计算得到亮度差值为15，则可以根据亮度差值的结果进行下一步判断；当第一亮度值为79，第二亮度值为35，由此计算得到亮度差值为44，则可以确定目标人员存在手机的交互行为；当第一亮度值为26，第二亮度值为35，由此计算得到亮度差值为-9，则可以确定目标人员不存在手机的交互行为。
73.如图3所示，本发明实施例中提供的行为监测方法，还包括：当亮度差值大于第二预设阈值且小于第一预设阈值时，确定目标人员的人脸像素区域；基于人脸像素区域，提取出人脸像素区域中每个像素点对应的第三颜色通道值；根据第三颜色通道值，计算得到每个像素点对应的亮度值。
74.在本实施例中，由于手机的屏幕亮度各不相同，在手机的屏幕亮度照射在人脸区
域时，会使人脸的不同区域显示不同的亮度值；为了更准确地识别目标人员是否使用手机，在根据亮度差值的结果进行下一步判断时，可以通过对目标人员的人脸像素区域进行分析判断，在提取人脸像素区域中每个像素点的第三颜色通道值时，可以根据该像素点对应的位置进行记录，以根据每个像素点的位置及对应的第三颜色通道值，采用上述的亮度计算公式计算出目标人员的人脸像素区域中每个像素点位置对应的亮度值；例如，人脸像素区域中包含鼻子、嘴巴区域的像素点，通过提取出鼻子、嘴巴区域对应的亮度值，由此，根据不同位置的亮度值进行比对，从而确定出人脸像素区域是否存在亮度值差异较大的区域，并判断出目标人员是否存在手机的交互行为。
75.进一步的，上述根据第三颜色通道值，计算得到每个像素点的第三亮度值之后，包括针对人脸像素区域的多个像素点，将两两像素点之间的亮度值进行差值计算，得到差值结果；根据差值结果对目标人员进行筛选，以确定目标人员是否存在手机的交互行为。
76.在本实施例中，在确定出每个像素点位置对应的亮度值后，可以将人脸像素区域中两两像素点之间进行一一比对，并计算出差值结果，在差值比较大时，则确定目标人员存在手机的交互行为，在差值比较小时，则确定目标人员不存在手机的交互行为；可以理解的是，通过对目标人员的人脸像素区域进行亮度判断，可以更准确地确定目标人员是否在使用手机，提升了识别的准确度；例如，当鼻子区域的亮度值为75，脸颊区域的亮度值为40，通过将鼻子和脸颊区域之间的亮度值进行差值计算后，可以确定出差值结果为35，由此，可以确定目标人员存在手机的交互行为；当鼻子区域的亮度值为35，脸颊区域的亮度值为50，通过将鼻子和脸颊区域之间的亮度值进行差值计算后，可以确定出差值结果为15，由此，可以确定目标人员不存在手机的交互行为。
77.在一个可选的实施例中，在确定目标人员存在手机的交互行为时，可以生成告警信息输出至可视化平台进行查看，以使监管人员能够及时查看并规范目标人员的工作行为，提高了监管人员的工作效率；其中，告警信息中可以包括告警时间、告警摄像头名称、告警地点、告警类型等，告警时间可以根据目标图像的采集时间生成，告警地点可以根据目标图像的采集地点生成，告警类型可以采用不同的管理级别生成，例如轻微的手机的交互行为、一般的手机的交互行为、严重的手机的交互行为，由此可以针对不同目标人员进行监管，提升工作效率。
78.本发明提供的行为监测方法，首先检测到监控区域中存在具备预设行为信息的目标人员时，获取目标人员的目标图像；对目标图像进行亮度检测，得到目标区域的亮度检测结果；根据亮度检测结果，确定目标人员是否存在手机的交互行为。由此提升了识别的准确度，避免了在告警过程中误报，减少了监管人员的工作量且提高了工作效率，可以有效地避免造成不必要的误会。
79.如图4所示，本发明实施例中提供的行为监测装置10，包括：
80.获取模块11，检测到监控区域中存在具备预设行为信息的目标人员时，获取目标人员的目标图像；
81.检测模块12，用于对目标图像进行亮度检测，得到目标区域的亮度检测结果；
82.确定模块13，用于根据亮度检测结果，确定目标人员是否存在手机的交互行为。
83.本发明提供的行为监测装置10，首先检测到监控区域中存在具备预设行为信息的目标人员时，获取目标人员的目标图像；对目标图像进行亮度检测，得到目标区域的亮度检
测结果；根据亮度检测结果，确定目标人员是否存在手机的交互行为。由此提升了识别的准确度，避免了在告警过程中误报，减少了监管人员的工作量且提高了工作效率，可以有效地避免造成不必要的误会。
84.需要说明的是，本发明具体实施例提供的行为监测装置10为与上述行为监测方法对应的装置，上述行为监测方法的所有实施例均适用于该行为监测装置10，上述行为监测装置10实施例中均有相应的模块对应上述行为监测方法中的步骤，能达到相同或相似的有益效果，为避免过多重复，在此不对行为监测装置2中的每一模块进行过多赘述。
85.如图5所示，本发明的具体实施例还提供了一种电子设备20，包括存储器202、处理器201以及存储在存储器202中并可在处理器201上运行的计算机程序，该处理器201执行计算机程序时实现上述的行为监测方法的步骤。
86.具体的，处理器201用于调用存储器202存储的计算机程序，执行如下步骤：
87.检测到监控区域中存在具备预设行为信息的目标人员时，获取目标人员的目标图像；
88.对目标图像进行亮度检测，得到目标区域的亮度检测结果；
89.根据亮度检测结果，确定目标人员是否存在手机的交互行为。
90.可选的，处理器201执行的在检测到监控区域中存在具备预设行为信息的目标人员时，获取目标人员的目标图像之前，方法还包括：
91.获取监控区域的监控信息，监控信息包括被监控人员；
92.对监控信息进行行为检测，得到被监控人员的行为检测结果；
93.根据行为检测结果判断监控区域是否存在具备预设行为信息的目标人员。
94.可选的，处理器201执行的行为监测方法，还包括：
95.当目标图像中包含具有第一类行为信息的目标人员时，获取具有第一类行为信息的目标人员对应的视频流；
96.根据视频流统计目标人员在预定时间内出现第一类行为信息的行为次数；
97.根据行为次数确定目标人员是否出现第二类行为信息。
98.可选的，处理器201执行的根据行为次数确定目标人员是否出现第二类行为信息，包括：
99.根据行为次数，判断行为次数是否超出第一预设值和/或第一类行为信息的持续时长是否超出第二预设值；
100.当行为次数超出第一预设值和/或第一类行为信息的持续时长超出第二预设值时，确定目标人员出现第二类行为信息。
101.可选的，处理器201执行的对目标图像进行亮度检测，得到目标区域的亮度检测结果，包括：
102.对目标人员的目标图像进行像素分割，确定出第一像素区域和第二像素区域；
103.基于第一像素区域和第二像素区域，确定第一像素区域中每个像素的第一颜色通道值，以及第二像素区域中每个像素的第二颜色通道值；
104.根据第一颜色通道值计算出第一亮度值，并根据第二颜色通道值计算出第二亮度值。
105.可选的，处理器201执行的根据亮度检测结果，确定目标人员是否存在手机的交互
行为，包括：
106.将第一亮度值和第二亮度值进行差值计算，确定对应的第一亮度差值；
107.判断第一亮度差值与第一预设阈值和第二预设阈值之间的关系；
108.当亮度差值大于第一预设阈值时，确定目标人员存在手机的交互行为；
109.当亮度差值小于第二预设阈值时，确定目标人员不存在手机的交互行为。
110.可选的，处理器201执行的行为监测方法，还包括：
111.当亮度差值大于第二预设阈值且小于第一预设阈值时，确定目标人员的人脸像素区域；
112.基于人脸像素区域，提取出人脸像素区域中每个像素点对应的第三颜色通道值；
113.根据第三颜色通道值，计算得到每个像素点对应的亮度值；
114.针对人脸像素区域的多个像素点，将两两像素点之间的亮度值进行差值计算，得到差值结果；
115.根据差值结果对目标人员进行筛选，以确定目标人员是否存在手机的交互行为。
116.即，在本发明的具体实施例中，电子设备20的处理器201执行计算机程序时实现上述行为监测方法的步骤，由此提升了识别的准确度，避免了在告警过程中误报，减少了监管人员的工作量且提高了工作效率，可以有效地避免造成不必要的误会。
117.需要说明的是，由于电子设备20的处理器201执行计算机程序时实现上述行为监测方法的步骤，因此上述行为监测方法的所有实施例均适用于该电子设备20，且均能达到相同或相似的有益效果。
118.本发明实施例中提供的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程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的行为监测方法或应用端行为监测方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
119.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存取存储器(random access memory，简称ram)等。
120.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
121.以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。