一种事件检测方法、设备及介质与流程

本申请涉及图像，尤其涉及一种事件检测方法、设备及介质。

背景技术：

1、现有技术中，通过安装在车辆内的终端设备，提供车辆目标的车速等信息，并结合监控设备获取到的平均车速、车流量、车辆密度等信息，通过事故预测模型判断是否发生事故。

2、但是，通过平均车速、车流量以及车辆密度等信息，无法区分交通拥堵等情况，具体是因为交通事故还是其他因素导致的，并且无法确定事故的类型，以及评估事故的严重程度。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种事件检测方法、设备及介质，用以实现基于视频图像的光流信息，更加准确、快速地判断视频图像中的检测目标是否发生预设类型的事件，从而便于后续相关部门针对不同类型的事件，采取相应的处置措施，更加及时、有效地解决问题。

2、本申请实施例提供的一种事件检测方法，包括：

3、获取采集的视频图像，基于视频图像确定至少一个检测目标，以及确定所述视频图像的光流信息；

4、针对每一所述检测目标：确定该检测目标的至少一个关键部位；并且，基于所述视频图像的光流信息，针对至少一个所述关键部位，确定该关键部位相对于该检测目标的相对运动向量；基于至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，判断该检测目标是否发生预设类型的事件。

5、通过该方法，获取采集的视频图像，基于视频图像确定至少一个检测目标，以及确定所述视频图像的光流信息；针对每一所述检测目标：确定该检测目标的至少一个关键部位；并且，基于所述视频图像的光流信息，针对至少一个所述关键部位，确定该关键部位相对于该检测目标的相对运动向量；基于至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，判断该检测目标是否发生预设类型的事件，从而实现了基于视频图像的光流信息，更加准确、快速地判断出视频图像中的检测目标是否发生预设类型的事件，从而便于后续相关部门针对不同类型的事件，采取相应的处置措施，更加及时、有效地解决问题。

6、在一些实施例中，所述确定该检测目标的至少一个关键部位，包括：

7、确定该检测目标的至少一个预设关键点；其中，每一关键点对应一关键部位；

8、针对每一所述关键点，确定以该关键点为圆心、预设长度为半径的圆形区域，作为该关键点对应的部位所处的图像区域；

9、基于该检测目标的掩膜，确定每一所述图像区域的掩膜。

10、在一些实施例中，基于所述视频图像的光流信息，针对至少一个所述关键部位，确定该关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，包括：

11、基于所述视频图像的光流信息，确定该检测目标的至少一个关键部位的平均运动向量，以及该检测目标的平均运动向量；

12、针对至少一个所述关键部位，根据该关键部位的平均运动向量，以及该检测目标的平均运动向量，确定该关键部位相对于该检测目标的相对运动向量。

13、在一些实施例中，基于至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，判断该检测目标是否发生预设类型的事件，包括：

14、当该检测目标为刚体目标时，基于该检测目标上的至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，当确定满足如下条件之一或组合时，确定该检测目标发生了刚体目标前后滚转类型的交通事故事件，并记录该检测目标当前处于前后滚转异常状态：

15、该检测目标的前部的相对运动向量的方向角的余弦值在预设范围内；

16、该检测目标的前部的相对运动向量，与该检测目标的后部的相对运动向量的差值的绝对值，大于预设阈值；

17、该检测目标的后部的相对运动向量的方向角的余弦值在预设范围内。

18、在一些实施例中，基于至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，判断该检测目标是否发生预设类型的事件，包括：

19、当该检测目标为刚体目标时，基于该检测目标上的至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，当确定满足如下条件之一或组合时，确定该检测目标发生了刚体目标左右旋转类型的交通事故事件，并记录该检测目标当前处于左右旋转异常状态：

20、该检测目标的前部的相对运动向量的方向角的余弦值，大于第一预设值，或小于第二预设值；其中，所述第一预设值大于所述第二预设值；

21、该检测目标的前部的相对运动向量，与该检测目标的后部的相对运动向量的差值的绝对值，大于预设阈值；

22、该检测目标的后部的相对运动向量的方向角的余弦值，大于第三预设值，或小于第四预设值；其中，所述第三预设值大于所述第四预设值。

23、在一些实施例中，基于至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，判断该检测目标是否发生预设类型的事件，包括：

24、当该检测目标为刚体目标时，基于该检测目标上的至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，当确定满足如下条件之一或组合时，确定该检测目标发生了刚体目标横向滚转类型的交通事故事件，并记录该检测目标当前处于横向滚转异常状态：

25、该检测目标的右部的相对运动向量的方向角的余弦值在预设范围内；

26、该检测目标的左部的相对运动向量，与该检测目标的右部的相对运动向量的差值的绝对值，大于预设阈值；

27、该检测目标的左部的相对运动向量的方向角的余弦值在预设范围内。

28、在一些实施例中，所述方法还包括：

29、当该检测目标为非刚体目标时，基于该检测目标的多个关键部位，确定该检测目标的姿态；

30、基于该检测目标的姿态，以及该检测目标的多个关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，和/或该检测目标的多个关键部位的平均运动向量，判断该检测目标是否发生预设类型的事件。

31、在一些实施例中，所述方法还包括：

32、统计所述视频图像中存在处于异常状态的检测目标的图像帧数；

33、根据所述图像帧数所属的预设范围，确定所述事件所属的预设等级。

34、本申请实施例提供的一种事件检测装置，包括：

35、第一单元，用于获取采集的视频图像，基于视频图像确定至少一个检测目标，以及确定所述视频图像的光流信息；

36、第二单元，用于针对每一所述检测目标：确定该检测目标的至少一个关键部位；并且，基于所述视频图像的光流信息，针对至少一个所述关键部位，确定该关键部位相对于该检测目标的相对运动向量；基于至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，判断该检测目标是否发生预设类型的事件。

37、本申请另一实施例提供了一种电子设备，其包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储程序指令，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行上述任一种方法。

38、本申请另一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可执行指令，所述计算机可执行指令用于使所述计算机执行上述任一种方法。

技术特征：

1.一种事件检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定该检测目标的至少一个关键部位，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述视频图像的光流信息，针对至少一个所述关键部位，确定该关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，判断该检测目标是否发生预设类型的事件，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，判断该检测目标是否发生预设类型的事件，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，判断该检测目标是否发生预设类型的事件，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：

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可执行指令，所述计算机可执行指令用于使所述计算机执行权利要求1至8任一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了一种事件检测方法、设备及介质，用以实现基于视频图像的光流信息，更加准确、快速地判断视频图像中的检测目标是否发生预设类型的事件，从而便于后续相关部门针对不同类型的事件，采取相应的处置措施，更加及时、有效地解决问题。本申请提供的方法包括：获取采集的视频图像，基于视频图像确定至少一个检测目标，以及确定所述视频图像的光流信息；针对每一所述检测目标：确定该检测目标的至少一个关键部位；并且，基于所述视频图像的光流信息，针对至少一个所述关键部位，确定该关键部位相对于该检测目标的相对运动向量；基于至少一个所述关键部位相对于该检测目标的相对运动向量，判断该检测目标是否发生预设类型的事件。

技术研发人员：牛中彬,余言勋,段富治,杜治江,黄宇,杨雪峰,王从名,郝行猛,王亚运
受保护的技术使用者：浙江大华技术股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/11