和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
[0048]考虑到相关技术中主要依赖于抢劫事件现场的人员来报警。但是现场的人员进行报警，很可能使抢劫者察觉，从而造成人员伤亡，并增加了后续执法人员救援工作的难度。基于此，本发明实施例提供了一种抢劫预警方法及装置。下面通过实施例进行描述。
[0049]实施例1
[0050]参见图1，本发明实施例提供了一种抢劫预警方法。该方法具体包括以下步骤:
[0051]步骤101:通过摄像装置采集监控区域内的视频图像；
[0052]步骤102:从视频图像中提取监控区域对应的人员行为特征；
[0053]上述提取监控区域对应的人员行为特征的操作具体包括:
[0054]每隔预设时间段从视频图像中获取当前时间之前离当前时间最近的预设时间段内的每帧图像；对获取的每帧图像分别进行二值化处理，获得每帧图像对应的灰度图；通过灰度二阶微分方式分别从每帧图像对应的灰度图中提取人员轮廓特征，将提取的人员轮廓特征确定为监控区域对应的人员行为特征。
[0055]步骤103:根据预设的抢劫特征库判断人员行为特征是否属于抢劫特征，该抢劫特征库中至少包括危险器械特征、抢劫肢体特征和被抢劫肢体特征；
[0056]上述判断操作具体包括:
[0057]分别计算人员行为特征与预设的抢劫特征库中的每个特征之间的相似度；确定计算的每个相似度中是否存在大于预设阈值的相似度；在确定出每个相似度中存在大于预设阈值的相似度时，确定人员行为特征属于抢劫特征。
[0058]步骤104:在确定出人员行为特征属于抢劫特征时，发送抢劫预警信息给执法人员对应的终端。
[0059]通过上述步骤101-104的操作可以实现自动识别抢劫事件并对抢劫事件进行预警，但在自动识别抢劫事件之前，还需要构建抢劫特征库，然后根据该抢劫特征库来自动识别抢劫事件。构建抢劫特征库的方式具体如下:
[0060]采集各种危险器械的图像，从各种危险器械的图像中提取各种危险器械对应的危险器械特征，以及从历史抢劫事件的视频图像中获取抢劫图像，从抢劫图像中分别提取抢劫者和被抢劫者的轮廓特征，将抢劫者的轮廓特征作为抢劫肢体特征，以及将被抢劫者的轮廓特征作为被抢劫肢体特征，将危险器械特征、抢劫肢体特征和被抢劫肢体特征组成抢劫特征库。
[0061]在本发明实施例中，由于自动识别的抢劫事件有时可能并不是真正的抢劫事件，例如，工作人员手持器械对监控区域内的设施进行维修时也可能被识别为抢劫事件。所以对识别的抢劫事件进行预警之后，还可以通过如下方式来进一步确定是否真的发生了抢劫事件，具体包括:
[0062]接收执法人员对应的终端发送的抢劫确认命令，调取监控区域的视频图像，向执法人员对应的终端发送监控区域的视频图像。
[0063]在本发明实施例中，从视频图像中提取监控区域对应的人员行为特征；根据预设的抢劫特征库判断人员行为特征是否属于抢劫特征，该抢劫特征库中至少包括危险器械特征、抢劫肢体特征和被抢劫肢体特征；在确定出人员行为特征属于抢劫特征时，发送抢劫预警信息给执法人员对应的终端。实现了对抢劫事件进行自动识别，并对抢劫事件进行及时预警，从而在抢劫人员不知情的情况下通知执法人员，避免了现场人员进行报警时安全无法保障的弊端。
[0064]实施例2
[0065]参见图2A，本发明实施例提供了一种抢劫预警方法，该方法具体包括以下步骤:
[0066]步骤201:构建抢劫特征库，该抢劫特征库中至少包括危险器械特征、抢劫肢体特征和被抢劫肢体特征；
[0067]在银行或商场等具有大量金钱或贵重物品的场所经常会发生抢劫事件。在抢劫事件中，抢劫人员一般会持有刀、枪或棍棒等危险器械，并通过这些危险器械来威胁或殴打被抢劫人员，以从被抢劫人员处取得金钱或贵重物品。在抢劫过程中抢劫人员和被抢劫人员的肢体姿势一般都具有典型的特征，如抢劫人员一般会举高危险器械来威胁被抢劫人员而被抢劫人员一般会蹲在地上并双手抱头等。为了使用于抢劫预警的终端能够识别抢劫事件，需要根据各种危险器械、抢劫人员的肢体姿势以及被抢劫人员的肢体姿势来构建抢劫特征库，以使终端根据构建的抢劫特征库来自动识别抢劫事件。
[0068]在本发明实施例中，具体可以通过如下方式来构建抢劫特征库:采集各种危险器械的图像，从各种危险器械的图像中提取各种危险器械对应的危险器械特征，以及从历史抢劫事件的视频图像中获取抢劫图像，从抢劫图像中分别提取抢劫者和被抢劫者的轮廓特征，将抢劫者的轮廓特征作为抢劫肢体特征，以及将被抢劫者的轮廓特征作为被抢劫肢体特征，将危险器械特征、抢劫肢体特征和被抢劫肢体特征组成抢劫特征库。
[0069]其中，可以通过摄像头等摄像装置对各种危险器械进行拍摄，来采集各种危险器械的图像，也可以从网络中获取各种危险器械的图像，然后对危险器械的图像进行二值化处理，将图像转化为灰度图，并通过灰度二阶微分方式从灰度图中提取危险器械的轮廓特征，将危险器械的轮廓特征作为危险器械特征。
[0070]在本发明实施例中，可以从执法部门的终端中调取历史抢劫事件的视频图像，也可以从网络上获取历史抢劫事件的视频图像，从获取的所有历史抢劫事件的视频图像中获取有抢劫行为的抢劫图像，对获取的抢劫图像进行二值化处理，得到抢劫图像的灰度图，然后通过灰度二阶微分方式从抢劫图像的灰度图中分别提取出抢劫人员和被抢劫人员的轮廓特征，将抢劫人员的轮廓特征确定为抢劫肢体特征，以及将被抢劫人员的轮廓特征确定为被抢劫肢体特征。
[0071]另外，在抢劫过程中，抢劫人员一般会持有危险器械，抢劫人员与危险器械之间具有相互位置关系，如抢劫人员举高危险器械或平举危险器械等。这种相互位置关系也可以通过抢劫人员操作危险器械的轮廓特征来体现，所以在本发明实施例中，抢劫特征库中还可以包括抢劫人员操作危险器械的轮廓特征。
[0072]其中，通过本步骤的操作构建抢劫特征库之后，可以通过如下步骤202-205的操作来根据抢劫特征库识别抢劫行为，以及对识别的抢劫行为进行预警。
[0073]步骤202:通过摄像装置采集监控区域内的视频图像；
[0074]在本发明实施例中，监控区域可以为银行或商场等具有大量金钱或贵重物品的场所。
[0075]本发明实施例的执行主体为用于抢劫预警的终端，该终端上设置有摄像头等摄像装置。在实际应用时，可以将银行或商场等场所作为监控区域，并在监控区域安装用于抢劫预警的终端。通过该终端上的摄像头等摄像装置对监控区域进行拍摄，采集到监控区域内的视频图像。
[0076]步骤203:从视频图像中提取监控区域对应的人员行为特征；
[0077]上述人员行为特征为监控区域内人员的肢体姿势等特征，人员行为特征可以通过人员的轮廓特征来表示。
[0078]具体可以通过如下方式来提取人员行为特征:每隔预设时间段从视频图像中获取当前时间之前离当前时间最近的预设时间段内的每帧图像；对获取的每帧图像分别进行二值化处理，获得每帧图像对应的灰度图；通过灰度二阶微分方式分别从每帧图像对应的灰度图中提取人员轮廓特征，将提取的人员轮廓特征确定为监控区域对应的人员行为特征。
[0079]上述提取的人员轮廓特征中还包括人员携带的器械的轮廓特征。
[0080]由于摄像装置实时采集监控区域内的视频图像，所以该视频图像的容量很大，如果直接从该视频图像中提取人员行为特征需要花费很长时间。在本发明实施例中，周期性地根据视频图像来识别监控区域内是否发生了抢劫事件。具体地，每隔预设时间段从视频图像中获取过去离当前时间最近的预设时间段内的每帧图像，从获取的每帧图像中提取人员行为特征。如此缩短了提取人员行为特征的时间，提高了识别抢劫事件的效率。例如，每隔3分钟从视频图像中获取人员行为特征，则假设当前时间为12:00，则从视频图像中获取1