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申请/专利权人：深圳点点电工网络科技有限公司

摘要：本发明涉及一种智慧场站的行为监管方法，涉及目标检测技术领域，包括：接收摄像头阵列的第一场站的第一监测图像；对所述第一监测图像进行车辆标识，获得车辆标识位置，根据安全距离阈值，以所述车辆标识位置为中心，构建安全区域；对所述第一监测图像进行人像识别，获得目标人物标识位置，其中，所述目标人物至少包括小孩；当所述目标人物标识位置属于所述安全区域时，对第一目标人物进行行为识别，获得行为识别结果；当所述行为识别结果属于预警行为类型时，对第一目标人物进行驱逐警告。解决了现有技术中由于针对侵害场站的行为管理方式为事后追溯，导致存在监管效果较差的技术问题。

主权项：1.一种智慧场站的行为监管方法，其特征在于，应用于中控中心，包括：接收摄像头阵列的第一场站的第一监测图像；对所述第一监测图像进行车辆标识，获得车辆标识位置，根据安全距离阈值，以所述车辆标识位置中心，构建安全区域；对所述第一监测图像进行人像识别，获得目标人物标识位置，其中，所述目标人物至少包括小孩；当所述目标人物标识位置属于所述安全区域时，对第一目标人物进行行为识别，获得行为识别结果；当所述行为识别结果属于预警行为类型时，对第一目标人物进行驱逐警告；其中，当所述目标人物标识位置属于所述安全区域时，对第一目标人物进行行为识别，获得行为识别结果，包括：当所述目标人物标识位置属于所述安全区域时，控制所述摄像头阵列，采集第一目标人物图像集合，其中，任意一张第一目标人物图像为包括第一目标人物和第一车辆，所述第一车辆与所述车辆标识位置一一对应；基于所述第一目标人物图像集合进行注目点追踪，获得注目点位置；当所述注目点位置属于所述第一车辆，基于所述第一目标人物图像集合进行破坏概率分析，获得车辆破坏概率；当所述车辆破坏概率满足破坏概率阈值，将所述行为识别结果设为所述预警行为类型；其中，当所述注目点位置属于所述第一车辆，基于所述第一目标人物图像集合进行破坏概率分析，获得车辆破坏概率，包括：基于所述第一目标人物图像集合进行手部追踪，获得手部位置；当所述手部位置与所述第一车辆的第一距离小于第一预设距离，对所述第一目标人物进行破坏概率分析，获得车辆破坏概率；当所述车辆破坏概率满足破坏概率阈值，将所述行为识别结果设为所述预警行为类型；其中，当所述注目点位置属于所述第一车辆，基于所述第一目标人物图像集合进行手部追踪，获得手部位置，包括：对所述第一目标人物图像集合进行手部清晰度识别，从所述第一目标人物图像集合分选手部清晰度大于或等于第三清晰度阈值的第三类图像集合；基于所述第三类图像集合进行手部位置标识，获得所述手部位置；其中，当所述手部位置与所述第一车辆的第一距离小于第一预设距离，对所述第一目标人物进行破坏概率分析，获得车辆破坏概率，包括：对所述第一目标人物图像集合进行手部接触车辆侧面标识，从所述第一目标人物图像集合分选手部接触车辆侧面的第四类图像集合；基于第一车辆预留图像，对所述第四类图像集合进行比对，判断是否具有新增划痕，其中，所述第一车辆预留图像为车主停车时采集的车辆图像；若具有，将所述车辆破坏概率标识为1；若不具有，将所述车辆破坏概率标识为0；其中，若具有，将所述车辆破坏概率标识为1还包括：对所述第三类图像集合按照手部位置时序拟合，获得手部特征轨迹；对所述第四类图像集合进行划痕坐标拟合，获得痕迹特征轨迹；当所述痕迹特征轨迹和所述手部特征轨迹的相似概率大于或等于相似概率阈值时，将所述车辆破坏概率标识为1；其中，对所述第四类图像集合进行划痕坐标拟合，获得痕迹特征轨迹，还包括：对所述第四类图像集合进行划痕清晰度识别，从所述第四类图像集合分选划痕清晰度大于或等于第四清晰度阈值的第五类图像集合；对所述第五类图像集合进行划痕坐标拟合，获得所述痕迹特征轨迹。

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