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申请/专利权人：南京大学

摘要：一种暴力行为检测方法、电子设备及存储介质，融合了实时目标检测和实时姿态检测，通过目标检测划定有疑似违规行为的感兴趣区域，然后在该区域中进行放大的二次姿态检测，确定区域内人数和姿态，以此作为判断该区域是否存在暴力行为的判断依据。本发明解决了现有技术仅依赖目标检测的方法在实际场景中因缺少数据训练和场景光线影响等，导致判断行为精度不足的问题；以及画面尺寸过大，人物在画面占比较小时姿态检测不精准的问题。本发明方法兼顾实时性、准确性，大幅降低误判率，对安保领域有重要意义。

主权项：1.一种暴力行为检测方法，其特征是基于目标检测和姿态检测，包括以下步骤：Step1：构建斗殴行为数据集和人体姿态数据集；Step2：使用斗殴行为数据集训练引入空间注意力机制的YOLOv7模型，得到暴力行为的感兴趣目标检测模型；Step3：使用人体姿态数据集训练YOLOv8姿态检测网络，得到人体姿态模型；Step4：根据使用场景，设置斗殴计数、斗殴计数阈值及斗殴姿态特征样本，并初始化斗殴计数为0；Step5：读取视频，视频帧输入Step2中的感兴趣目标检测模型，检测输出可能存在暴力行为的区域；Step6：使用Step3中得到的人体姿态模型进行区域内的人体姿态检测，得到区域中人的数量和每个人的姿态点；Step7：根据区域内的人数判断，若小于两人则丢弃该检测结果，继续检测下一帧，若大于两人则计算每个人在区域内的像素面积；Step8：计算区域总像素面积，计算每个人物在该区域的大小占比，若当前人物在画面中占比小于0.3，则将当前人物视为远景，丢弃当前人物的数据，若占比大于0.3，当将其作可疑人物，直到得到区域中所有可疑人物的集合；Step9：若可疑人物的集合存在可疑人物一人以上，则按姿态检测的检测结果顺序选择可疑人物，并得到该人物的姿态点数据，若存在可疑人物小于两人，则返回Step5继续检测下一帧；Step10：将当前可疑人物与剩余可疑人物进行两两匹配，判定人物间是否有接触；Step11：将当前可疑人物的姿态与配置的斗殴姿态特征样本进行对比，判定该人物是否处于斗殴姿态；Step12：结合Step10和Step11得出的结果，若当前可疑人物同时与其他人有接触且处于斗殴姿态则判定为斗殴状态，此时斗殴状态计数加k，判断此时斗殴状态计数是否大于阈值，若存大于则发出警报并进入下一帧检测，否则直接进入下一帧；若当前可疑人物与他人没有接触或未处于斗殴姿态则标记为未斗殴状态，并返回Step9对下一可疑人物进行判断，直至当前帧可疑人物均判断完毕。

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