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申请/专利权人：北京大数医达科技有限公司

摘要：本公开的实施例公开了异常行为报警方法、装置。该方法的一具体实施方式包括：获取目标行为视频；基于目标行为视频，确定目标人员标识；确定采样窗口和识别频率；基于目标行为视频、识别频率和采样窗口，确定行为数组序列；将行为数组序列输入预先确定的分类模型，以得到动作指征序列；根据动作指征序列，确定异常指标；响应于异常指标符合预设条件，将目标人员标识发送至目标设备，其中，目标设备发出报警提示信息，该报警提示信息表征目标人员标识对应的人员行为异常。该实施方式利用目标行为视频自动生成动作指征序列，能够根据预设条件对异常行为进行报警，提高了对异常行为报警的准确度。

主权项：1.一种异常行为报警方法，包括：获取目标行为视频，其中，所述目标行为视频包括第一数目帧目标行为图像；基于所述目标行为视频，确定目标人员标识；确定采样窗口和识别频率，采样窗口用于表征在目标行为视频中识别目标行为图像的滑动窗口，识别频率表征每秒识别目标行为视频中目标行为图像的次数；基于所述目标行为视频、所述识别频率和所述采样窗口，确定行为数组序列；将所述行为数组序列输入预先确定的分类模型，以得到动作指征序列；根据所述动作指征序列，确定异常指标；响应于所述异常指标符合预设条件，将所述目标人员标识发送至目标设备，其中，所述目标设备发出报警提示信息，所述报警提示信息表征所述目标人员标识对应的人员行为异常；其中，所述基于所述目标行为视频、所述识别频率和所述采样窗口，确定行为数组序列，包括：对于所述目标行为视频中的每一帧目标行为图像，确定该目标行为图像的关键点坐标数组序列，以得到关键点坐标数组序列集合，其中，所述关键点坐标数组序列包括第二数目个关键点坐标数组，所述关键点坐标数组表征关键点的三维视频坐标，其中，所述确定该目标行为图像的关键点坐标数组序列，包括：利用预先确定的姿态识别模型，确定该目标行为图像中的关键点序列，其中，所述关键点序列包括手部关键点序列、四肢关键点序列和躯干关键点序列，关键点坐标数组序列中的坐标数组中的数据，均已经被归一化成[0,1]范围内的值，表征人体的手指和腕部相对于整个画面的相对值；对于所述关键点序列中的每个关键点，确定该关键点的关键点坐标数组，以得到该目标行为图像的关键点坐标数组序列；根据所述关键点坐标数组序列集合、所述识别频率和所述采样窗口，确定扩展关键点坐标数组序列，其中，所述扩展关键点坐标数组序列包括第三数目个扩展关键点坐标数组，所述第三数目为所述识别频率和所述采样窗口的乘积，所述扩展关键点坐标数组序列中的扩展关键点坐标数组表征扩展关键点的三维视频坐标；将所述扩展关键点坐标数组序列确定为所述行为数组序列，其中，所述行为数组为所述扩展关键点坐标数组。

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