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申请/专利权人：中国华戎科技集团有限公司

摘要：本发明公开一种基于目标轨迹分析的滞留徘徊行为识别方法和系统，其中，基于目标轨迹分析的滞留徘徊行为识别方法包括：实时监测行为目标的轨迹信息，轨迹信息包括坐标信息和时间信息；根据时间信息判断行为目标的停留时间是否大于或等于预定滞留时间；根据坐标信息判断行为目标的累计移动距离是否大于或等于预定徘徊距离；若行为目标的停留时间大于或等于预定滞留时间且累计移动距离小于预定徘徊距离，则确定行为目标发生滞留行为；或者若判定行为目标的停留时间大于或等于预定滞留时间且累计移动距离大于或等于预定徘徊距离，则确定行为目标发生徘徊行为。本发明的技术方案能够解决现有技术中滞留徘徊行为的识别存在较大误差的问题。

主权项：1.一种基于目标轨迹分析的滞留徘徊行为识别方法，其特征在于，包括：实时监测行为目标的轨迹信息，其中，所述轨迹信息包括坐标信息和时间信息；根据所述时间信息，判断所述行为目标在监测区域的停留时间是否大于或等于预定滞留时间；以及，根据所述坐标信息，判断所述行为目标在监测区域的累计移动距离是否大于或等于预定徘徊距离；若判定所述行为目标的停留时间大于或等于预定滞留时间、且所述累计移动距离小于所述预定徘徊距离，则确定所述行为目标发生滞留行为；或者，若判定所述行为目标的停留时间大于或等于预定滞留时间、且所述累计移动距离大于或等于预定徘徊距离，则确定所述行为目标发生徘徊行为；所述实时监测行为目标的轨迹信息的步骤，包括：S110：实时监测行为目标的轨迹信息，其中，轨迹信息包括坐标信息和时间信息；其中，行为目标的轨迹信息通过视频数据源获得，视频数据源中的视频数据通过视频文件以及视频流的方式提供，从而实现实时视频监控和历史视频数据的处理；当监测区域中的行为目标为多个时，通过多任务学习模型跟踪并检测监测区域内的所有行为目标，具体步骤包括：S111：使用多任务学习算法跟踪监测区域内每个行为目标；首先根据多任务学习算法建立多任务学习模型，该多任务学习模型包括目标检测子模型，通过目标检测子模型与目标特征嵌入进行实时检测与跟踪行为目标；S112：为每个行为目标分配唯一标识信息；唯一标识信息，目标ID，该唯一标识信息能够确保准确区分并识别每一行为目标；目标ID是记录和区分不同目标的唯一标识，对于跟踪到的同一个目标具有同一个目标ID；目标跟踪丢失后，目标ID信息仍然会保留存储至数据库中；在监测区域中新出现的行为目标会根据ID编号进行识别，另外当同一行为目标重新出现时，会从数据库中匹配ID，以重新监测轨迹信息；S113：根据唯一标识信息，从行为目标进入监测区域起统计行为目标在监测区域的时间信息；时间信息是目标在时间维度上的信息，为了统计该时间信息首先需要记录新增跟踪ID进入监测区域的初始时间，当跟踪丢失后，如果该目标ID被重新检测跟踪到，则继续记录时间信息；如果退出监测区域或目标ID跟踪丢失，则在重新进行检测跟踪时会重新记录目标ID进入监测区域的时间；S114：根据唯一标识信息，实时记录监测区域内行为目标的中心点坐标的坐标信息；在视频数据源中，每一帧图像中跟踪监测到的行为目标的中心点像素的坐标信息都需要与对应的唯一标识信息和时间信息进行关联记录存储。

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