本发明专利技术公开了一种暴力分拣行为检测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取物品分拣的视频序列，视频序列包含第一预设数量的帧；根据运动特征注意力机制从视频序列中选取第二预设数量的帧，利用第二预设数量的帧获取运动特征；对视频序列进行自学习取帧，以从视频序列中选取第三预设数量的帧，根据第三预设数量的帧生成运动区域掩膜；对运动特征与运动区域掩膜进行特征融合，得到融合后的特征，根据融合后的特征判断是否存在暴力分拣行为，并在存在暴力分拣行为时，获取暴力分拣行为在视频序列中的位置。利用本发明专利技术公开的方法，可以减少暴力分拣行为检测的运算量，从而降低了硬件成本，并且提高了暴力分拣行为检测的实时性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物品分拣，具体涉及一种暴力分拣行为检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、暴力分拣是指在物品分拣过程中使用暴力手段或行为来处理物品的一种行为，这种手段或行为通常发生在物流、快递、仓储等行业中。由于工作压力大、时间紧张等原因，工作人员可能会采取暴力分拣的方式来处理物品，例如，工作人员可能会粗暴地扔、摔、拍打物品，甚至会对物品采取踩踏、敲打、割破等行为，从而导致物品的损坏、丢失以及其他问题。暴力分拣不仅可能会损害物品的完整性，还会因此给消费者带来不便和经济损失，物流、快递等企业也会因此丧失一部分信誉度和市场竞争力。暴力分拣行为的检测是基于视频进行的，此过程需要处理视频数据，而现有技术中视频数据的大量冗余，会使得暴力分拣行为检测的运算量较大、硬件成本较高，同时使得对暴力分拣行为检测的实时性较差。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种暴力分拣行为检测方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中运算量较大、硬件成本较高以及检测的实时性较差的技术问题。
2、为了解决上述技术问题，第一方面，本专利技术提供一种暴力分拣行为检测方法，该方法包括：
3、获取物品分拣的视频序列，所述视频序列包含第一预设数量的帧；
4、根据运动特征注意力机制从所述视频序列中选取第二预设数量的帧，利用所述第二预设数量的帧获取运动特征；
5、对所述视频序列进行自学习取帧，以从所述视频序列中选取第三预设数量的帧，根据所述第三预设数量的帧生成运动区域掩膜；</p>6、对所述运动特征与所述运动区域掩膜进行特征融合，得到融合后的特征，根据所述融合后的特征判断是否存在暴力分拣行为，并在存在暴力分拣行为时，获取暴力分拣行为在所述视频序列中的位置。
7、可选地，根据运动特征注意力机制从所述视频序列中选取第二预设数量的帧，包括：
8、利用运动特征注意力机制判断所述视频序列中每一帧对于运动过程的重要程度，根据所述重要程度从所述视频序列中选取第二预设数量的帧。
9、可选地，利用运动特征注意力机制判断所述视频序列中每一帧对于运动过程的重要程度，根据所述重要程度从所述视频序列中选取第二预设数量的帧，包括：
10、利用3d卷积抽象特征，并建立所述视频序列中不同帧之间的联系，对抽象出来的特征进行下采样池化，获取多个第一特征图，对所述第一特征图进行全连接操作，以获取每个所述第一特征图的第一权重，根据多个所述第一权重判断所述视频序列中每一帧对于运动过程的重要程度，根据所述重要程度从所述视频序列中选取第二预设数量的帧。
11、可选地，对所述视频序列进行自学习取帧，以从所述视频序列中选取第三预设数量的帧，包括：
12、利用3d卷积抽象特征，对抽象出来的特征进行下采样池化，获取多个第二特征图，对所述第二特征图进行全连接操作，以获取每个所述第二特征图的第二权重，对多个所述第二权重进行全连接分类，以从所述视频序列中选取第三预设数量的帧。
13、可选地，根据所述第三预设数量的帧生成运动区域掩膜，包括：
14、根据运动区域注意力机制以及所述第三预设数量的帧，获取所述第三预设数量的帧中的运动区域，根据所述第三预设数量的帧中的运动区域生成运动区域掩膜。
15、可选地，根据所述第三预设数量的帧中的运动区域生成运动区域掩膜，包括：
16、根据所述运动区域获取区域特征响应图，利用预设阈值对所述区域特征响应图进行二值化处理，得到二值化图像，获取所述二值化图像的连通域，根据所述连通域生成运动区域掩膜。
17、可选地，对所述运动特征与所述运动区域掩膜进行特征融合，得到融合后的特征，包括：
18、获取所述运动特征对应的所述运动区域掩膜，并将所述运动特征和对应的所述运动区域掩膜进行尺度归一化，得到归一化后的掩膜，对所述归一化后的掩膜进行向量处理，得到特征向量，对所述特征向量进行全连接操作，得到融合后的特征。
19、第二方面，本专利技术提供一种暴力分拣行为检测装置，包括视频序列获取模块、运动特征获取模块、掩膜生成模块以及暴力分拣行为判别模块；
20、所述视频序列获取模块，用于获取物品分拣的视频序列，所述视频序列包含第一预设数量的帧；
21、所述运动特征获取模块，用于根据运动特征注意力机制从所述视频序列中选取第二预设数量的帧，利用所述第二预设数量的帧获取运动特征；
22、所述掩膜生成模块，用于对所述视频序列进行自学习取帧，以从所述视频序列中选取第三预设数量的帧，根据所述第三预设数量的帧生成运动区域掩膜；
23、所述暴力分拣行为判别模块，用于对所述运动特征与所述运动区域掩膜进行特征融合，得到融合后的特征，根据所述融合后的特征判断是否存在暴力分拣行为，并在存在暴力分拣行为时，获取暴力分拣行为在所述视频序列中的位置。
24、第三方面，本专利技术提供一种暴力分拣行为检测设备，包括存储器和处理器，其中：
25、所述存储器用于存储计算机程序；
26、所述处理器用于读取所述存储器中的程序并执行如上述第一方面提供的暴力分拣行为检测方法的步骤。
27、第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，其上存储有可读的计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一方面提供的暴力分拣行为检测方法的步骤。
28、与现有技术相比，本专利技术提供的一种暴力分拣行为检测方法、装置、设备及存储介质，具有以下有益效果：
29、通过获取物品分拣的视频序列，所述视频序列包含第一预设数量的帧；根据运动特征注意力机制从所述视频序列中选取第二预设数量的帧，利用所述第二预设数量的帧获取运动特征，在保证暴力分拣行为检测精度的情况下，可以减少后续暴力分拣行为检测的运算量；通过对所述视频序列进行自学习取帧，以从所述视频序列中选取第三预设数量的帧，根据所述第三预设数量的帧生成运动区域掩膜，在保证暴力分拣行为检测精度的情况下，可以减少后续暴力分拣行为检测的运算量；对所述运动特征与所述运动区域掩膜进行特征融合，得到融合后的特征，根据所述融合后的特征判断是否存在暴力分拣行为，并在存在暴力分拣行为时，获取暴力分拣行为在所述视频序列中的位置；在保证暴力分拣行为检测精度的情况下，可以减少暴力分拣行为检测的运算量，从而降低了硬件成本，并且提高了暴力分拣行为检测的实时性。
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【技术保护点】
1.一种暴力分拣行为检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的暴力分拣行为检测方法，其特征在于，根据运动特征注意力机制从所述视频序列中选取第二预设数量的帧，包括：
3.根据权利要求2所述的暴力分拣行为检测方法，其特征在于，利用运动特征注意力机制判断所述视频序列中每一帧对于运动过程的重要程度，根据所述重要程度从所述视频序列中选取第二预设数量的帧，包括：
4.根据权利要求1所述的暴力分拣行为检测方法，其特征在于，对所述视频序列进行自学习取帧，以从所述视频序列中选取第三预设数量的帧，包括：
5.根据权利要求1所述的暴力分拣行为检测方法，其特征在于，根据所述第三预设数量的帧生成运动区域掩膜，包括：
6.根据权利要求5所述的暴力分拣行为检测方法，其特征在于，根据所述第三预设数量的帧中的运动区域生成运动区域掩膜，包括：
7.根据权利要求1所述的暴力分拣行为检测方法，其特征在于，对所述运动特征与所述运动区域掩膜进行特征融合，得到融合后的特征，包括：
8.一种暴力分拣行为检测装置，其特征在于，包括视频序列获取模块、运动特征获取模块、掩膜生成模块以及暴力分拣行为判别模块；
9.一种暴力分拣行为检测设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有可读的计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～7任一所述的暴力分拣行为检测方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种暴力分拣行为检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的暴力分拣行为检测方法，其特征在于，根据运动特征注意力机制从所述视频序列中选取第二预设数量的帧，包括：
3.根据权利要求2所述的暴力分拣行为检测方法，其特征在于，利用运动特征注意力机制判断所述视频序列中每一帧对于运动过程的重要程度，根据所述重要程度从所述视频序列中选取第二预设数量的帧，包括：
4.根据权利要求1所述的暴力分拣行为检测方法，其特征在于，对所述视频序列进行自学习取帧，以从所述视频序列中选取第三预设数量的帧，包括：
5.根据权利要求1所述的暴力分拣行为检测方法，其特征在于，根据所述第三预设数量的帧生成运动区域掩膜，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐栋，张东洋，寇宇，赵兴，
申请(专利权)人：深圳市跨越新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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