【专利解密】云天励飞基于三维点时间序列及DTW算法提出人员尾随检测方案

【爱集微点评】云天励飞公开的人员尾随检测方案，基于人体框检测数据中的人体框以及对应的检测时间信息分别构建三维点时间序列，并借助DTW算法计算目标人员之间的人员轨迹相似度，从而更加准确地判断出人员之间是否存在尾随行为。

集微网消息，现有技术中，人脸算法、人体算法都比较成熟。但在公安系统在对存在尾随行为的人员进行追踪的过程中，往往难以获取到嫌疑人员的人脸图像信息。所以，在各类特定应用场景中还需要更丰富的策略或辅助手段才能满足真实应用场景的需求。

而人员尾随属于治安场景中一种较重要的危险预警，在现实中目前还缺乏相关智能预警手段，例如：在人员尾随行为判定场景中，常规的判断方法是基于视频画面二维平面的轨迹分析判断出是否存在尾随行为，这种方式很难较准确的识别尾随行为。

由此可见，现有技术中，对人员尾随行为进行判断时存在判断准确率低的问题。为此，云天励飞在2022年9月1日申请了一项名为“一种人员尾随检测方法、装置、电子设备及存储介质”的发明专利（申请号：202211065990.8），申请人为深圳云天励飞技术股份有限公司。

根据该专利目前公开的相关资料，让我们一起来看看这项技术方案吧。

如上图，为该专利中公开的人员尾随检测方法的流程图。首先，获取两个目标人员分别对应的人体框检测数据，人体框检测数据包括目标人员的人体框和人体框的检测时间信息。该目标人员指用于判断视频图像中是否存在尾随行为所对应的人员。在对目标人员跟踪的整个移动过程中，会得到一个系列的人体框，在跟踪过程中会采集到两个目标人员的人体框检测数据。

其次，基于人体框和人体框的检测时间信息分别构建两个目标人员在移动过程中的三维点时间序列。其中，人体框包括宽度和高度，根据宽度和高度可以计算对应每一视频帧中人体框的中心点，以及前后两帧视频帧之间的人体框的变化数据。基于每一视频帧的中人体框的中心点，以及前后两帧视频帧之间的人体框的变化数据构建对应检测时间信息的三维点时间序列。

接着，基于目标人员的三维点时间序列，计算两个目标人员之间的人员轨迹相似度。该过程可以采用动态时间调整算法（DTW），DTW算法能够测量两个不同长度的时序信号的相似程度。

这是由于在判断尾随行为时，尾随人在行动中各个时间段由于不同地形或心理因素下与被尾随人的相对距离会产生或长或短的变化(例如：有遮挡物时尾随可能会更近，直巷道会尾随更远，被尾随人回头时可能会保持更远，被尾随人玩手机等分心时会更近等等)，动态变化多。因此，借助DTW算法可以较好地表征目标人员的人员轨迹相似度。

最后，根据两个目标人员对应的人体框检测数据，以及两个目标人员之间的人员轨迹相似度，确定两个目标人员之间是否存在尾随行为。当同时满足预设的条件时，可以判断两个目标人员之间存在尾随行为。以两人为例，即两个目标人员之间有一人是尾随人，有一人是被尾随人。以三人为例，可能存在两个尾随人与一个被尾随人，或者也可能是两个被尾随人与一个尾随人。

由此，该方案将视频帧中目标人员的轨迹转为三维空间，基于人体框、检测时间信息以及人员轨迹相似度三个特征进行尾随行为判断，能够提高判断目标人员之间是否存在尾随行为的准确率，有助于保障人员安全。

如上图，为人员尾随行为判断的整体流程图，针对目标人员甲、乙两人，在判断前可以预设时间范围T0~T1，然后将|T2~T3|与预设时间范围T0~T1进行比较，判断|T2~T3|是否大于T0且小于T1。其中，大于T0是为了筛除可能两个目标人员同行的情形；小于T1是为了筛除时间差过大两个目标人员不相干的情形。T0与T1是通过实际应用场景而确定的，受监控设备架设情况、视频拍摄区域大小、地理环境、人流情况等不同而不同，根据实际应用数据来调整。

此外，还可以同时对时间差以及位置偏差值同时进行判断，当时间差满足预设时间范围，以及位置偏差值满足预设的位置偏差阈值时，才判定两个目标人员对应的人体框检测数据之间的比较结果满足预设条件。

以上就是云天励飞公开的人员尾随检测方案，该方案基于人体框检测数据中的人体框以及对应的检测时间信息分别构建三维点时间序列，并借助DTW算法计算目标人员之间的人员轨迹相似度，从而更加准确地判断出人员之间是否存在尾随行为。

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（校对/赵月）