CN110060441A - 用于终端防盗的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了用于终端防盗的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取终端的摄像头采集的目标图像；根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为；响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。该实施方式提供了一种基于终端自身采集的图像的防盗机制，提高了终端的安全性。

Description

用于终端防盗的方法和装置

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及用于终端防盗的方法和装置。

背景技术

由于终端(例如手机、平板电脑)可以为用户的日常生活带来极大的便捷，终端的普及性越来越高。在公共场所，用户常有携带手机不方便的时候，不得不把手机暂时放在公共位置上，此时终端非常容易被不法分子偷盗。

发明内容

本申请实施例提出了用于终端防盗的方法和装置。

第一方面，本申请的一些实施例提供了一种用于终端防盗的方法，该方法包括：获取终端的摄像头采集的目标图像；根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为；响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。

在一些实施例中，目标图像包括目标视频，以及根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为，包括：获取目标视频中视频帧的之间的差异信息；根据所获取的差异信息生成目标视频的特征信息；将特征信息输入至预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为，行为识别模型根据输入的特征信息与预先获取的存在偷盗行为的视频生成的特征信息的相似度，确定目标图像中是否存在偷盗行为。

在一些实施例中，偷盗行为，包括以下至少一项：目标对象不断接近终端、目标对象在距终端预设距离内凝视终端、目标对象在距终端预设距离内徘徊、目标对象拿取终端。

在一些实施例中，存在偷盗行为的视频，包括：终端拍摄的存在偷盗行为的视频或云端存储的存在偷盗行为的视频。

在一些实施例中，输出报警信息之后，方法还包括：将目标图像上传至目标服务器。

在一些实施例中，方法还包括：获取终端的传感器采集到的信息；根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况；响应于确定出存在异常情况，控制摄像头开始采集目标视频。

在一些实施例中，根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况之后，方法还包括：响应于确定出存在预先设置的异常情况，输出警示信息。

在一些实施例中，输出警示信息，包括以下至少一项：显示警示信息、输出警示语音、向与终端连接的可穿戴设备发送警示信息。

在一些实施例中，传感器包括位置信息传感器；以及根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况，包括：根据位置信息传感器获取的运动信息确定终端是否发生移动。

在一些实施例中，传感器包括摄像头；以及根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况，包括：根据摄像头采集到的图像确定是否检测到非预设用户或运动对象的靠近。

第二方面，本申请的一些实施例提供了一种用于终端防盗的装置，该装置包括：第一获取单元，被配置成获取终端的摄像头采集的目标图像；第一确定单元，被配置成根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为；第一输出单元，被配置成响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。

在一些实施例中，目标图像包括目标视频，以及第一确定单元，包括：获取子单元，被配置成获取目标视频中视频帧的之间的差异信息；生成子单元，被配置成根据所获取的差异信息生成目标视频的特征信息；确定子单元，被配置成将特征信息输入至预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为，行为识别模型根据输入的特征信息与预先获取的存在偷盗行为的视频生成的特征信息的相似度，确定目标图像中是否存在偷盗行为。

在一些实施例中，偷盗行为，包括以下至少一项：目标对象不断接近终端、目标对象在距终端预设距离内凝视终端、目标对象在距终端预设距离内徘徊、目标对象拿取终端。

在一些实施例中，存在偷盗行为的视频，包括：终端拍摄的存在偷盗行为的视频或云端存储的存在偷盗行为的视频。

在一些实施例中，装置还包括：上传单元，被配置成将目标图像上传至目标服务器。

在一些实施例中，装置还包括：第二获取单元，被配置成获取终端的传感器采集到的信息；第二确定单元，被配置成根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况；控制单元，被配置成响应于确定出存在异常情况，控制摄像头开始采集目标视频。

在一些实施例中，装置还包括：第二输出单元，被配置成响应于确定出存在预先设置的异常情况，输出警示信息。

在一些实施例中，第二输出单元进一步被配置成以下至少一项：显示警示信息、输出警示语音、向与终端连接的可穿戴设备发送警示信息。

在一些实施例中，传感器包括位置信息传感器；以及第二确定单元，进一步被配置成：根据位置信息传感器获取的运动信息确定终端是否发生移动。

在一些实施例中，传感器包括摄像头；以及第二确定单元，进一步被配置成：根据摄像头采集到的图像确定是否检测到非预设用户或运动对象的靠近。

第三方面，本申请的一些实施例提供了一种设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面上述的方法。

第四方面，本申请的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面上述的方法。

本申请实施例提供的用于终端防盗的方法和装置，通过获取终端的摄像头采集的目标图像，而后根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为，最后响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息，提供了一种基于终端自身采集的图像的防盗机制，提高了终端的安全性。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请的一些可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的用于终端防盗的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的用于终端防盗的方法的应用场景的一个示意图；

图4是根据本申请的用于终端防盗的方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本申请的用于终端防盗的装置的一个实施例的结构示意图；

图6是适于用来实现本申请的一些实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的用于终端防盗的方法或用于终端防盗的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种客户端应用，例如终端防盗类应用、安全类应用、手机助手类应用、搜索类应用等。终端设备101、102、103可以获取自身的摄像头采集的目标图像；根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为；响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有摄像头的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上安装的应用提供支持的后台服务器，服务器105可以获取终端的摄像头采集的目标图像；根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为；响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。

需要说明的是，本申请实施例所提供的用于终端防盗的方法可以由服务器105执行，也可以由终端设备101、102、103执行，相应地，用于终端防盗的装置可以设置于服务器105中，也可以设置于终端设备101、102、103中。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的用于终端防盗的方法的一个实施例的流程200。该用于终端防盗的方法，包括以下步骤：

步骤201，获取终端的摄像头采集的目标图像。

在本实施例中，用于终端防盗的方法执行主体(例如图1所示的服务器或终端)可以首先获取终端的摄像头采集的目标图像。终端可以包括带摄像头的各种电子设备，例如智能手机、平板电脑、笔记本电脑。终端的摄像头可以包括终端的前置摄像头或后置摄像头。上述执行主体可以在用户开启终端防盗功能时或过后的一段时间，例如用户离开的一定时间内，获取终端的摄像头采集的目标图像，也可以在判断出有异常情况时获取终端的摄像头采集的目标图像。目标图像可以包括目标图片和目标视频。上述执行主体可以单独通过图片或单独提供视频确定是否存在偷盗行为，也可以通过图片和视频一起确定是否存在偷盗行为。终端的摄像头可以定时采集目标图片或目标视频，具体的时间间隔可以根据实际需要进行设置。

步骤202，根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为。

在本实施例中，上述执行主体可以根据预先训练的行为识别模型，确定步骤201中获取的目标图像中是否存在偷盗行为。预先训练的行为识别模型可以表征输入信息与指示目标图像中是否存在偷盗行为的指示信息之间的对应关系，电子设备可以通过多种方式训练出可以表征输入信息与上述指示信息之间的对应关系的机器学习模型。

作为一种示例，电子设备可以基于对大量样本图像和指示样本图像中是否存在偷盗行为的标注信息进行统计而生成存储有多个样本图像与标注信息的对应关系的对应关系表，并将该对应关系表作为行为识别模型。这样，电子设备可以将获取的目标图像与该对应关系表中的样本图像依次进行比较，若该对应关系表中的一个标注信息与目标图像相似度大于预设阈值，则根据对应关系表中该样本图像所对应的标注信息确定目标图像中是否存在偷盗行为。

作为另一种示例，电子设备可以首先获取多个样本图像和指示样本图像中是否存在偷盗行为的标注信息；然后将多个样本图像中的每个样本图像作为输入，将多个样本图像中的每个样本图像所对应的标注信息作为输出，训练得到行为识别模型。这里，电子设备可以获取多个样本图像，并为本领域技术人员播放，本领域技术人员可以根据经验对每个样本图像进行标注。电子设备可以首先获取初始的行为识别模型，初始的行为识别模型可以包括用于提取图像特征的网络和用于分类的网络，可以包括各种类型的未经训练或未训练完成的人工神经网络或者对多种未经训练或未训练完成的人工神经网络进行组合所得到的模型，例如，初始的行为识别模型可以包括未经训练的卷积神经网络，也可以是未经训练的循环神经网络，还可以包括对未经训练的卷积神经网络、未经训练的循环神经网络和未经训练的全连接层进行组合所得到的模型。初始的行为识别模型的各层可以设置有初始参数，参数在行为识别模型的训练过程中可以被不断地调整。

在本实施例的一些可选实现方式中，目标图像包括目标视频，以及根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为，包括：获取目标视频中视频帧的之间的差异信息；根据所获取的差异信息生成目标视频的特征信息；将特征信息输入至预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为，行为识别模型根据输入的特征信息与预先获取的存在偷盗行为的视频生成的特征信息的相似度，确定目标图像中是否存在偷盗行为。

在本实现方式中，上述执行主体在确定目标图像中是否存在偷盗行为时，使用了视频，增加了动态信息，进一步提高了确定目标图像中是否存在偷盗行为的准确性。在本实现方式中，上述执行主体可以通过本领域公知的行为识别技术训练得到行为识别模型，例如，改进的密集轨迹算法(improved dense trajectories，iDT)，或深度学习的方法。上述执行主体也可以首先对视频进行粗粒度解析，建立视频的帧索引和时间戳索引。而后逐帧解析每一个视频画面的图片，进行二值化和特征值提取，待视频帧处理完之后，以时间戳为单位建立视频帧与帧之间的差异化模型。该模型用来记录和反应人物的行为特征，例如：不断接近、静距离凝视、静距离徘徊、伸手想要拿手机等。最后进行行为模式模型比对，将获取的差异化模型和已知的偷盗行为模型训练集里的典型模型进行模糊匹配，计算最高匹配值并返回置信度结果0～100％。当置信度大于预定义的阈值时，比如80％，可确定目标图像中存在偷盗行为。

在本实施例的一些可选实现方式中，偷盗行为，包括以下至少一项：目标对象不断接近终端、目标对象在距终端预设距离内凝视终端、目标对象在距终端预设距离内徘徊、目标对象拿取终端。目标对象可以包括目标图像中任何有偷盗嫌疑的对象。偷盗行为还可以包括其他用户定义的行为。

在本实施例的一些可选实现方式中，存在偷盗行为的视频，包括：终端拍摄的存在偷盗行为的视频或云端存储的存在偷盗行为的视频。终端拍摄的存在偷盗行为的视频可以包括用户自行录制的存在偷盗行为的视频，云端存储的存在偷盗行为的视频可以包括公安机关的举证资料等。

步骤203，响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。

在本实施例中，上述执行主体可以响应于步骤202中确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。输出报警信息可以包括显示报警信息、输出报警声音、向与终端连接的可穿戴设备发送报警信息等。通过即时的输出报警信息可以达到事前防盗的目的。例如声音报警，可以让小偷放弃偷盗。

在本实施例的一些可选实现方式中，输出报警信息之后，方法还包括：将目标图像上传至目标服务器。触发在触发警报的同时，记录小偷的照片或视频并发送到指定服务器，可以进一步加强事后防盗。

本申请的上述实施例提供的方法通过获取终端的摄像头采集的目标图像；根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为；响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息，提供了一种基于终端自身采集的图像的防盗机制，提高了终端的安全性。

继续参见图3，图3是根据本实施例的用于终端防盗的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中，用户使用的终端301可以获取终端301的摄像头302采集的目标图像303，而后根据预先训练的行为识别模型304，确定出目标图像中存在偷盗行为的结论305，最后输出报警信息306。

进一步参考图4，其示出了用于终端防盗的方法的又一个实施例的流程400。该用于终端防盗的方法的流程400，包括以下步骤：

步骤401，获取终端的传感器采集到的信息。

在本实施例中，用于终端防盗的方法执行主体(例如图1所示的服务器或终端)可以首先获取终端的传感器采集到的信息。传感器可以包括用于监控终端运动状态和/或终端周围物体的传感器，例如摄像头或重力传感器。

步骤402，根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况。

在本实施例中，上述执行主体可以根据步骤401中获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况。异常情况可以包括识别到非预设用户，识别到运动物体或人靠近但未能识别出图像中人脸，手的靠近，画面变化，或突然的手机移动等。预设用户可以包括用户本人或其他用户允许其接近终端的人。可以通过监控到的终端运动状态或对终端拍摄到的图像进行图像分析实现。

上述执行主体可以对图片进行二值化和特征值提取，而后进行人脸识别和其他图像识别，具体的图像识别类型根据预先设置的异常情况的不同而不同。在检测到人物信息之后，可以进一步进行特征值比对，判断是否为预设用户。

在本实施例的一些可选实现方式中，传感器包括位置信息传感器；以及根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况，包括：根据位置信息传感器获取的运动信息确定终端是否发生移动。位置信息传感器可以包括陀螺仪，加速度计，重力传感器等。上述执行主体可以定时获取位置信息传感器输出的信息。确定终端发生移动后，可以通过人脸识别或身体其他部分的识别判断是否是用户本人，如果是用户本人，则提醒用户关闭或取消防盗功能或模式。如果不是，则报警。

在本实施例的一些可选实现方式中，传感器包括摄像头；以及根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况，包括：根据摄像头采集到的图像确定是否检测到非预设用户或运动对象的靠近。

在本实施例的一些可选实现方式中，根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况之后，方法还包括：响应于确定出存在预先设置的异常情况，输出警示信息。

在本实施例的一些可选实现方式中，输出警示信息，包括以下至少一项：显示警示信息、输出警示语音、向与终端连接的可穿戴设备发送警示信息。

步骤403，响应于确定出存在异常情况，控制摄像头开始采集目标视频。

在本实施例中，上述执行主体可以响应于步骤402中确定出存在异常情况，控制摄像头开始采集目标视频。

步骤404，获取终端的摄像头采集的目标图像。

在本实施例中，上述执行主体可以获取步骤403中终端的摄像头采集的目标图像，目标图像包括目标视频。

步骤405，根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为。

在本实施例中，上述执行主体可以根据预先训练的行为识别模型，确定步骤404中获取的目标图像中是否存在偷盗行为。

步骤406，响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。

在本实施例中，上述执行主体可以响应于步骤405中确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。

在本实施例中，步骤404、步骤405、步骤406的操作与步骤201、步骤202、步骤203的操作基本相同，在此不再赘述。

从图4中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于终端防盗的方法的流程400中在通过图片确定存在异常情况后再控制摄像头采集视频信息，由此，本实施例描述的方案节省了系统资源，进一步提高了防盗效率。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种用于终端防盗的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的用于终端防盗的装置500包括：第一获取单元501、第一确定单元502、第一输出单元503。其中，第一获取单元，被配置成获取终端的摄像头采集的目标图像；第一确定单元，被配置成根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为；第一输出单元，被配置成响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。

在本实施例中，用于终端防盗的装置500的第一获取单元501、第一确定单元502、第一输出单元503的具体处理可以参考图2对应实施例中的步骤201、步骤202、步骤203。

在本实施例的一些可选实现方式中，目标图像包括目标视频，以及第一确定单元，包括：获取子单元，被配置成获取目标视频中视频帧的之间的差异信息；生成子单元，被配置成根据所获取的差异信息生成目标视频的特征信息；确定子单元，被配置成将特征信息输入至预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为，行为识别模型根据输入的特征信息与预先获取的存在偷盗行为的视频生成的特征信息的相似度，确定目标图像中是否存在偷盗行为。

在本实施例的一些可选实现方式中，偷盗行为，包括以下至少一项：目标对象不断接近终端、目标对象在距终端预设距离内凝视终端、目标对象在距终端预设距离内徘徊、目标对象拿取终端。

在本实施例的一些可选实现方式中，存在偷盗行为的视频，包括：终端拍摄的存在偷盗行为的视频或云端存储的存在偷盗行为的视频。

在本实施例的一些可选实现方式中，装置还包括：上传单元，被配置成将目标图像上传至目标服务器。

在本实施例的一些可选实现方式中，装置还包括：第二获取单元，被配置成获取终端的传感器采集到的信息；第二确定单元，被配置成根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况；控制单元，被配置成响应于确定出存在异常情况，控制摄像头开始采集目标视频。

在本实施例的一些可选实现方式中，装置还包括：第二输出单元，被配置成响应于确定出存在预先设置的异常情况，输出警示信息。

在本实施例的一些可选实现方式中，第二输出单元进一步被配置成以下至少一项：显示警示信息、输出警示语音、向与终端连接的可穿戴设备发送警示信息。

在本实施例的一些可选实现方式中，传感器包括位置信息传感器；以及第二确定单元，进一步被配置成：根据位置信息传感器获取的运动信息确定终端是否发生移动。

在本实施例的一些可选实现方式中，传感器包括摄像头；以及第二确定单元，进一步被配置成：根据摄像头采集到的图像确定是否检测到非预设用户或运动对象的靠近。

本申请的上述实施例提供的装置，通过获取终端的摄像头采集的目标图像；根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为；响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息，提供了一种基于终端自身采集的图像的防盗机制，提高了终端的安全性。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有系统600操作所需的各种程序和数据。CPU 601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

以下部件可以连接至I/O接口605：包括诸如键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本申请的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本申请所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一获取单元、第一确定单元、第一输出单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“被配置成获取终端的摄像头采集的目标图像的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该装置：获取终端的摄像头采集的目标图像；根据预先训练的行为识别模型，确定目标图像中是否存在偷盗行为；响应于确定出目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (22)

1.一种用于终端防盗的方法，包括：

获取终端的摄像头采集的目标图像；

根据预先训练的行为识别模型，确定所述目标图像中是否存在偷盗行为；

响应于确定出所述目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标图像包括目标视频，以及

所述根据预先训练的行为识别模型，确定所述目标图像中是否存在偷盗行为，包括：

获取所述目标视频中视频帧的之间的差异信息；

根据所获取的差异信息生成所述目标视频的特征信息；

将所述特征信息输入至预先训练的行为识别模型，确定所述目标图像中是否存在偷盗行为，所述行为识别模型根据输入的特征信息与预先获取的存在偷盗行为的视频生成的特征信息的相似度，确定所述目标图像中是否存在偷盗行为。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述偷盗行为，包括以下至少一项：

目标对象不断接近终端、目标对象在距终端预设距离内凝视终端、目标对象在距终端预设距离内徘徊、目标对象拿取终端。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述存在偷盗行为的视频，包括：

所述终端拍摄的存在偷盗行为的视频或云端存储的存在偷盗行为的视频。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输出报警信息之后，所述方法还包括：

将所述目标图像上传至目标服务器。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取终端的传感器采集到的信息；

根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况；

响应于确定出存在所述异常情况，控制所述摄像头开始采集目标视频。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况之后，所述方法还包括：

响应于确定出存在预先设置的异常情况，输出警示信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述输出警示信息，包括以下至少一项：

显示警示信息、输出警示语音、向与所述终端连接的可穿戴设备发送警示信息。

9.根据权利要求6所述的方法，其中，所述传感器包括位置信息传感器；以及

所述根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况，包括：

根据位置信息传感器获取的运动信息确定所述终端是否发生移动。

10.根据权利要求6所述的方法，其中，所述传感器包括摄像头；以及

所述根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况，包括：

根据摄像头采集到的图像确定是否检测到非预设用户或运动对象的靠近。

11.一种用于终端防盗的装置，包括：

第一获取单元，被配置成获取终端的摄像头采集的目标图像；

第一确定单元，被配置成根据预先训练的行为识别模型，确定所述目标图像中是否存在偷盗行为；

第一输出单元，被配置成响应于确定出所述目标图像中存在偷盗行为，输出报警信息。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述目标图像包括目标视频，以及

所述第一确定单元，包括：

获取子单元，被配置成获取所述目标视频中视频帧的之间的差异信息；

生成子单元，被配置成根据所获取的差异信息生成所述目标视频的特征信息；

确定子单元，被配置成将所述特征信息输入至预先训练的行为识别模型，确定所述目标图像中是否存在偷盗行为，所述行为识别模型根据输入的特征信息与预先获取的存在偷盗行为的视频生成的特征信息的相似度，确定所述目标图像中是否存在偷盗行为。

13.根据权利要求11所述的装置，其中，所述偷盗行为，包括以下至少一项：

目标对象不断接近终端、目标对象在距终端预设距离内凝视终端、目标对象在距终端预设距离内徘徊、目标对象拿取终端。

14.根据权利要求12所述的装置，其中，所述存在偷盗行为的视频，包括：

所述终端拍摄的存在偷盗行为的视频或云端存储的存在偷盗行为的视频。

15.根据权利要求11所述的装置，其中，所述装置还包括：

上传单元，被配置成将所述目标图像上传至目标服务器。

16.根据权利要求11-15中任一项所述的装置，其中，所述装置还包括：

第二获取单元，被配置成获取终端的传感器采集到的信息；

第二确定单元，被配置成根据所获取的信息确定是否存在预先设置的异常情况；

控制单元，被配置成响应于确定出存在所述异常情况，控制所述摄像头开始采集目标视频。

17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述装置还包括：

第二输出单元，被配置成响应于确定出存在预先设置的异常情况，输出警示信息。

18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述第二输出单元进一步被配置成以下至少一项：

显示警示信息、输出警示语音、向与所述终端连接的可穿戴设备发送警示信息。

19.根据权利要求16所述的装置，其中，所述传感器包括位置信息传感器；以及

所述第二确定单元，进一步被配置成：

根据位置信息传感器获取的运动信息确定所述终端是否发生移动。

20.根据权利要求16所述的装置，其中，所述传感器包括摄像头；以及

所述第二确定单元，进一步被配置成：

根据摄像头采集到的图像确定是否检测到非预设用户或运动对象的靠近。

21.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-10中任一所述的方法。

22.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一所述的方法。