CN111178194A - 入侵检测方法、装置和设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及计算机视觉处理技术领域，公开了一种入侵检测方法、装置和设备，所述入侵检测方法，包括：获取第一目标体的边界区域；若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体。通过该方法，实现了冲突事件的实时检测。

Description

入侵检测方法、装置和设备

技术领域

本发明实施例涉及计算机视觉处理技术领域，具体涉及一种入侵检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

目前公共交通工具作为非常普及的出行手段，其安全性非常重要，驾驶员的安全关乎到所有乘客的安全，目前在公共交通工具中，常用的手段是安装监控摄像头，对侵害驾驶员的行为进行监控和记录。

在实现本发明实施例的过程中，发明人发现：目前的措施中，仅仅能够记录当时的影像，并不能对发生的情况进行准确的分析和预警。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种入侵检测方法、装置、设备和计算机可读存储介质，克服了上述问题或者至少部分地解决了上述问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种入侵检测方法，包括：

获取第一目标体所在的边界区域；

检测第一入侵体的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体。

进一步的，所述第一目标体包括：驾驶员；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的驾驶员区域；

获取所述驾驶员的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

获取驾驶员的边界框；

将所述预设的驾驶员区域和所述驾驶员的边界框的交集确定为所述驾驶员的边界区域；

若任意所述关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

检测所述第一入侵体对应的所述各关键点的边界区域；

若任意所述关键点的边界区域与所述驾驶员的边界区域重叠，则确定为该第一入侵体与所述驾驶员发生冲突。

进一步的，所述关键点包括：

左腕，和/或，右腕，和/或，左肘，和/或，右肘，和/或，左肩，和/或，右肩，和/或，左胯，和/或，右胯，和/或，左膝盖，和/或，右膝盖，和/或，左脚踝，和/或，右脚踝。

进一步的，所述第一目标体包括：方向盘；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的方向盘的边界区域；

若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，包括：

获取所述第一入侵体的关键点中的左腕或右腕的边界区域；

若所述左腕或右腕的边界区域与所述方向盘的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体在抢夺方向盘。

进一步的，所述第一目标体包括：禁止区域；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的禁止区域的边界区域；

所述若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，包括：

获取所述第一入侵体的边界框；

当所述第一入侵体的边界框与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值时，则确定所述第一入侵体进入了禁止区域。

进一步的，所述确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

周期性检测所述第一入侵体对应的所述各关键点的边界区域；

若所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠的次数大于预设第二阈值时，则确定为该第一入侵体入侵所述第一目标体。

进一步的，所述确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

若所述第一入侵体的边界框与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值的次数大于预设第四阈值时，则记录所述第一入侵体进入禁止区域的时长；

若所述时长大于预设的第三阈值时，则确定所述第一入侵体进入了所述禁止区域。

本发明实施例进一步提供了一种入侵检测装置，所述装置包括：

第一目标体边界区域确定模块：用于获取第一目标体的边界区域；

第一入侵体边界区域确定模块：用于检测第一入侵体的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

入侵检测模块：用于在任意所述关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠时，确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体。

进一步的，本发明实施例提供了一种入侵检测设备，包括：处理器、存储器、摄像头和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述摄像头通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行本发明实施例中所述的入侵检测方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行本发明实施例中所述的入侵检测方法的步骤。

由上可知，本发明实施例提供的入侵检测方法，通过周期性检测入侵体的关键点以及第一目标体的边界区域，智能化判断是否发生了乘客与驾驶员冲突、是否发生了乘客抢夺方向盘以及是否发生乘客入侵禁止区域等事件，使得系统能够快速识别事件的发生，避免了发生影响公共安全的事件。

上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种入侵检测方法流程图；

图2示出了本发明另一实施例提供的入侵检测方法的流程图；

图3示出了本发明实施例提供的入侵检测装置的结构示意图；

图4示出了本发明实施例提供的入侵检测设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了本发明实施例提供的入侵检测方法实施例的流程图，该方法应用于检测设备或检测系统中，比如在公交车上安装有摄像头，所述摄像头具备数据分析和存储功能，则该方法可以应用于该摄像头中；或者，公交车上安装有摄像头，所述摄像头通过有线或无线方式与服务器连接，所述摄像头将采集到的图像或视频发送给服务器，由所述服务器运行该入侵检测方法等，因此该入侵检测方法可以应用于各种具备视频分析功能的设备中，在本发明实施例中，不做具体限定，仅以该设备在公交车上的使用为例进行说明。

如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤110：获取第一目标体所在的边界区域；

在本发明实施例中，预先定义三种对象为第一目标体，包括：驾驶员、方向盘和禁止区域，在实际场景中，上述三种对象为关键对象，也是最容易被乘客骚扰的区域，如果在上述三个区域内发生危险，将极大的危害整个车辆的安全，因此，针对上述三个区域，本发明实施例将进行重点描述。当然，也可以增加其他对象，比如：重点消防区域、车辆重点安全区域等。

针对驾驶员：

首先在系统中预设一个区域为驾驶员区域，所述摄像头将对该区域进行重点跟踪，比如在驾驶员座位的区域为预设的驾驶员区域，在系统中，将对该区域进行标号，将其标记为驾驶员区域。

同时，系统将对驾驶员进行识别，本发明实施例采用OpenPose算法进行人体关键点的提取，通过OpenPose算法可以获取被提取对象即驾驶员或乘客的边界框，同时，也可以获取每个被提取对象的各关键点的位置信息，所述各关键点位于其所属的被提取对象的边界框内。在本发明实施例中，所述系统可以将各关键点的位置作为关键点的边界区域，也可以在各关键点的位置周围，根据被提取对象的特点或预设的算法，为各关键点设定不同的边界区域，将计算后的边界区域作为所述各关键点的边界区域。后续的关键点的边界区域没有特殊说明，都包括上述两种情况。本发明实施例将左腕、右腕、左肘、右肘、左肩、右肩、左胯、右胯、左膝盖、右膝盖、左脚踝和右脚踝作为人体的主要部位作为关键点进行提取，当然可以选取更多的关键点也可以只选取其中的几个关键点进行提取，并对各关键点进行标号，确定不同部位的边界区域。

系统通过OpenPose算法，获取驾驶员的边界框和预设的驾驶员区域，然后，将所述驾驶员的边界框和所述预设的驾驶员区域的交集，作为驾驶员的边界区域，即第一目标体所在的边界区域。因此，在本发明实施例中，在确定驾驶员的边界区域时，同时考虑了驾驶员应该在的区域，和驾驶员实际所在的区域，将两者合并，得到了实际的驾驶员边界框，通过这种方式，可以动态的反应驾驶员的实际位置，避免了预设区域容易造成位置不准确的问题。

当然，如果通过OpenPose算法获取的驾驶员的边界框与预设的驾驶员区域完全不一致，或者，其偏移度比较大，则系统认为无法检测到驾驶员。所述偏移度可以通过检测关键点生成的驾驶员的边界区域与预设的驾驶员区域的重叠面积，除以预设的驾驶员区域，计算得到。

针对方向盘：

由于方向盘的位置是固定的，因此，在系统中采用预设的方式，将方向盘的边界区域设置在系统中即可。

针对禁止区域：

由于在公交车上，禁止区域是预审设置好的，因此，在系统中采用预设方式，将禁止区域设置在系统中即可。

步骤120：检测第一入侵体的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

在本发明实施例中，所述第一入侵体通常指乘客，在系统中，可以对每个乘客进行识别和跟踪，并对乘客进行编号，以方便跟踪和识别。在本发明实施例中，采用OpenPose算法对人体关键点进行提取，然后根据各关键点的边界区域通过Sort算法进行跟踪。当然，由于车上乘客较多，没有必要对所有乘客进行跟踪和识别，优选的，也可以划定待识别乘客区域，仅仅对在该区域的乘客进行识别和跟踪，比如：将靠近驾驶员或者禁止区域的一片区域划为待识别乘客区域，对所有进入或者在该区域停留的乘客进行识别和编号。

系统对第一入侵体即乘客进行识别，所述识别主要对关键点检测，确定各关键点的边界区域，在本发明实施例中，通常将左腕、右腕、左肘、右肘、左肩、右肩、左胯、右胯、左膝盖、右膝盖、左脚踝和右脚踝作为人体的主要部位进行提取，当然可以选取更多的关键点也可以只选取其中的几个关键点进行提取，并对各关键点进行标号，确定不同部位的边界区域。所述各关键点是和相应的第一入侵体相关联的，即系统能够识别左腕、右腕，又能够知悉该左腕或者右腕属于哪个第一入侵体的。

步骤130：若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体。

系统周期性的采集公交车中的画面，并对画面进行上述分析，当任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，则认为第一入侵体入侵所述第一目标体。

乘客和驾驶员冲突的认定：

系统周期性的检测和确定驾驶员的边界框，同时，分析第一入侵体的关键点的边界区域，如果有第一入侵体的任意一个关键点的边界区域与所述驾驶员的边界区域重叠，则确定为该第一入侵体与所述驾驶员发生冲突。肢体冲突的判别准则是有乘客的关键点进入驾驶员的边界区域内，所述边界区域包括了前面所述的预设的驾驶员区域和通过算法检测确定的驾驶员边界框。具体来说，这里的肢体关键点指的是左腕、右腕、左肘、右肘、左肩、右肩、左胯、右胯、左膝盖、右膝盖、左脚踝和右脚踝，假设乘客i的上述关键点为

且预设的驾驶员区域为D₁，检测到的驾驶员边界框为D₂，则驾驶员的边界区域为D₁∩D₂，若存在j∈[1，12]，有

则认为乘客i与驾驶员发生了肢体冲突，其中

为乘客i的j关键点。只要有任何一名乘客与司机发生肢体冲突，便认为肢体冲突行为发生。

乘客抢夺方向盘的认定：

系统周期性的检测乘客的关键点的边界区域以及方向盘的边界区域，当然，由于方向盘的位置固定，因此，系统也可以根据需要设定检测的周期。

系统获取第一入侵体的关键点中的左腕或者右腕的边界区域，若所述左腕或右腕的边界区域与所述方向盘的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体在抢夺方向盘。抢夺方向盘的判别准则是有乘客的上肢关键点进入方向盘区域。考虑到实际冲突场景，这里的上肢关键点仅包含左腕和右腕，假设乘客i的上述关键点为

且所预设的方向盘边界区域为S，若存在j∈[1，2]，有

则认为乘客i正在抢夺方向盘。只要有任何一名乘客抢夺方向盘，便认为方向盘抢夺行为发生。因此，在本发明实施例中，只需要对关键点中的左腕或右腕的边界区域进行检测，确定是否与方向盘的边界区域重叠，即可判断所述第一入侵体是否在抢夺方向盘，提高了判断的准确性。

乘客进入禁止区域的认定：

判断乘客是否进入禁止区域，需要对乘客的整体边界区域进行识别，系统首先通过OpenPose算法获取第一入侵体的边界框，将所述边界框设置为所述第一入侵体的边界区域；当然，也可以在所述边界框的基础上对所述第一入侵体的边界区域进行适当扩展，将扩展后的区域作为第一入侵体的边界区域。同时，获取预设的禁止区域的边界区域，当所述第一入侵体的边界区域与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值时，则确定所述第一入侵体进入了禁止区域。假设乘客i的边界区域为Pⁱ，所预设的禁止区域为F，Pⁱ与F的重合区域面积记为Oⁱ，若Oⁱ/F>0.75，所述第一阈值为0.75，则认为乘客i进入禁止区域。当然，上述第一阈值可以根据实际情况进行调整。

综上所述，本发明实施例提供的入侵检测方法，通过周期性检测入侵体的关键点以及第一目标体的边界区域，智能化判断是否发生了乘客与驾驶员冲突、是否发生了乘客抢夺方向盘以及是否发生乘客入侵禁止区域等事件，使得系统能够快速识别事件的发生，避免了发生影响公共安全的事件。

在本发明实施例一的基础上，本发明第二实施例又提供了一种入侵检测方法，如图2所示：

步骤201：获取视频帧；

系统通过摄像头获取视频帧，可以在本地对所述视频帧进行处理，也可以将所述视频帧通过有线或者无线网络传输到服务器进行视频帧的处理。

步骤202：人体关键点提取；

如在本发明实施例一中描述的，系统对获取的视频帧进行切片处理，对画面中的人进行识别，包括：识别出预设的驾驶员区域、方向盘区域、禁止区域和乘客区域等，并对所有的待识别对象进行标号。

所述关键点提取包括对各个体的主要部位进行边界区域分析，包括：左腕、右腕、左肘、右肘、左肩、右肩、左胯、右胯、左膝盖、右膝盖、左脚踝和右脚踝等。并将上述关键点的边界区域与对应的入侵体关联起来。

步骤203：判断是否定位到驾驶员；

系统识别出预设的驾驶员区域后，对驾驶员进行识别，系统确定或重新确定驾驶员是否在系统的跟踪列表ID中，在尚未确定驾驶员ID或驾驶员ID在新的跟踪列表中丢失的情况下，系统重新定位驾驶员。系统通过遍历每个乘客的边界区域，计算其与预设司机区域的重合面积，选取重合面积最大的乘客作为驾驶员。

如果确定了驾驶员则转步骤204，如果没有确定驾驶员，则转步骤201，继续确定驾驶员，直到确定了驾驶员为止。

步骤204：定位驾驶员边界区域/方向盘边界区域/禁止区域

系统首先确定驾驶员边界区域/方向盘边界区域/禁止区域，具体确定方法，如本发明实施例一种步骤110所述，在这里不再赘述。

上述区域确定完以后，系统会对其进行周期性的动态刷新，特别是对驾驶员的边界区域，会进行实时动态更新。

在系统运行过程中，不停的对是否发生乘客与驾驶员冲突、是否发生抢夺方向盘以及是否发生乘客进入禁止区域等进行检测，具体步骤见步骤205、步骤208和步骤211。

步骤205：判断是否有乘客的关键点边界区域与驾驶员区域重叠；

系统判断乘客的关键点边界区域与驾驶员区域是否重叠，如果重叠，则认为乘客与所述驾驶员发生了冲突，如果不重叠，则转步骤201，继续进行检测。

步骤206：判断重叠次数是否大于第二阈值；

当步骤205确定发生了重叠时，系统可以直接认定发生了冲突，但是，为了避免系统发生错判，降低误判率，本发明实施例优选的，在乘客与驾驶员的肢体冲突行为识别中引入了惯性机制，在算法开始时，系统会初始化惯性计数器为0，当检测到事件发生时，惯性计数器+1；当事件未检测到时，惯性计数器-1(当惯性计数器已为0时不减)。系统仅在惯性计数器达到第二阈值时，才判定该冲突发生，优选的，所述第二阈值可以设为5。

当然，也可以记录同一乘客与驾驶员连续发生重叠的次数，如果连续发生重叠的次数达到第二阈值，则判断该冲突发生；如果中间没有发生的情况，则将该次数清零，重新开始记录。

如果重叠次数大于第二阈值，则转步骤207，否则转步骤201，进行重新检测。

步骤207：肢体冲突告警并向后台发送事件；

在检测到乘客与驾驶员发生冲突行为后，系统会首先在前端发出声光告警，通过语音和警示灯警告违规乘客停止冲突行为，并将摄像头编号、事件类型和事件开始时间发送至后台，后台接收到信号后，将对应的摄像头画面突出显示，并实时保存视频流。当事件结束后，前端再次将摄像头编号、事件类型和事件结束时间发送至后台，后台接收到信号后，停止对应摄像头的画面突出显示，并将事件发生期间的视频段进行保存。另外，系统也可以确定发生肢体冲突的级别，比如：根据冲突时间、时长、位置和状况等，确定不同的预警等级，比如当车辆行驶的时速超过40公里/小时时，则提高预警等级；或者，当车辆行驶的路段位于高速公路或者位于山路、桥梁路段时，也提高相应的预警等级。

步骤208：判断是否有乘客部分关键点边界区域与方向盘区域重叠；

该步骤用于判断是否有乘客的部分关键点，比如左手腕或右手腕的边界区域与方向盘区域重叠，如果有，则判断存在抢夺方向盘的行为；如果没有，则转步骤201，重新进行检测。

步骤209：判断重叠次数是否大于第二阈值；

当步骤208确定发生了重叠时，系统可以直接认定发生了冲突，但是，为了避免系统发生错判，降低误判率，本发明实施例优选的，在抢夺方向盘的行为识别中引入了惯性机制，在算法开始时，系统会初始化惯性计数器为0，当检测到事件发生时，惯性计数器+1；当事件未检测到时，惯性计数器-1(当惯性计数器已为0时不减)。系统仅在惯性计数器达到第二阈值时，才判定该冲突发生，优选的，所述第二阈值可以设为5。

当然，也可以记录同一乘客与方向盘连续发生重叠的次数，如果连续发生重叠的次数达到第二阈值，则判断该冲突发生；如果中间没有发生的情况，则将该次数清零，重新开始记录。

如果重叠次数大于第二阈值，则转步骤210，否则转步骤201，进行重新检测。

上述第二阈值可以与步骤206中的阈值设置为同一值，也可以设置为不同的值，具体情况根据实际的需要进行灵活设置。

步骤210：抢夺方向盘告警并向后台发送事件；

在检测到乘客抢夺方向盘的行为后，系统会首先在前端发出声光告警，通过语音和警示灯警告违规乘客停止冲突行为，并将摄像头编号、事件类型和事件开始时间发送至后台，后台接收到信号后，将对应的摄像头画面突出显示，并实时保存视频流。当事件结束后，前端再次将摄像头编号、事件类型和事件结束时间发送至后台，后台接收到信号后，停止对应摄像头的画面突出显示，并将事件发生期间的视频段进行保存。另外，系统也可以确定发生肢体冲突的级别，比如：根据冲突时间、时长、位置和状况等，确定不同的预警等级，比如当车辆行驶的时速超过40公里/小时时，则提高预警等级；或者，当车辆行驶的路段位于高速公路或者位于山路、桥梁路段时，也提高相应的预警等级。

步骤211：判断是否有乘客边界区域与禁止区域重叠；

系统实时跟踪乘客的边界区域，所述乘客的边界区域为该乘客对应边界框，在这里需要考虑乘客的整体行为，而不仅仅考虑乘客的某个关键点的动作。由于禁止区域是事先设置好的，因此，判断是否有乘客边界框与禁止区域重叠，主要判断乘客和禁止区域重叠的比例大小，具体的，同步骤130所述的，在这里不再赘述。

步骤212：判断进入次数是否大于第四阈值；

更进一步的，为了更加准确的判断是否发生进入禁止区域事件，本发明实施例进一步增加了确认机制，当在步骤211中，确定发生了一次进入禁止区域事件后，即第一入侵体的边界框与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值，系统将记录该乘客的进入次数，如果在下个检测周期内，还判断其为进入，则将进入次数加一，如果没有，则将进入次数减一，直至所述进入次数等于0，或者，所述进入次数大于第四阈值。同时，为降低误判率，作数进入次数在记录和删除乘客ID的过程中生效。具体来说，当乘客ID未被记录时，其进入禁止区域的惯性计数器需达到5后才会被记录；相反地，当乘客ID被记录时，其离开禁止区域的惯性计数器需达到5后才会被删除。

如果进入次数大于第四阈值，则转步骤213，否则转步骤201。

步骤213：判断停留时长是否大于第三阈值；

更进一步的，在实际中，判断是否发生进入禁止区域的事件，需要综合考虑入侵体在禁止区域停留的时长，如果仅仅是经过禁止区域，则不宜将其确定为入侵事件。在本发明实施例中，当在步骤212中，当认定第一入侵体进入禁止区域的次数大于第四阈值时，则开始记录其进入的时间，如果其进入时间超过或者等于第三阈值，则认为这是一次有效的进入禁止区域的事件，转步骤214；如果小于第三阈值，则不认为是一次入侵事件，转步骤201。

步骤214：进入禁止区域告警并向后台发送事件；

在检测到乘客进入禁止区域的行为后，系统会首先在前端发出声光告警，通过语音和警示灯警告违规乘客停止冲突行为，并将摄像头编号、事件类型和事件开始时间发送至后台，后台接收到信号后，将对应的摄像头画面突出显示，并实时保存视频流。当事件结束后，前端再次将摄像头编号、事件类型和事件结束时间发送至后台，后台接收到信号后，停止对应摄像头的画面突出显示，并将事件发生期间的视频段进行保存。另外，系统也可以确定发生肢体冲突的级别，比如：根据冲突时间、时长、位置和状况等，确定不同的预警等级，比如当车辆行驶的时速超过40公里/小时时，则提高预警等级；或者，当车辆行驶的路段位于高速公路或者位于山路、桥梁路段时，也提高相应的预警等级。

本发明第二实施例提供的入侵检测方法，在第一实施例的基础上，增加了入侵检测的容错机制，通过设置惯性计数器，对发生入侵的事件的次数进行记录，只有达到预设阈值时，才确定为发生了入侵事件。通过这种方式，大大提高了入侵检测的准确性，减少了误判的几率。需要指出的是，本发明实施例中的第一阈值、第二阈值、第三阈值以及第四阈值等，都可以根据实际情况进行调整，在这里给出的仅做示例，并不用来限定本发明实施例。

本发明另一实施例还提供了一种入侵检测装置300，如图3所示，包括：

第一目标体边界区域确定模块310：用于获取所述第一目标体的边界区域；

第一入侵体边界区域确定模块320：用于检测第一入侵体的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

入侵检测模块330：用于在任意所述关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠时，确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体。

更进一步的，当第一目标体为驾驶员时，所述第一目标体边界区域确定模块310还用于获取预设的驾驶员区域；获取所述驾驶员的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；获取驾驶员的边界框；将所述预设的驾驶员区域和所述驾驶员的边界框的交集确定为所述驾驶员的边界区域；

所述入侵检测模块330用于检测所述第一入侵体对应的所述各关键点的边界区域；若任意所述关键点的边界区域与所述驾驶员的边界框重叠，则确定为该第一入侵体与所述驾驶员发生冲突。

其中，所述关键点包括：

左腕，和/或，右腕，和/或，左肘，和/或，右肘，和/或，左肩，和/或，右肩，和/或，左胯，和/或，右胯，和/或，左膝盖，和/或，右膝盖，和/或，左脚踝，和/或，右脚踝。

更进一步的，当第一目标体为方向盘时，所述第一目标体边界区域确定模块310用于获取预设的方向盘的边界区域；

所述入侵检测模块330用于获取所述第一入侵体的关键点中的左腕或右腕的边界区域；若所述左腕或右腕的边界区域与所述方向盘的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体在抢夺方向盘。

更进一步的，当第一目标体为禁止区域时，所述第一目标体边界区域确定模块310还用于获取预设的禁止区域的边界区域；

所述入侵检测模块330用于获取所述第一入侵体的边界框；当所述第一入侵体的边界框与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值时，则确定所述第一入侵体进入了禁止区域。

更进一步的，所述入侵检测模块330还用于周期性检测所述第一入侵体对应的所述各关键点的边界区域；若所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠的次数大于预设第二阈值时，则确定为该第一入侵体入侵所述第一目标体。

更进一步的，所述入侵检测模块330还在所述第一入侵体的边界框与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值的次数大于预设第四阈值时，则记录所述第一入侵体进入禁止区域的时长；若所述时长大于预设的第三阈值时，则确定所述第一入侵体进入了所述禁止区域。

本发明实施例提供的入侵检测装置，通过检测入侵体的关键点以及第一目标体的边界区域，智能化判断是否发生了乘客与驾驶员冲突、是否发生了乘客抢夺方向盘以及是否发生乘客入侵禁止区域等事件，使得系统能够快速识别事件的发生，避免了发生影响公共安全的事件。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的入侵检测方法。

可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：

获取第一目标体所在的边界区域；

检测第一入侵体的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体。

进一步的，所述第一目标体包括：驾驶员；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的驾驶员区域；

获取所述驾驶员的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

获取驾驶员的边界框；

将所述预设的驾驶员区域和所述驾驶员的边界框的交集确定为所述驾驶员的边界区域；

所述若任意所述关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

检测所述第一入侵体对应的所述各关键点的边界区域；

若任意所述关键点的边界区域与所述驾驶员的边界区域重叠，则确定为该第一入侵体与所述驾驶员发生冲突。

进一步的，所述关键点包括：

左腕，和/或，右腕，和/或，左肘，和/或，右肘，和/或，左肩，和/或，右肩，和/或，左胯，和/或，右胯，和/或，左膝盖，和/或，右膝盖，和/或，左脚踝，和/或，右脚踝。

进一步的，所述第一目标体包括：方向盘；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的方向盘的边界区域；

所述若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，包括：

获取所述第一入侵体的关键点中的左腕或右腕的边界区域；

若所述左腕或右腕的边界区域与所述方向盘的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体在抢夺方向盘。

进一步的，所述第一目标体包括：禁止区域；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的禁止区域的边界区域；

所述若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，包括：

将所述第一入侵体的各关键点的边界区域的合集，确定为所述第一入侵体的边界区域；

当所述第一入侵体的边界区域与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值时，则确定所述第一入侵体进入了禁止区域。

进一步的，所述确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

周期性检测所述第一入侵体对应的所述各关键点的边界区域；

若所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠的次数大于预设第二阈值时，则确定为该第一入侵体入侵所述第一目标体。

进一步的，所述确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

若所述第一入侵体的边界框与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值的次数大于预设第四阈值时，则记录所述第一入侵体进入禁止区域的时长；

若所述时长大于预设的第三阈值时，则确定所述第一入侵体进入了所述禁止区域。

本发明实施例提供的计算机可读存储介质可以执行该入侵检测方法，通过检测入侵体的关键点以及第一目标体的边界区域，智能化判断是否发生了乘客与驾驶员冲突、是否发生了乘客抢夺方向盘以及是否发生乘客入侵禁止区域等事件，使得系统能够快速识别事件的发生，避免了发生影响公共安全的事件。

图4示出了本发明入侵检测设备实施例的结构示意图，本发明具体实施例并不对入侵检测设备的具体实现做限定。

如图4所示，该入侵检测设备可以包括：处理器(processor)402、摄像头404、存储器(memory)406、以及通信总线408。

其中：处理器402、摄像头404、以及存储器406通过通信总线408完成相互间的通信。摄像头404，用于进行视频采集。处理器402，用于执行程序410，具体可以执行上述入侵检测方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序410可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。

处理器402可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。入侵检测设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。

存储器406，用于存放程序410。存储器406可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

程序410具体可以用于使得处理器402执行以下操作：

获取第一目标体所在的边界区域；

检测第一入侵体的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体。

进一步的，所述第一目标体包括：驾驶员；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的驾驶员区域；

获取所述驾驶员的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

获取驾驶员的边界框；

将所述预设的驾驶员区域和所述驾驶员的边界框的交集确定为所述驾驶员的边界区域；

所述若任意所述关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

检测所述第一入侵体对应的所述各关键点的边界区域；

若任意所述关键点的边界区域与所述驾驶员的边界框重叠，则确定为该第一入侵体与所述驾驶员发生冲突。

进一步的，所述关键点包括：

左腕，和/或，右腕，和/或，左肘，和/或，右肘，和/或，左肩，和/或，右肩，和/或，左胯，和/或，右胯，和/或，左膝盖，和/或，右膝盖，和/或，左脚踝，和/或，右脚踝。

进一步的，所述第一目标体包括：方向盘；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的方向盘的边界区域；

所述若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，包括：

获取所述第一入侵体的关键点中的左腕或右腕的边界区域；

若所述左腕或右腕的边界区域与所述方向盘的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体在抢夺方向盘。

进一步的，所述第一目标体包括：禁止区域；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的禁止区域的边界区域；

所述若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，包括：

将所述第一入侵体的各关键点的边界区域的合集，确定为所述第一入侵体的边界区域；

当所述第一入侵体的边界区域与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值时，则确定所述第一入侵体进入了禁止区域。

进一步的，所述确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

周期性检测所述第一入侵体对应的所述各关键点的边界区域；

若所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠的次数大于预设第二阈值时，则确定为该第一入侵体入侵所述第一目标体。

进一步的，所述确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

若所述第一入侵体的边界框与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值的次数大于预设第四阈值时，则记录所述第一入侵体进入禁止区域的时长；

若所述时长大于预设的第三阈值时，则确定所述第一入侵体进入了所述禁止区域。

本发明实施例提供的入侵检测设备，通过检测入侵体的关键点以及第一目标体的边界区域，智能化判断是否发生了乘客与驾驶员冲突、是否发生了乘客抢夺方向盘以及是否发生乘客入侵禁止区域等事件，使得系统能够快速识别事件的发生，避免了发生影响公共安全的事件。

在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。

Claims (10)

1.一种入侵检测方法，其特征在于，包括：

获取第一目标体所在的边界区域；

检测第一入侵体的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体。

2.如权利要求1所述的入侵检测方法，其特征在于，所述第一目标体包括：驾驶员；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的驾驶员区域；

获取所述驾驶员的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

获取驾驶员的边界框；

将所述预设的驾驶员区域和所述驾驶员的边界框的交集确定为所述驾驶员的边界区域；

若任意所述关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

检测所述第一入侵体对应的所述各关键点的边界区域；

若任意所述关键点的边界区域与所述驾驶员的边界区域重叠，则确定为该第一入侵体与所述驾驶员发生冲突。

3.如权利要求2所述的入侵检测方法，其特征在于，所述关键点包括：

左腕，和/或，右腕，和/或，左肘，和/或，右肘，和/或，左肩，和/或，右肩，和/或，左胯，和/或，右胯，和/或，左膝盖，和/或，右膝盖，和/或，左脚踝，和/或，右脚踝。

4.如权利要求3所述的入侵检测方法，其特征在于，所述第一目标体包括：方向盘；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的方向盘的边界区域；

所述若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，包括：

获取所述第一入侵体的关键点中的左腕或右腕的边界区域；

若所述左腕或右腕的边界区域与所述方向盘的边界区域重叠，则确定所述第一入侵体在抢夺方向盘。

5.如权利要求1所述的入侵检测方法，其特征在于，所述第一目标体包括：禁止区域；

所述获取第一目标体所在的边界区域，包括：

获取预设的禁止区域的边界区域；

所述若任意所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠，包括：

获取所述第一入侵体的边界框；

当所述第一入侵体的边界框与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值时，则确定所述第一入侵体进入了禁止区域。

6.如权利要求2或4所述的入侵检测方法，其特征在于，所述确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

周期性检测所述第一入侵体对应的所述各关键点的边界区域；

若所述第一入侵体的关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠的次数大于预设第二阈值时，则确定为该第一入侵体入侵所述第一目标体。

7.如权利要求5所述的入侵检测方法，其特征在于，所述确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体，包括：

若所述第一入侵体的边界框与所述禁止区域的重叠面积，与所述禁止区域的比例大于预设的第一阈值的次数大于预设第四阈值时，则记录所述第一入侵体进入禁止区域的时长；

若所述时长大于预设的第三阈值时，则确定所述第一入侵体进入了所述禁止区域。

8.一种入侵检测装置，其特征在于，所述装置包括：

第一目标体边界区域确定模块：用于获取第一目标体的边界区域；

第一入侵体边界区域确定模块：用于检测第一入侵体的各关键点，并确定所述各关键点的边界区域；

入侵检测模块：用于在任意所述关键点的边界区域与所述第一目标体的边界区域重叠时，确定所述第一入侵体入侵所述第一目标体。

9.一种入侵检测设备，包括：处理器、存储器、摄像头和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述摄像头通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行根据权利要求1-7任一项所述的入侵检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7任意一项所述的入侵检测方法。

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