CN111738044A - 一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法,包括采集分布在校园各处的监控视频数据,以不同地点的监控摄像头作为分类标签,将视频流数据拆分成不同的连续帧组,输入、训练、构建三维卷积神经网络(3D‑CNN)校园暴力评估模型,并采用交叉验证法检验模型的泛化能力;在此基础上对个体新输入的数据识别动作类别,判断其所处位置的安全状况,并对异常行为发出警报。本发明不仅提出利用深度学习进行校园暴力监控的方法,还首次将3D‑CNN应用于校园暴力预警。在大数据时代背景下,不仅保障了管理的科学性、高效性和安全性,更为防治校园暴力提供了一种有效的解决途径。
Description
技术领域
本发明属于大数据处理技术领域,具体涉及一种基于深度学习行 为识别的校园暴力评估方法。
背景技术
校园暴力是指学生个体之间或教师与学生之间通过肢体、言语及 网络传播等方式欺负、羞辱其他同学并对其造成人身、精神伤害的事 件。在我们印象中,学校本应是孩子学习和成长的安全之地,但对全 球半数青少年来说,情况却并非如此。深受其扰,却无处求援的局面 加剧了校园暴力防治的难度,给管理者带来严峻考验。因此,校园暴 力防治研究意义重大。
目前,校园暴力防治研究可以分为两大类,一类是传统校园暴力 防治研究,另一类是基于大数据的校园暴力防治研究。传统校园暴力 防治研究根据统计校园暴力的外显数据探究其深层原因、未来发展趋 势以及所带来的影响。常用研究方法包括:调查法、个案分析法、统 计法等,数据主要来源于调查问卷和暴露个案。传统研究起源早,历 史久远,发展较为成熟,具有研究范围广、深度高、成果多等优点, 但还是存在样本数据量小、不具代表性、数据处理耗时费力等不足之 处。
基于大数据的校园暴力防治研究与人工智能、智慧物联、数据科 学联系紧密,通过多学科深度融合的方式,将海量数据高效整合处理, 发现数据之美,探索数据的深层表现,具有数据量大、代表性强、效 率高等特点。专利CN201410649012.7公开了一种基于智能手机平台 的校园欺凌检测方法,通过手机内置三轴加速计、三轴陀螺仪、麦克 风、GPS等模块实现对监控对象的动作、情感及言语欺凌识别,并通 过手机短信自动报警,具有准确、快速的优点,但其投入成本高、效 率低,无法大面积投入使用;专利CN201611160698.9,CN201910556819.9和CN201910634611.4虽都公开了一种基于校园监 控视频数据的智能安全分析方法,但需要辅助包括个人照片、位置在 内的各类敏感信息,且针对校园安全评估核心模块,并未能提出一个 合理且高效的神经网络模型和模型建立方法。大数据时代背景下,人 们往往易于淹没在数据海洋中,被一个个“信息茧房”禁锢,无法突 破局限,发现其中价值。由此可见,如何充分挖掘监控视频数据,建 立科学、准确、高效的安全评估模型是数据时代校园暴力防治研究的 关键。
发明内容
为了弥补上述现有技术的缺陷,本发明旨在提供一种基于深度学 习行为识别的校园暴力评估方法,利用3D CNN神经网络从监控视频 获取校园安全状况,将大大提高数据采集的高效性、校园安全可控范 围及安全评估的准确性,降低人工投入与经费支出,真正实现校园智 慧化管理。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法,包括以下步 骤:
1)参考现有公开数据集,结合特定校园应用场景,自制用于构 建校园暴力评估神经网络模型所需的视频数据集,并进行数据压缩、 集成、清洗和标记等预处理操作。
2)引入深度学习神经网络—3D-CNN,根据需求设计确定隐藏 层数量、激活函数选择、各层次卷积核大小等网络内部结构。
3)将步骤1)中的数据集按2:8比例随机划分为测试集和训练集; 依照交叉验证法把训练集分为h个不相交的子集,依次输入步骤2) 所设计的3D-CNN网络中,训练构建3D-CNN校园暴力评估模型,
4)摄像头个体新输入的视频数据流经步骤3)所构建的暴力评 估模型分析识别行为类别,得出该摄像头所处位置的实时安全状况; 如有异常,立即发出警报。
所述的行为信息包括携带器械、表情和肢体动作三个部分。
所述的视频数据包括时间、摄像头编号和位置信息。
所述的校园暴力评估模型中的暴力评估方法包括步骤:
1)定义行为安全范围,确定危险器械种类、遭遇暴力后可能出 现的表情以及暴力发生时的肢体动作;
2)人工标记数据,根据上述危险定义,将切分好的数据标记为 行为正常与行为异常两类标签。
所述的3D-CNN网络包括预拆分通道层、卷积层、激活层、池 化层和完全连接层,在二维帧图像的基础上,引入时间维度,考虑多 个连续帧的运动编码信息,从相邻的视频帧生成多个信息通道,并对 每个通道进行卷积操作以获得更好的运动特征表示。
所述的数据预处理包括将视频压缩,去除冗余信息,统一视频格 式,将每帧图像调整大小;利用一种结合图像底层颜色特征和图像结 构信息的冗余帧处理算法去除视频数据中的冗余帧,保留关键帧序 列;对异常、重复数据进行清除,错误纠正,缺失数据进行填充等操 作;把现有视频数据由RGB三通道处理为包含光流图、灰度图、x 方向梯度和y方向梯度在内的四通道;参照一定标准,人为标记每组 数据的行为异常与否,并按每数张连续帧为一组将视频数据集分组; 最后利用数据库技术将位置、时间、标签等信息集成统一储存;
本发明的有益效果是:
本发明充分利用大数据时代背景下的数据收集智能化与数据存 储大容量化等特点,从校园监控视频数据出发,提出从视频数据评估 校园安全状况的方法,消除了个人主观因素对数据采集的影响,让采 集的数据更具代表性,提高了校园暴力评估的准确性和高效性。
本发明首次提出将一种新的深度学习模型—3D CNN应用于校 园暴力评估,在普通卷积神经网络的基础上加入时间维度向量,提取 连续帧的动作特征,丰富动作特征的信息量,对于提升动作识别的准 确性和暴力评估的智慧化具有重要意义。
附图说明
图1是本发明一个实例的校园暴力评估模型构建流程图;
图2是本发明一个实例的3D CNN网络工作流程图;
图3是本发明一个实例的分布式校园暴力评估示意图。
具体实施方式
以下结合实施例对本发明进一步叙述,但本发明不局限于以下实 施例。
下面结合附图对本发明实施方式作进一步描述。以下实施实例仅 用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的 保护范围。
本发明使用的监控数据能够全面、直观地反馈校园实时安全状 况,利用智能物联设备,自动采集全校范围的所有视频数据,按照数 据的图像直观性和时间连续性,训练构建3D-CNN校园暴力评估模 型,提取对象的运动行为特征,实现对校园安全状态的实时判定,若 有异常,立即触发警报,提醒监控人员,及时发现并制止校园暴力的 发生。
一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法,其特征在于, 包括步骤:
1)利用深度学习3D-CNN神经网络,基于监控摄像头的视频数 据和行为信息,训练建立校园暴力评估模型;
2)获取摄像头新生成的视频数据,输入评估模型得到该监控位 置的实时安全状况。
其中,所述3D CNN网络,包括卷积层、激活层、池化层和完全 连接层,在二维图像帧空间的基础上,引入时间维度,考虑多个连续 帧的运动编码信息,从相邻的视频帧生成多个信息通道,并对每个通 道进行卷积操作以获得更好的运动特征表示。
其中,所述视频数据包括以下信息:获取时间、来源摄像头编号 和位置。如表1所示:
表1
其中,所述行为信息包括携带器械、表情和肢体动作三个部分。 并分别利用根据表2、表3和表4信息判定行为是否正常。
表2
表3
表4
其中,所述在已有数据基础上进行数据压缩、关键帧提取、数据 集成、数据清洗和数据标记包括以下步骤:
进行数据压缩,按一定格式压缩,降低储存容量,去除视频数据 中的冗余信息;
提取关键帧,连续的视频其相邻帧之间具有冗余信息,根据这一 特性,利用差分法,去除视频中的冗余帧,可帮助节约储存空间,降 低模型的学习难度。
进行数据集成,利用数据库技术将各类数据信息集成并统一存 储;
进行数据清洗,将视频数据按相同时间间隔拆分为连续帧,并进 行异常、重复数据清除,错误纠正,缺失数据进行填充;
数据标记,对处理好的一段连续帧,人为标记行为异常与否标签。 其中,所示视频数据具有如表5所示的特征:
表5
其中,构建校园安全评估模型包括以下步骤:
将数据划分为训练集与测试集;
基于深度学习卷积神经网络,增加时间维度,设计3D-CNN网 络结构;
参照交叉验证法,将训练集随机划分为不同子集,依次输入 3D-CNN网络训练,提取动作特征,识别动作种类,建立暴力评估模 型;
将测试集作为新个体,输入模型得到安全状况评估结果,并计算 准确率、召回率和F1参数值以衡量模型分类效果。
实施例
图1是本发明的一个实例的校园暴力评估模型构建流程图,具体 步骤如下:
步骤1)获取用于构建暴力评估模型的视频数据集,并进行数据 压缩、集成、清洗和标记等预处理操作。
步骤1-1)获取视频数据集,结合现有公开数据集—“VIF数据库” (该数据集由以色列开放大学收集,主要涉及人群暴力行为,由246 个视频组成,视频皆来源于现实暴力录影),考虑应用场景的特殊性 制作构建3D-CNN校园暴力评估模型的数据集。
因校园环境特殊,现有的公开数据集资源并不能满足构建适合校 园特定应用场景的暴力评估模型,所以需要根据特定应用场景,通过 自制与拷贝现有资源相结合的方式制作数据集。制作时应考虑人群携 带器械、表情、肢体动作、光照和气候等综合因素,此外还可根据需 要添加其他评估信息。
步骤1-2)数据预处理,将视频压缩,去除冗余信息,统一视频 格式,将每帧图像大小降为80*60大小;利用一种结合图像底层颜色 特征和图像结构信息的冗余帧处理算法去除视频数据中的冗余帧,保 留关键帧序列;对异常、重复数据进行清除,错误纠正,缺失数据进 行填充等操作;把现有视频数据由RGB三通道处理为包含光流图、 灰度图、x方向梯度和y方向梯度在内的四通道;参照一定标准,人 为标记每组数据的行为异常与否,并按每16张连续帧为一组将视频 数据集分组;最后利用数据库技术将位置、时间、标签等信息集成统 一储存。
步骤2)将数据集按2:8的比例随机划分为测试集和训练集。依照 交叉验证法,将全部训练集U分为h个不相交的子集,样本总数为S, 则每个子集有S/h个训练样本,对应的子集为{U1,U2,U3,…,Uh}。
步骤3)设计3D-CNN网络结构,并从训练集中每次取出一个子集 Ui,将剩余h-1个子集输入神经网络进行训练,Ui不参与训练,子集Ui的输出准确率为Ai,即为此次训练的结果。将训练h次的准确率 {A1,A2,A3,…,Ah}取平均值,得到最终的准确率A以评估模型的泛化能力。
步骤3-1)3D-CNN神经网络设计包括有预处理层、卷积层、激活 层、池化层和全连接层,如图2所示。
步骤3-2)参数初始化服从高斯分布的随机数,期望为0.05,偏 置初始化为0.01,迭代次数为50,学习率α为0.001,并将视频数据 输入神经网络前向传播,执行卷积操作提取特征,通过输出层输出分 类结果。以下内容是对网络中各层工作流程的详细介绍:
①3D-CNN:网络结构中加入了相邻帧时间维度信息的卷积操作, 能够实现连续帧动作的处理,数学表达式如下:
其中表示第i层第j个特征映射中(x,y,z)位置处的卷积结果; max(0,x)为激活函数;bij为该特征映射的偏差;m为第i-1层中特征映 射的索引;为第k个特征位置(p,q,r)处的值;Pi,Qi,Ri为卷积 核的宽度、深度和高度。
②拆分通道层Y1:按灰度、x方向梯度和y方向梯度逐帧处理为 四通道,原始数据被处理为63个80*60大小的特征图;
③卷积层C1:在第一个卷积层采用两种规格为9*9*5的卷积核对Y1预处理层输出结果执行卷积操作,经处理后输出47*2个72*52大 小的特征图;
④池化层P1:也称为下采样层,利用规格为2*2的过滤器对C1 卷积层输出结果进行最大池化,经处理后输出47*2个36*26大小的 特征图;
⑤卷积层C2:在第二个卷积层利用两种规格为7*7*5的卷积核对 P1池化层输出结果执行卷积操作,经处理后输出31*4个30*20大小 的特征图;
⑥池化层P2:利用规格为2*2的过滤器对C2卷积层输出结果进 行最大池化,经处理后输出31*4个15*10大小的特征图;
⑦卷积层C3:在第三个卷积层利用三种规格为8*5*5的卷积核对 P2池化层输出结果执行卷积操作,经处理后输出15*12个8*6大小 的特征图;
⑧池化层P3:利用规格为2*2的过滤器对C3卷积层输出结果进 行最大池化,经处理后输出15*12个4*3大小的特征图;
⑨卷积层C4:在第三个卷积层利用规格为4*3*1的卷积核对P3 池化层输出结果执行卷积操作,经处理后输出15*12个1*1大小的特 征向量;
⑩全连接层F1:利用Softmax函数将最后一个卷积层输出的特征 向量,映射到(0,1)区间内,以概率形式展现,输出分类结果。Softmax 函数形式为:
exp(x)表示ex的指数函数,分子表示输入信号ak的指数函数,分母表示 所有输入信号的指数函数和
步骤3-3)利用有监督学习法,在模型完成前向传播之后,引入 二次代价函数作为损失函数,计算模型输出结果与实际结果的误差, 并将该误差从输出层向隐藏层反向传播,直至传播到输入层。在反向 传播的过程中,根据误差调整各类参数的值;不断迭代上述步骤3-2)、 3-3)过程,直至模型收敛。以下内容是反向传播的数学推导过程:
①选择损失函数
aL=σ(zL)=σ(WLaL-1+bL)
②计算输出层W,b的梯度
③提取②中式子的相同部分
④计算第l层W,b的梯度
zl+1=Wl+1al+bl+1=Wl+1σ(zl)+bl+1
⑤更新参数
步骤4)以测试集为新个体输入已构建好的3D-CNN校园暴力评估 模型,计算准确率、召回率和F1参数值以衡量模型分类效果。
①准确率:
②召回率:
③F1:
以上所述内容仅是本发明的一个实例的实施方式,主要用于帮助 解释说明发明内容,并不能以此限制发明权益,该技术领域的任何人 员都可以在不脱离本发明技术原理的基础上,对本发明做出若干改进 及应用场景拓展,但这些变化和改进都应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)参考现有公开数据集,结合特定校园应用场景,自制用于构建校园暴力评估神经网络模型所需的视频数据集,并进行数据压缩、集成、清洗和标记等预处理操作;
2)引入深度学习神经网络—3D-CNN,根据需求设计确定隐藏层数量、激活函数选择、各层次卷积核大小等网络内部结构;
3)将步骤1)中的数据集按2:8比例随机划分为测试集和训练集;依照交叉验证法把训练集分为h个不相交的子集,依次输入步骤2)所设计的3D-CNN网络中,训练构建3D-CNN校园暴力评估模型,
4)摄像头个体新输入的视频数据流经步骤3)所构建的暴力评估模型分析识别行为类别,得出该摄像头所处位置的实时安全状况;如有异常,立即发出警报。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法,其特征在于,所述的行为信息包括携带器械、表情和肢体动作三个部分。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法,其特征在于,所述的视频数据包括时间、摄像头编号与位置信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法,其特征在于,所述的校园暴力评估模型中的暴力评估方法包括步骤:
1)定义行为安全范围,确定危险器械种类、遭遇暴力后可能出现的表情以及暴力发生时的肢体动作;
2)人工标记数据,根据上述危险定义,将切分好的数据标记为行为正常与行为异常两类标签。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法,其特征在于,所述的数据预处理包括进行数据清洗,将视频数据按相同时间间隔拆分为连续帧,并进行异常、重复数据清除,错误纠正,缺失数据进行填充;数据压缩,按一定格式压缩,降低储存容量,去除视频数据中的冗余信息;提取关键帧,连续的视频其相邻帧之间具有冗余信息,根据这一特性,利用差分法,去除视频中的冗余帧,可帮助节约储存空间,降低模型的学习难度;数据集成,利用数据库技术将各类数据信息集成并统一存储;数据标记,对处理好的一段连续帧,人为标记行为异常与否标签。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法,其特征在于,所述交叉验证法包括将将全部训练集U分为h个不相交的子集,样本总数为S,则每个子集有S/h个训练样本,对应的子集为{U1,U2,U3,...,Uh},并从训练集中每次取出一个子集Ui,将剩余h-1个子集输入神经网络进行训练,Ui不参与训练,子集Ui的输出准确率为Ai,即为此次训练的结果,将训练h次的准确率{A1,A2,A3,...,Ah}取平均值,得到最终的准确率A以评估模型的泛化能力。
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