(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210640364.0 (22)申请日 2022.06.08 (71)申请人 成都航空职业 技术学院 地址 610199 四川省成 都市龙泉驿区车城 东七路69 9号 (72)发明人 罗影　门正兴　王津　周俊　 赵仕伟　肖伟　陈柏希　 (74)专利代理 机构 成都正德明志知识产权代理 有限公司 513 60 专利代理师 杨木梅 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06T 7/246(2017.01) G06T 7/292(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06T 17/00(2006.01) (54)发明名称 一种学生活动轨 迹分析方法 (57)摘要 本发明公开了一种学生活动轨迹分析方法， 包括以下步骤： S1： 获取学校的监控视频， 构建 unity三维模型， 并利用u nity三维模型对 监控视 频进行处理， 得到监控图像； S2： 利用yolo4预训 练模型对监控 图像进行目标检测； S3： 生成学生 运动轨迹； S4： 绘制并展示学生运动轨迹。 本发明 公开了一种学生轨迹分析监控 方法， 该方法可供 学校安保部门实时了解学校各处人员运动轨迹 情况， 以便做出实时的安保策略调整， 同时基于 预测的轨迹数据提前安排保安人员到相应位置， 保障在某个时间和某个地点将要到达高密度学 生流动时有足够安保人员维护秩序， 在学校有限 安保人手及大面积区域情况下， 能更好的保障学 校安全。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114898275 A 2022.08.12 CN 114898275 A 1.一种学生活动轨 迹分析方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1： 获取学校的监控视频， 构建unity三维模型， 并利用unity三维模型对监控视频进行 处理， 得到监控图像； S2： 构建yo lo4预训练模型， 利用yo lo4预训练模型对监控图像进行目标检测； S3： 根据目标检测结果， 生成学生 运动轨迹； S4： 在unity三维模型中绘制并展示学生 运动轨迹。 2.根据权利要求1所述的学生活动轨迹分析方法， 其特征在于， 所述步骤S1中， 获取监 控图像的具体方法为： 构建学校的unity三维模型， 并在unity三维模型中通过RSTP视频流 协议拉取视频流， 对视频流进行跳帧处理， 对每秒中的所有图像 帧按照设定间隔帧数获取 监控图像。 3.根据权利要求1所述的学生活动轨迹分析方法， 其特征在于， 所述步骤S2中， 将监控 图像输入至yolo4预训练模型中， 识别监控图像中的目标， 并将识别结果输入至图像检测 器、 目标跟踪器和动作识别器中， 进行目标检测。 4.根据权利要求3所述的学生活动轨迹分析方法， 其特征在于， 所述目标跟踪器用于根 据监控图像上一帧和下一帧的目标位置像素变化， 确定目标移动方向； 所述动作识别器根据监控图像上一帧和下一帧图像的目标是否存在， 确定目标是否进 入或离开 监控区域； 所述图像 检测器用于进行 人脸识别。 5.根据权利要求4所述的学生活动轨迹分析方法， 其特征在于， 所述目标跟踪器中， 目 标移动方向的确定方法为： 在t1,t2,t3,......,tn时刻， 分别提取目标中心在监控图像的坐 标， 并将各个时刻的相邻坐标相减， 得到对应的向量ut(lr,ba,ud)， 通过向量ut(lr,ba,ud)判断目 标移动方向， 若lr值为正， 则目标移动方向为东， 若lr 值为负， 则目标移动方向为西， 若ba值 为正， 则目标移动方向为南， 若ba值为负， 则目标移动方向为北， 若ud值为正， 则目标移动方 向为上， 若ud值为负， 则目标移动方向为下； 其中， 向量ut(lr,ba,ud)的表达式为： ut(lr,ba,ud)＝ pt‑pt‑1， 式中， pt表示t时刻的坐 标， pt‑1表示t‑1时刻的坐 标， lr表示目标在空间上东、 西方向 的移动向量值， ba表示目标在空间上南、 北方向的移动向量值， ud表 示目标在空间上上下方 向移动的向量 值； 所述图像检测器进行人脸识别的具体方法为： 获取监控图像中的人脸， 并将获取到的 人脸转化为人脸向量值， 判断人脸向量值与数据库中实际人脸向量值的距离是否小于 设定 阈值， 若是则为同一张人脸， 否则进行 下一次人脸识别。 6.根据权利要求1所述的学生活动轨迹分析方法， 其特征在于， 所述步骤S3包括以下子 步骤： S31： 在多个时间段内， 根据目标跟踪器获取的向量， 计算若干个目标移动距离St， 其计 算公式为： 其中， lrt表示目标在空间上在第t时间段东、 西方向的移动距离， bat表示目标在空间上 在第t时间段南、 北 方向的移动距离； S32： 根据若干个目标移动距离St以及当前目标所在图像与实际尺寸r比例计算对应t时权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114898275 A 2刻的若干个目标运动速度vt， 其计算公式为： 其中， r表示的是图像中两物体距离与现实中两物体距离比例； S33： 计算若干个目标运动速度vt的均值， 并根据若干个 目标运动速度vt的均值确定目 标在两个监控下的运动距离， 根据运动距离与实际道路距离的相似度生成学生 运动轨迹。 7.根据权利要求1所述的学生活动轨迹分析方法， 其特征在于， 所述步骤S4中， 将学生 运动轨迹和历史学生 运动轨迹发送至un ity三维模型， 绘制并更新 最终的学生 运动轨迹。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114898275 A 3