CN112883816A - 信息推送方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开公开了信息推送方法和装置，涉及计算机技术领域，尤其涉及计算机视觉技术领域和信息推送技术领域。具体实现方案为：首先实时采集包括目标人物的视频流，并获取视频流包括的每一帧采集图像，对每一帧采集图像进行图像识别，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，若确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示监控端监测到目标人物有危险，实现了自主监控和报警，能够将监控到的危险动作及时发送到监控端，不需要用户主动查看才能获知，使得监控端能够及时了解到目标人物的危险情况，提高了监测目标人物的灵活性和主动性。

Description

信息推送方法和装置

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及计算机视觉技术领域和信息推送技术领域。

背景技术

随着社会的发展，工作和生活节奏越来越快，中青年群体工作时间比重逐渐提升，陪伴孩子和老人的时间减少。家庭场景中，老人和孩子等弱势群体在无人看护时，如果发生意外，容易因发现不及时导致情况恶化。

为了能够查看家中场景，通常会在家中安装具备摄像功能的电子设备，如果用户想查看家中场景，需要通过手机app发起查看，其中，仅具备摄像功能的电子设备可以供用户主动查看当前画面，但是无法查看历史监控画面；或者，同时具备摄像功能和存储功能的电子设备，可以供用户通过访问存储卡或者云端存储空间来查看历史监控画面，存储的监控视频或画面文件很大，需要从海量的监控画面中寻找有用的片段。

发明内容

本公开提供了一种信息推送方法、装置、电子设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种信息推送方法，该方法包括：实时采集包括目标人物的视频流，并获取所述视频流包括的每一帧采集图像；对所述每一帧采集图像进行图像识别，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作；响应于确定所述视频流中包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示所述监控端监测到所述目标人物有危险。

根据本公开的另一方面，提供了一种信息推送装置，该装置包括：获取模块，被配置成实时采集包括目标人物的视频流，并获取所述视频流包括的每一帧采集图像；判断模块，被配置成对所述每一帧采集图像进行图像识别，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作；发送模块，被配置成响应于确定所述视频流中包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示所述监控端监测到所述目标人物有危险。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述信息推送方法。

根据本公开的另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令用于使计算机能够执行上述信息推送方法。

根据本公开的另一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现上述信息推送方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的信息推送方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的信息推送方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开的判断视频流中是否包括危险动作的一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的信息推送方法的又一个实施例的流程图；

图6是根据本公开的信息推送装置的一个实施例的示意图；

图7是用来实现本公开实施例的信息推送方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开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公开。

图1示出了可以应用本公开的信息推送方法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104、105，网络106，服务器101、102、103。网络106用以在终端设备104、105与服务器101、102、103之间提供通信链路的介质。网络106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。

终端设备104、105可以通过网络106与服务器101、102、103交互，以接收或发送信息等。终端设备104、105上可以安装有各种应用，例如数据采集应用、数据处理应用、即时通信工具、社交平台软件、搜索类应用、购物类应用等。

终端设备104、105可以是硬件，也可以是软件。当终端设备为硬件时，可以是具有信息采集设备并且支持与服务器通信的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、智能采集设备等等。当终端设备为软件时，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。

终端设备104、105可以是具有图像采集功能的终端(如具有摄像功能和图像识别功能的智能平板、有屏音箱等等)，终端设备104、105采集的视频流可以在终端设备104、105进行本地处理，也可发送至服务器进行处理。其中，终端设备104、105可以通过图像采集设备实时采集包括目标人物的视频流，并对采集的视频流进行处理获取该视频流包括的每一帧采集图像，之后在本地对每一帧采集图像进行图像识别，判断该视频流中是否包括危险动作，该危险动作用于表征目标人物处于危险的行为，当确定视频流中包括危险动作时，向监控端发送报警信息，该报警信息用于提示监控端监测到目标人物有危险。

服务器101、102、103可以是提供各种服务的服务器，例如对与其建立通信连接的终端设备发送的请求进行接收的后台服务器。后台服务器可以对终端设备发送的请求进行接收和分析等处理，并生成处理结果。

服务器101、102、103可以是为终端设备104、105提供服务的后台服务器，接收到终端设备104、105发送的实时采集包括目标人物的视频流，并对该视频流进行处理获取该视频流包括的每一帧采集图像，之后对每一帧采集图像进行图像识别，判断该视频流中是否包括危险动作，该危险动作用于表征目标人物处于危险的行为，当确定视频流中包括危险动作时，生成报警信息并向监控端发送报警信息，该报警信息用于提示监控端监测到目标人物有危险。

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，可以是为终端设备提供各种服务的各种电子设备。当服务器为软件时，可以实现成为为终端设备提供各种服务的多个软件或软件模块，也可以实现成为为终端设备提供各种服务的单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

需要说明的是，本公开的实施例所提供的信息推送方法可以由终端设备104、105执行，也可以由服务器101、102、103执行。相应地，信息推送装置可以设置于终端设备104、105中，也可以设置于服务器101、102、103中。

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。

参考图2，图2示出了可以应用于本公开的信息推送方法的实施例的流程示意图200。该信息推送方法包括以下步骤：

步骤210，实时采集包括目标人物的视频流，并获取视频流包括的每一帧采集图像。

在本实施例中，信息推送方法的执行主体(例如图1中的终端设备104、105或者服务器101、102、103)可以通过图像采集设备(例如摄像头等)对目标人物进行实时采集，该目标人物可以是需要看护的老人和孩子等弱势群体。图像采集设备插电联网后，开始实时录制视频流，该视频流可以是某一时间段内目标人物的活动视频，记录了目标人物某一段时间内的生活。上述执行主体获取到实时采集的包括目标人物的视频流后，对该视频流进行处理，得到该视频流中包括的每一帧采集图像。

步骤220，对每一帧采集图像进行图像识别，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

在本实施例中，上述执行主体获取到视频流中包括的每一帧采集图像后，对得到的每一帧采集图像进行图像识别，分析每一帧采集图像的图像特征，并对连续多张采集图像的图像特征进行分析，判断视频流中是否包括危险动作，该危险动作可以是用于表征目标人物处于危险的危险动作，可以包括摔倒、砸东西、情绪性指人、激烈抱怨、拉扯、推搡、踢踹、砸按等。

作为示例，上述执行主体对每一帧采集图像进行图像识别，得到每一帧采集图像中包括的目标人物动作的动作特征，之后将连续多张采集图像的动作特征进行分析和整合，确定目标人物的当前动作。上述执行主体基于目标人物的当前动作确定动作类型，判断该当前动作的动作类型是否属于危险动作，从而来判断视频流中是否包括危险动作。

步骤230，响应于确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示监控端监测到目标人物有危险。

在本实施例中，上述执行主体通过对连续多张采集图像的图像特征进行分析，确定实时采集的视频流中包括危险动作，则生成报警信息并向监控端发送报警信息，该报警信息用于提示监控端监测到目标人物有危险。其中，该监控端可以包括与上述执行主体通过网络连接的电子设备，可以是目标人物的监护人所属的电子设备，监护人可以通过该监控端与上述执行主体相连，对目标人物的当前生活进行实时观察等。

上述执行主体确定实时采集的视频流中包括危险动作后，生成表征目标人物当前处于危险的报警信息，并将该报警信息发送给监控端以提示监控端监测到目标人物有危险。监护人可以通过监控端及时了解到目标人物当前处于危险，并可以拨通视频电话查看当前监控画面的详情，以决定采取后续措施。

继续参见图3，图3是根据本公开的信息推送方法的应用场景的一个示意图。

在图3的应用场景中，终端301通过摄像头实时采集老人在某一时间段的视频流，并对该视频流中每一帧采集图像进行识别，判断老人在这段时间段内是否处于危险的危险动作。若确定老人在这段时间段内摔倒了，即确定老人在这段时间段内存在处于危险的危险动作，则生成表征老人摔倒的报警信息，该报警信息可以是：“监控到老人摔倒”，并将该报警信息发送至监护人的监控端302，以提示监护人老人处于危险。

本公开的实施例提供的信息推送方法，通过实时采集包括目标人物的视频流，并获取视频流包括的每一帧采集图像，对每一帧采集图像进行图像识别，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，若确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示监控端监测到目标人物有危险，实现了自主监控和报警，能够将监控到的危险动作及时发送到监控端，不需要用户主动查看才能获知，使得监控端能够及时了解到目标人物的危险情况，提高了监测目标人物的灵活性和主动性。

进一步参考图4，其示出了本公开的图2中步骤220，对每一帧采集图像进行图像识别，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，可以包括以下步骤：

步骤410，对每一帧采集图像进行图像识别，得到采集图像中目标人物的人物数量和人物动作。

在本步骤中，上述执行主体获取到视频流中包括的每一帧采集图像后，对每一帧采集图像进行图像识别，识别每帧采集图像中的目标人物和目标人物的人物动作。上述执行主体将每帧采集图像中的目标人物进行分析，得到目标人物的人物数量，并将属于同一目标人物的连续多张采集图像中的人物动作进行处理，得到目标人物的人物动作。

步骤420，基于人物动作，在与人物数量对应的预设危险动作库中进行匹配，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

在本步骤中，上述执行主体获取到采集图像中目标人物的人物数量和人物动作后，确定出与目标人物的人物数量对应的预设危险动作库，人物数量与预设危险动作一一对应，预设危险动作包括对应的人物数量的目标人物的危险动作，预设单人危险动作库可以包括单人场景中的摔倒、砸东西、情绪性指人、激烈抱怨等危险动作，还可以包括多人场景中的拉扯、推搡、踢踹、砸按等危险动作。上述执行主体确定出与目标人物的人物数量对应的预设危险动作库后，将得到的人物动作与该预设危险动作库中的危险动作进行匹配，判断视频流中是否包括危险动作。

作为示例，上述执行主体可以将得到的目标人物的人物动作与预设危险动作库中包括的危险动作进行匹配，得到目标人物的人物动作与每个危险动作的匹配数值，将匹配数值与预设阈值进行比较从而判断视频流中是否包括危险动作，若确定存在大于预设阈值的匹配数值，则将该匹配数值对应的危险动作确定为人物动作对应的危险动作，从而确定视频流中包括危险动作；若确定不存在大于预设阈值的匹配数值，则确定视频流中不包括危险动作。

在本实施例中，通过目标人物的人物数量和人物动作，判断视频流中是否包括危险动作，实现了对视频流中是否存在危险动作的识别判断，提高了危险动作识别的准确性和灵活性。

作为一个可选实现方式，目标人物的人物数量可以包括一个；人物数量对应的预设危险动作库可以包括预设单人危险动作库。以及，上述步骤420，基于人物动作，在与人物数量对应的预设危险动作库中进行匹配，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，可以包括以下步骤：基于人物动作，在预设单人危险动作库中进行匹配，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

具体地，上述执行主体可以确定目标人物的人物数量为一个，以及确定对应的预设危险动作库为预设单人危险动作库。上述执行主体将得到的目标人物的人物动作与预设单人危险动作库中包括的危险动作进行匹配，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

作为示例，上述执行主体可以将得到的目标人物的人物动作与预设单人危险动作库中包括的危险动作进行匹配，得到目标人物的人物动作与每个危险动作的匹配数值，将匹配数值与预设阈值进行比较从而判断视频流中是否包括危险动作，若确定存在大于预设阈值的匹配数值，则将该匹配数值对应的危险动作确定为人物动作对应的危险动作，从而确定视频流中包括危险动作；若确定不存在大于预设阈值的匹配数值，则确定视频流中不包括危险动作。

在本实现方式中，通过确定目标人物的人物数量和预设单人危险动作库，实现了单人场景行为识别，能够更准确地识别视频流中单人场景中目标人物的危险动作，确定目标人物是否处于危险中，提高了监测目标人物的灵活性和主动性。

作为一个可选实现方式，目标人物的人物数量可以包括多个；人物数量对应的预设危险动作库可以包括预设多人危险动作库。以及，上述步骤420，基于人物动作，在与人物数量对应的预设危险动作库中进行匹配，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，可以包括以下步骤：基于人物动作，在预设多人危险动作库中进行匹配，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

具体地，上述执行主体可以确定目标人物的人物数量为多个，以及确定对应的预设危险动作库为预设多人危险动作库。上述执行主体将得到的目标人物的人物动作与预设多人危险动作库中包括的危险动作进行匹配，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

作为示例，上述执行主体可以将得到的目标人物的人物动作与预设多人危险动作库中包括的危险动作进行匹配，得到目标人物的人物动作与每个危险动作的匹配数值，将匹配数值与预设阈值进行比较从而判断视频流中是否包括危险动作，若确定存在大于预设阈值的匹配数值，则将该匹配数值对应的危险动作确定为人物动作对应的危险动作，从而确定视频流中包括危险动作；若确定不存在大于预设阈值的匹配数值，则确定视频流中不包括危险动作。

在本实现方式中，通过确定目标人物的人物数量和预设多人危险动作库，实现了多人场景行为识别，能够更准确地识别视频流中多人场景中目标人物的危险动作，确定目标人物是否处于危险中，提高了监测目标人物的灵活性和主动性。

作为一个可选实现方式，上述步骤220，对每一帧采集图像进行图像识别，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，可以包括以下步骤：基于危险动作识别模型对每一帧采集图像进行图像识别，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

具体地，上述执行主体获取到视频流中包括的每一帧采集图像后，将采集图像输入至危险动作识别模型中，危险动作识别模型对输入的采集图像进行危险动作识别，输出对应的识别结果，该识别结果可以包括表征目标人物的危险动作类型的识别结果，也可以包括表征不包括危险动作的识别结果。上述执行主体根据识别结果判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。其中，上述危险动作识别模型可以基于样本采集图像和样本采集图像中危险动作的标注结果对神经网络训练得到，使得危险动作识别模型能够识别采集图像中人物的危险动作。

在本实现方式中，通过危险动作识别模型判断视频流中是否包括危险动作，提高了危险动作识别的准确性和效率。

作为一个可选实现方式，上述步骤230，响应于确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示监控端监测到目标人物有危险，可以包括以下步骤：响应于确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，确定危险动作的动作类型，并向监控端发送包括动作类型的报警信息以提示监控端监测到目标人物有危险。

具体地，上述执行主体通过对采集图像进行识别，确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作后，可以进一步确定出该危险动作的动作类型，如摔倒、砸东西、情绪性指人、激烈抱怨、拉扯、推搡、踢踹、砸按等类型。上述执行主体基于该危险动作的动作类型生成报警信息，该报警信息包括该动作类型，例如，“监测到老人摔倒”等，将该报警信息发送到监控端，提示监控端监测到目标人物处于该动作类型的危险。

在本实现方式中，通过将包括动作类型的报警信息发送至监控端，使得监控端的监护人能够及时了解目标人物的危险类型和程度，提高了监测目标人物的及时性和准确性。

作为一个可选实现方式，该信息推送方法还可以包括以下步骤：响应于确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送视频流，并存储视频流。

具体地，上述执行主体在确定视频流中包括危险动作后，在发送给报警信息的同时，还可以将该视频流发送到监控端，监护人可以通过监控端查看包括危险动作的视频流，也可以拨通视频通话来查看当前情况。上述执行主体还可以将包括危险动作的视频流进行存储，以供监护人进行下载和查看。

在本实现方式中，通过仅存储包括危险动作的视频流，可以有效降低存储控件压力，降低存储成本。

进一步参考图5，其示出了本公开的信息推送方法的又一个实施例的流程示意图500。该信息推送方法包括以下步骤：

步骤510，实时采集包括目标人物的视频流，并获取视频流包括的每一帧采集图像。

在本步骤中，步骤510与图2所示实施例中的步骤210相同，此处不赘述。

步骤520，对每一帧采集图像进行图像识别，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

在本步骤中，步骤520与图2所示实施例中的步骤220相同，此处不赘述。

响应于确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，执行步骤530，响应于确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示监控端监测到目标人物有危险。

在本步骤中，步骤530与图2所示实施例中的步骤230相同，此处不赘述。

响应于确定视频流中不包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，执行步骤540，响应于确定视频流中不包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，删除视频流

在本步骤中，上述执行主体通过对连续多张采集图像的图像特征进行分析，确定实时采集的视频流中不包括危险动作，则将该视频流删除，并通过图像采集设备对目标人物继续进行实时采集。

在本实施例中，通过删除不包括危险动作的视频流，减轻了存储控件压力，降低存储成本，不需要存储过多的视频流，从而避免了从海量的监控画面中寻找有用的片段的情况。

进一步参考图6，作为对上述各图所示方法的实现，本申请提供了一种信息推送装置的一个实施例，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6所示，本实施例的信息推送装置600包括：获取模块610、判断模块620和发送模块630。

其中，获取模块610，被配置成实时采集包括目标人物的视频流，并获取视频流包括的每一帧采集图像；

判断模块620，被配置成对每一帧采集图像进行图像识别，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作；

发送模块630，被配置成响应于确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示监控端监测到目标人物有危险。

在本实施例的一些可选的方式中，判断模块，包括：识别单元，被配置成对每一帧采集图像进行图像识别，得到采集图像中目标人物的人物数量和人物动作；判断单元，被配置成基于人物动作，在与人物数量对应的预设危险动作库中进行匹配，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

在本实施例的一些可选的方式中，目标人物的人物数量包括一个；人物数量对应的预设危险动作库包括预设单人危险动作库；以及判断单元，进一步被配置成：基于人物动作，在预设单人危险动作库中进行匹配，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

在本实施例的一些可选的方式中，目标人物的人物数量包括多个；人物数量对应的预设危险动作库包括预设多人危险动作库；以及判断单元，进一步被配置成：基于人物动作，在预设多人危险动作库中进行匹配，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

在本实施例的一些可选的方式中，判断模块，进一步被配置成：基于危险动作识别模型对每一帧采集图像进行图像识别，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作。

在本实施例的一些可选的方式中，发送模块，进一步被配置成：响应于确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，确定危险动作的动作类型，并向监控端发送包括动作类型的报警信息以提示监控端监测到目标人物有危险。

在本实施例的一些可选的方式中，该装置还包括：存储模块，被配置成响应于确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送视频流，并存储视频流。

在本实施例的一些可选的方式中，该装置还包括：删除模块，被配置成响应于确定视频流中不包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，删除视频流。

本公开的实施例提供的信息推送装置，通过实时采集包括目标人物的视频流，并获取视频流包括的每一帧采集图像，对每一帧采集图像进行图像识别，判断视频流中是否包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，若确定视频流中包括用于表征目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示监控端监测到目标人物有危险，实现了自主监控和报警，能够将监控到的危险动作及时发送到监控端，不需要用户主动查看才能获知，使得监控端能够及时了解到目标人物的危险情况，提高了监测目标人物的灵活性和主动性。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

图7示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备700的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图7所示，电子设备700包括计算单元701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

电子设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706，例如键盘、鼠标等；输出单元707，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元708，例如磁盘、光盘等；以及通信单元709，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元709允许设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元701可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元701的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元701执行上文所描述的各个方法和处理，例如信息推送方法。例如，在一些实施例中，信息推送方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 702和/或通信单元709而被载入和/或安装到设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元701执行时，可以执行上文描述的信息推送方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元701可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行信息推送方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (19)

1.一种信息推送方法，包括：

实时采集包括目标人物的视频流，并获取所述视频流包括的每一帧采集图像；

对所述每一帧采集图像进行图像识别，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作；

响应于确定所述视频流中包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示所述监控端监测到所述目标人物有危险。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述每一帧采集图像进行图像识别，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，包括：

对所述每一帧采集图像进行图像识别，得到所述采集图像中所述目标人物的人物数量和人物动作；

基于所述人物动作，在与所述人物数量对应的预设危险动作库中进行匹配，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述目标人物的人物数量包括一个；所述人物数量对应的预设危险动作库包括预设单人危险动作库；以及

所述基于所述人物动作，在与所述人物数量对应的预设危险动作库中进行匹配，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，包括：

基于所述人物动作，在所述预设单人危险动作库中进行匹配，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述目标人物的人物数量包括多个；所述人物数量对应的预设危险动作库包括预设多人危险动作库；以及

所述基于所述人物动作，在与所述人物数量对应的预设危险动作库中进行匹配，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，包括：

基于所述人物动作，在所述预设多人危险动作库中进行匹配，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述每一帧采集图像进行图像识别，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，包括：

基于危险动作识别模型对所述每一帧采集图像进行图像识别，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述响应于确定所述视频流中包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示所述监控端监测到所述目标人物有危险，包括：

响应于确定所述视频流中包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，确定所述危险动作的动作类型，并向监控端发送包括所述动作类型的报警信息以提示所述监控端监测到所述目标人物有危险。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定所述视频流中包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，向所述监控端发送所述视频流，并存储所述视频流。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定所述视频流中不包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，删除所述视频流。

9.一种信息推送装置，包括：

获取模块，被配置成实时采集包括目标人物的视频流，并获取所述视频流包括的每一帧采集图像；

判断模块，被配置成对所述每一帧采集图像进行图像识别，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作；

发送模块，被配置成响应于确定所述视频流中包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，向监控端发送报警信息以提示所述监控端监测到所述目标人物有危险。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述判断模块，包括：

识别单元，被配置成对所述每一帧采集图像进行图像识别，得到所述采集图像中所述目标人物的人物数量和人物动作；

判断单元，被配置成基于所述人物动作，在与所述人物数量对应的预设危险动作库中进行匹配，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述目标人物的人物数量包括一个；所述人物数量对应的预设危险动作库包括预设单人危险动作库；以及所述判断单元，进一步被配置成：

基于所述人物动作，在所述预设单人危险动作库中进行匹配，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作。

12.根据权利要求10所述的装置，其中，所述目标人物的人物数量包括多个；所述人物数量对应的预设危险动作库包括预设多人危险动作库；以及所述判断单元，进一步被配置成：

基于所述人物动作，在所述预设多人危险动作库中进行匹配，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作。

13.根据权利要求9所述的装置，其中，所述判断模块，进一步被配置成：

基于危险动作识别模型对所述每一帧采集图像进行图像识别，判断所述视频流中是否包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作。

14.根据权利要求9所述的装置，其中，所述发送模块，进一步被配置成：

响应于确定所述视频流中包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，确定所述危险动作的动作类型，并向监控端发送包括所述动作类型的报警信息以提示所述监控端监测到所述目标人物有危险。

15.根据权利要求9-14任意一项所述的装置，其中，所述装置还包括：

存储模块，被配置成响应于确定所述视频流中包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，向所述监控端发送所述视频流，并存储所述视频流。

16.根据权利要求9所述的装置，其中，所述装置还包括：

删除模块，被配置成响应于确定所述视频流中不包括用于表征所述目标人物处于危险的危险动作，删除所述视频流。

17.一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。

18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-8中任一项所述的方法。

19.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述的方法。

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