[发明专利]一种基于机器视觉的运动状态检测评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于机器视觉的运动状态检测评估方法，包括获取动态面部特征，其特征在于，还包括以下步骤：

步骤1：根据所述动态面部特征进行动态建模；

步骤2：基于所述动态建模，将抓拍到的图像提交至推理服务器进行计算。

2.如权利要求1所述的基于机器视觉的运动状态检测评估方法，其特征在于：所述动态面部特征包括基础运动者特征、面部朝向特征时序特征和运动状态特征中至少一种。

3.如权利要求2所述的基于机器视觉的运动状态检测评估方法，其特征在于：所述基础运动者特征是指包括脸轮廓、口、眼、眉、鼻和耳的综合特征。

4.如权利要求3所述的基于机器视觉的运动状态检测评估方法，其特征在于：每个运动者的所述基础运动特征由n个标定点组成的向量表示，X_i＝([x_i0，y_i0]，[x_i1，y_i1]，...，[x_ij，y_ij]，...，[x_in，y_in])，其中，i为每一个运动个体的编号，j为自然数，且0≤j≤n。

5.如权利要求4所述的基于机器视觉的运动状态检测评估方法，其特征在于：所述面部朝向特征为一个以运动者轮廓中心为起始的角度向量值θ。

6.如权利要求5所述的基于机器视觉的运动状态检测评估方法，其特征在于：所述时序特征为运动过程瞬间时间节点，向量表示为S_i＝([Y_i0，M_i0，D_i0，H_i0，I_i0，S_i0]，...[Y_ij，M_ij，D_ij，H_ij，I_ij，S_ij])，其中，Y为年，M为月，D为日，H为小时，I为分钟，S为秒。

7.如权利要求6所述的基于机器视觉的运动状态测评估方法，其特征在于：所述运动状态特征是指在不同的运动状态下图像内容所反映运动状态的运动者特征。

8.如权利要求7所述的基于机器视觉的运动状态检测评估方法，其特征在于：所述步骤1包括以下子步骤：

步骤11：对训练数据中特征集合进行归一化；

步骤12：对归一化后的所有特征集合进行PCA(低损降维)；

步骤13：计算运动者数据在某个时间节点内的运动状态动态变化T。

9.如权利要求8所述的基于机器视觉的运动状态检测评估方法，其特征在于：所述运动状态动态变化T的计算公式为

其中，n、m为起始的两个时间节点。

10.一种基于机器视觉的运动状态检测评估系统，包括用于获取动态面部特征的获取模块，其特征在于，还包括以下模块：

动态建模模块：用于根据所述动态面部特征进行动态建模；；

计算模块：基于所述动态建模，将抓拍到的图像提交至推理服务器进行计算。