[发明专利]一种目标物的姿态识别方法、装置及摄像机

说明书

本申请公开了一种目标物的姿态识别方法，包括，获取当前视频帧；检测当前视频帧中目标物的预设关键点，获得当前帧中目标物的预设关键点信息；根据预设关键点信息，判断当前帧与前f帧中当前目标物的预设关键点的位置变化是否满足第一预设姿态条件，和/或，判断当前帧中当前目标物的预设关键点之间的位置关系是否满足第二预设姿态条件；如果满足预设的姿态条件，则识别当前目标物姿态为预设姿态，其中，f为预设的自然数，所述预设姿态条件根据目标物待识别姿态所具有的关键点之间的位置特征设置。本发明实施例能够准确地识别姿态的微小变化，适应面广，对于视频帧中的图像要求低，识别姿态的准确性高，姿态识别的误检和漏检小。

技术领域

本发明涉及图像分析领域，特别涉及一种目标物的姿态识别方法、装置及摄像机。

背景技术

随着图像采集和分析技术的发展，基于视频或图像数据的分析得到越来越广泛的应用，例如，目标物的姿态检测或识别。

现有的通过视频或图像分析来实现目标物的姿态检测或识别方法，主要是：分析当前帧与上一帧的帧差图像，根据该帧差图像得到有移动动作的目标物像素点，将有移动动作的目标物像素点组成的图形作为轮廓，根据该轮廓的变化情况判断是否存在特定的姿态。

然而，上述方法采用帧差图像分析来提取目标物像素点，当目标动作变化较小时，相邻帧像素差异很小，此时，从帧差图像中可能无法得到有移动动作的目标物像素点，从而容易造成目标姿态漏检，导致识别准确率较低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种目标物的姿态识别方法、装置及摄像机，以提高对图像中目标物的姿态识别的准确性。

本发明提供一种目标物的姿态识别方法，包括，

获取当前视频帧；

检测当前视频帧中目标物的预设关键点，获得当前帧中目标物的预设关键点信息；

根据预设关键点信息，判断当前帧与前f帧中当前目标物的预设关键点的位置变化是否满足第一预设姿态条件，和/或，判断当前帧中当前目标物的预设关键点之间的位置关系是否满足第二预设姿态条件；

如果满足预设的姿态条件，则识别当前目标物姿态为预设姿态，

其中，f为预设的自然数，所述预设姿态条件根据目标物待识别姿态所具有的关键点之间的位置特征设置。

较佳地，该方法进一步包括，

将识别出当前目标物姿态的当前帧输入到训练后的机器学习模型，如果机器学习模型识别当前帧中目标物姿态为所述预设姿态，则将该预设姿态作为识别结果。

其中，所述将识别出当前目标物姿态的当前帧输入到训练后的机器学习模型，如果机器学习模型识别当前帧中目标物姿态为所述预设姿态，则将该预设姿态作为识别结果，包括，

收集包含目标物姿态的图片数据，

标定图片数据中所述目标物的第一目标框，提取图片数据中的第一目标框图像，制作识别姿态和非识别姿态的二分类样本，

将所述二分类样本输入至机器学习模型，对该模型进行训练，并保存当前训练后的模型；

基于预设关键点生成当前帧中所识别当前目标物的第二目标框，从当前帧中提取第二目标框图像，实时输入至训练后的模型进行分类，如果机器学习模型将其分类为所识别的姿态，则将该分类结果作为识别结果。

其中，所述获得当前帧中目标物的预设关键点信息之后进一步包括，

根据获得的预设关键点信息，判断当前帧中是否包括两个以上目标物，如果是，则根据预设关键点信息进行目标物跟踪，获得锁定目标物；否则，则将当前帧中的目标物作为锁定目标物；

该方法进一步包括，