[发明专利]动作检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种动作检测方法，其特征在于，包括：

检测目标视频帧中与目标检测部位对应的目标图案是否满足预设的完整度阈值；

响应于所述目标视频帧中的目标图案满足所述完整度阈值，依次获取待检测的目标视频中各目标视频帧的目标检测部位的部位特征，按照所述目标视频中各目标视频帧的前后顺序，依次将所述部位特征压入预设的特征队列，直至填满所述特征队列；

将所述特征队列中的部位特征重新排序，基于重新排序后的部位特征确定所述目标视频的特征向量，其中所述重新排序是基于所述部位特征的范数值实现的；

基于所述特征向量，通过预设的动作检测模型，确定所述目标视频中所述目标检测部位的动作类型；

响应于基于所述特征向量未能确定所述目标视频中所述目标检测部位的动作类型，从当前的目标视频帧开始，更新所述特征队列；

将更新后的所述特征队列中的部位特征进行排序，基于重新排序后的部位特征更新所述目标视频的特征向量，直至所述特征队列中包含所述目标视频中最后一个目标视频帧的部位特征；

基于更新后的所述目标视频的特征向量，通过预设的动作检测模型，确定所述目标视频中所述目标检测部位的动作类型；

其中，所述当前的目标视频帧为所述特征队列中对应的全部目标视频帧之后的下一个目标视频帧。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依次获取待检测的目标视频中各目标视频帧的目标检测部位的部位特征的步骤，包括：

响应于所述目标视频帧中的目标图案满足所述完整度阈值，获取所述目标视频帧中的目标图案；

通过预设的特征提取模型获取所述目标图案的部位特征；

响应于所述目标视频帧中的目标图案不满足所述完整度阈值，确认所述目标视频帧的部位特征为预设的异常特征值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于重新排序后的部位特征确定所述目标视频的特征向量的步骤，包括：

获取所述部位特征的范数值；

按照所述目标视频中各目标视频帧的前后顺序，依次将所述部位特征压入预设的特征队列，直至填满所述特征队列且所述特征队列中不包含所述异常特征值；

按照以所述范数值为参照的预设顺序，将所述特征队列中的部位特征进行排序，得到所述目标视频的特征向量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征向量，通过预设的动作检测模型，确定所述目标视频中所述目标检测部位的动作类型的步骤，包括：

响应于基于当前的特征向量未能确定所述目标视频的动作类型，从当前的目标视频帧开始，依次将所述目标视频帧对应的部位特征压入预设的特征队列，直至填满所述特征队列且所述特征队列中不包含所述异常特征值；

按照以所述部位特征的范数值为参照的预设顺序，对所述特征队列中的部位特征进行排序，更新所述目标视频的特征向量，直至所述特征队列中包含所述目标视频中最后一个目标视频帧的部位特征；

以更新后的特征向量，通过预设的动作检测模型，确定所述目标视频的动作类型；

其中，所述当前的目标视频帧为所述特征队列中对应的全部目标视频帧之后的下一个目标视频帧。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述按照以所述部位特征的范数值为参照的预设顺序，将所述特征队列中的部位特征进行排序，更新所述目标视频的特征向量的步骤，包括：

根据当前压入所述特征队列中的目标部位特征的范数值，以及所述特征队列中保留的部位特征的范数值，将所述目标部位特征插入当前的特征向量；

将所述特征队列当前弹出的部位特征从当前的特征向量中删除，得到更新后的特征向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述特征向量，通过预设的动作检测模型，确定所述目标视频中所述目标检测部位的动作类型的步骤之前，还包括：

根据已标记动作类型的样本视频训练所述动作检测模型。