[发明专利]一种图像处理方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

监测到摄像头采集的视频中存在运动对象时，提取所述运动对象运动的图像序列；

依据所述图像序列和识别模型进行运动轨迹识别，确定所述运动对象对应运动轨迹的类别，所述类别包括动态手势类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述运动对象运动的图像序列，包括：

从当前时刻开始，提取所述视频对应视频数据中N帧视频图像生成图像序列，其中，N为大于2的整数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述图像序列和识别模型进行运动轨迹识别，确定所述运动对象对应运动轨迹的类别，包括：

将所述图像序列输入至所述识别模型中，得到各类别的概率信息，其中，所述类别还包括其他类别，所述其他类别包括除所述动态手势类别之外的类别；

依据所述概率信息，确定所述运动对象对应运动轨迹的类别。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像序列包括N帧视频图像，N为大于2的整数，所述识别模型包括：第一子模型、第二子模型和第三子模型；

所述将所述图像序列输入至所述识别模型中，得到对应各类别的概率信息，包括：

将所述图像序列输入所述第一子模型中，得到N个图像特征向量；

将所述N个图像特征向量输入至所述第二子模型中，得到N个时序向量；

对所述N个时序向量进行平均处理，得到一个动态手势特征向量；

将所述动态手势特征向量输入至所述第三子模型中，得到对应各类别的概率信息。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述概率信息，确定所述运动对象对应运动轨迹的类别，包括：

选取概率信息最大的类别，作为所述运动对象对应运动轨迹的类别。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的方法还包括监测视频中是否存在运动对象的步骤：

从所述视频对应视频数据中提取相邻两帧视频图像，并计算相邻两帧图像的帧间差；

当所述帧间差大于阈值时，确定监测到视频中存在运动对象。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的方法还包括训练所述识别模型的步骤：

收集训练数据，其中，所述训练数据包括：手部运动的图像序列和对应的类别，以及其他对象运动的图像序列和对应的类别，所述其他对象包括除手部之外的对象；

针对一个图像序列，将所述图像序列输入至所述识别模型中，得到对应各类别的概率信息；

依据所述图像序列对应类别的概率信息，调整所述识别模型的权重。

8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

图像提取模块，用于监测到摄像头采集的视频中存在运动对象时，提取所述运动对象运动的图像序列；

类别识别模块，用于依据所述图像序列和识别模型进行运动轨迹识别，确定所述运动对象对应运动轨迹的类别，所述类别包括动态手势类别。

9.一种可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如方法权利要求1-7任一所述的图像处理方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：

监测到摄像头采集的视频中存在运动对象时，提取所述运动对象运动的图像序列；

依据所述图像序列和识别模型进行运动轨迹识别，确定所述运动对象对应运动轨迹的类别，所述类别包括动态手势类别。