[发明专利]一种动作类型识别方法、装置、存储介质及计算机设备

权利要求书

1.一种动作类型识别方法，其特征在于，包括：

获得图像采集装置采集的监控目标图像；

通过人体动作识别算法，获得所述监控目标图像中的人体动作；

获取人体动作所处应用环境，根据预设的人体动作类型库，确定所述人体动作所属的动作类型；所述确定所述人体动作所属的动作类型，包括：统计特定时间段内，人体做出所述人体动作的次数和/或持续时间，根据所述人体做出所述人体动作的次数和/或持续时间，确定所述人体动作所属的动作类型；其中，所述预设的人体动作类型库中的动作类型依据相应的应用环境确定；

当所述动作类型为违规类型时，生成违规信息；

当所述人体动作所属的动作类型为违规类型时，对所述监控目标图像进行人脸检测，获得与所述人体动作对应的发起者的人脸特征；将所述人脸特征与预设的信息库进行匹配，获得与所述人脸特征匹配的所述发起者的身份信息；其中，所述预设的信息库与预设的异常数据库连接，所述预设的信息库中存储的所述身份信息与所述预设的异常数据库中的一条或多条历史违规信息对应；

所述方法应用于控制设备中，所述控制设备与多个图像采集装置通信连接，所述监控目标图像由所述图像采集装置采集得到，

所述当所述动作类型为违规类型时，生成违规信息，包括：

分别确定各图像采集装置采集的监控目标图像中的人体动作所属的动作类型是否为违规类型；

当确定各图像采集装置分别采集的监控目标图像中对同一人体动作所属的动作类型是否为违规类型出现不一致的结果时，根据各图像采集装置分别对应的预设权重和各图像采集装置对应的违规类型确定结果，确定监控目标图像中的人体动作所属的动作类型是否为违规类型，如果是，则生成违规信息；

所述根据各图像采集装置分别对应的预设权重和各图像采集装置对应的违规类型确定结果，确定监控目标图像中的人体动作所属的动作类型是否为违规类型，包括：

根据各图像采集装置分别对应的预设权重和各图像采集装置对应的违规类型确定结果进行加权平均运算；

将加权平均运算获得的加权平均值与预设阀值进行比较；

若所述加权平均值大于所述预设阀值，则确定所述人体动作所属的动作类型为违规类型，若所述加权平均值不大于所述预设阀值，则确定所述人体动作所属的动作类型为非违规类型；

当所述人体动作所属的动作类型为违规类型时，对所述监控目标图像进行人脸检测，包括：获取发起者实际位置，调取实际位置相对较近且所述发起者面部朝向的图像采集装置获取所述发起者的人脸特征；当判断违规类型的人体动作的发起者在工位上时，调用所述工位上的图像采集装置获取所述发起者的人脸特征。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述违规信息包括所述发起者的身份信息和/或所述人体动作所属的动作类型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过人体动作识别算法，获得所述监控目标图像中的人体动作，包括：

通过所述人体动作识别算法，确定所述监控目标图像中的人体关键点；

根据所述人体关键点，确定与所述人体关键点对应的人体动作。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述人脸特征与预设的信息库进行匹配，获得所述发起者的身份信息。