[发明专利]图像数据的标注方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像数据的标注方法，其特征在于，所述方法包括：

对待标注人体图像集中人体的关节特征向量进行姿态聚类，得到至少两个代表性姿态；

将所述待标注人体图像集中人体的关节特征向量归类到所述至少两个代表性姿态中，得到至少两个代表性姿态集合；

对所述至少两个代表性姿态集合对应的代表性姿态进行特殊动作标注，并以所述标注作为所述代表性姿态集合中人体的关节特征向量的标注。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待标注人体图像集中人体的关节特征向量进行姿态聚类，得到至少两个代表性姿态，包括：

对所述待标注人体图像集中人体的关节特征向量进行初始聚类，得到初始关节特征向量的聚类中心和所述初始关节特征向量的聚类集合；

基于所述初始关节特征向量的聚类中心和所述初始关节特征向量的聚类集合，根据预设聚类规则得到至少两个代表性姿态。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述初始关节特征向量的聚类中心和所述初始关节特征向量的聚类集合，根据预设聚类规则得到至少两个代表性姿态具体包括：

从所述初始关节特征向量的聚类集合中，选取包含的人体数目大于预设数目阈值的聚类集合作为聚类处理集合；

分别从所述聚类处理集合中选取与所述初始关节特征向量的聚类中心相似度大于第一相似度阈值的关节特征向量，并以所述关节特征向量的均值作为代表性姿态，以得到至少两个代表性姿态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待标注人体图像集中人体的关节特征向量归类到所述至少两个代表性姿态中，得到至少两个代表性姿态集合包括：

分别计算待标注人体图像集中人体的关节点特征向量与每个代表性姿态之间的相似度；

若所述人体的关节特征向量与任一代表性姿态之间的相似度大于或者等于第二相似度阈值，则将所述人体的关节特征向量归类至该代表性姿态中；

若所述人体的关节特征向量与每个代表性姿态之间的相似度小于所述第二相似度阈值，则对该人体的关节特征向量重新执行姿态聚类操作，直至达到预设终止条件。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设终止条件包括以下信息中的至少一项：

达到最大聚类次数；

待标注人体图像集中所有人体的关节点特征向量完成聚类；

最近一次聚类结果中不存在人体的关节点特征向量归类于任一代表性姿态。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待标注人体图像集中人体的关节特征向量进行姿态聚类之前，还包括：

对待标注人体图像集中的每张人体图像中各人体骨骼关节点的关节点坐标进行归一化处理；

基于预设转换规则对归一化处理后的关节点坐标进行转换，得到所述待标注人体图像集中人体的关节特征向量。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对待标注人体图像集中每张图像中各人体的骨骼关节点的关节点坐标进行归一化处理，包括：尺度归一化及坐标归一化。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取新的待标注人体图像中人体的关节特征向量；

确定所述人体的关节特征向量与已有代表性姿态间的相似度；

若所述人体的关节特征向量与任一已有代表性姿态间的相似度大于或者等于第三相似度阈值，则将该人体的关节特征向量归类至该已有代表性姿态对应的代表性姿态集合中；

若所述人体的关节特征向量与已有代表性姿态间的相似度小于第三相似度阈值，则对该人体的关节特征向量重新执行姿态聚类操作，直至得到新的代表性姿态集合或者达到预设的终止条件。