[发明专利]人体风险姿态识别方法及系统

说明书

本发明公开了人体风险姿态识别方法及系统，该方法包括：S100，接收深度相机捕获的图片帧，得出人体的关键活动关节点分别与第一参考关节点及第二参考关节点之间连线所构成的夹角；S200，监测夹角的变化率，并根据夹角的变化率调整监测周期；S300，比对夹角的变化率与第一动态参数，根据比较结果调整第一动态参数，并根据调整后的第一动态参数，得到人体姿态的危险状态判断结果。本发明通过对人体关键关节的角度变化率的变化幅度进行自适应监控，对存在风险的人体姿态动作进行识别，判断用户是否处于特定场景下的危险状态，可以提升当前视频监控系统在处理人员遇险时的效率，减少因人工监视疏忽等原因带来的救援不及时等问题。

技术领域

本发明涉及人体姿态识别的技术领域，特别涉及一种人体风险姿态识别方法及系统。

背景技术

即传统的视频监控技术大部分仅有单一的监控和储存全部监控画面的功能，不具备对监控画面内的人体行为进行分析的能力。而面对成百上千个监控摄像头画面的轮播，仅依靠监控值班人员进行人工分析，显然效率是极低的，也容易导致监控人员疲劳疏忽。因此，当监控画面中出现的危险状况时，监控值班人员往往无法在第一时间被发现，从而延长了处理危险事件的反应时间，甚至可能耽误最佳的救援时间。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种人体风险姿态识别方法，能够及时在监控画面中发现危险状况。

本发明还提出一种具有上述人体风险姿态识别方法的人体风险姿态识别系统。

本发明还提出一种具有上述人体风险姿态识别方法的计算机可读存储介质。

根据本发明的第一方面实施例的人体风险姿态识别方法，包括以下步骤：S100，接收深度相机捕获的图片帧，得出人体的关键活动关节点分别与第一参考关节点及第二参考关节点之间连线所构成的夹角；S200，监测所述夹角的变化率，并根据所述夹角的变化率调整监测周期；S300，比对所述夹角的变化率与第一动态参数，根据比较结果调整所述第一动态参数，并根据调整后的所述第一动态参数，得到人体姿态的危险状态判断结果。

根据本发明实施例的人体风险姿态识别方法，至少具有如下有益效果：通过对人体关键关节的角度变化率的变化幅度进行自适应监控，对存在风险的人体姿态动作进行识别，判断用户是否处于特定场景下的危险状态，可以提升当前视频监控系统在处理人员遇险时的效率，减少因人工监视疏忽等原因带来的救援不及时等问题。

根据本发明的一些实施例，所述步骤S100包括：S110，通过深度相机捕获图片帧，获取所述关键活动关节点、所述第一参考关节点及所述第二参考关节点的三维坐标；S120，根据关节点的三维坐标，分别计算出所述关键活动关节点与所述第一参考关节点及所述第二参考关节点之间的距离：

其中，P₂表示所述关键活动关节点，三维坐标为(x₂，y₂，z₂)；P₁表示所述第一参考关节点，三维坐标为(x₁，y₁，z₁)；P₃表示所述第二参考关节点，三维坐标为(x₃，y₃，z₃)；S130，根据关节点之间的距离计算出所述关键活动关节点的所述夹角：

其中，θ_i表示对应时刻t_i计算得出的所述夹角。

根据本发明的一些实施例，所述步骤S200包括：S210，计算两个相邻的所述监测周期的所述夹角的变化率θ′：