[发明专利]行为识别方法、装置以及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取图像检测区域的待识别人体图像；

获取所述待识别人体图像中与待识别行为相关的人体部位的局部图像；

基于预设的行为识别模型对所述待识别人体图像与所述局部图像进行行为识别，具体包括：基于所述预设的行为识别模型中的全局行为识别模型对所述待识别人体图像进行行为识别，得到全局行为识别结果；基于所述预设的行为识别模型中的局部行为识别模型对所述局部图像进行行为识别，得到局部行为识别结果；根据所述全局行为识别结果与所述局部行为识别结果，获取所述行为识别的结果；其中，所述全局行为识别结果与所述局部行为识别结果分别包括待识别行为的预测概率；

根据行为识别的结果分析所述图像检测区域内是否存在所述待识别行为；

其中，所述预设的行为识别模型是根据人体图像样本、所述人体图像样本中与所述待识别行为相关的人体部位的局部图像样本以及所述人体图像样本与所述局部图像样本的行为类别标签训练得到的，所述全局行为识别模型是根据所述人体图像样本以及相应的行为类别标签训练得到的，所述局部行为识别模型是根据所述局部图像样本以及相应的行为类别标签训练得到的；

“根据所述全局行为识别结果与所述局部行为识别结果，获取所述行为识别的结果”的步骤还包括：

根据所述全局行为识别结果与所述局部行为识别结果，分别获取所述待识别行为对应的全局预测概率和局部预测概率；

根据所述待识别人体图像与所述局部图像的图像特征，分别获取所述待识别人体图像与所述局部图像的概率权重；

根据所述待识别人体图像与所述局部图像的概率权重，分别对所述全局预测概率与所述局部预测概率进行加权计算，得到最终的全局预测概率与最终的局部预测概率；

判断所述最终的全局预测概率是否大于等于预设的全局概率阈值并且所述最终的局部预测概率是否大于等于预设的局部概率阈值；

若是，则判定所述待识别人体图像中存在所述待识别行为；

若否，则判定所述待识别人体图像中不存在所述待识别行为；

其中，所述图像特征是图像质量等级或图像尺寸等级，所述概率权重是大于等于零的实数。

2.根据权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取每类局部图像样本各自对应的类别比例；

根据每个类别比例以及每类局部图像样本的总量，分别从每类局部图像样本中随机选取相应数量的局部图像样本；

对随机选取到的每个局部图像样本分别进行图像数据增强处理；

对经所述图像数据增强处理后的局部图像样本进行图像拼接；

根据图像拼接的结果获取类别是存在待识别行为的局部拼接图像并且根据所述局部拼接图像对类别是存在待识别行为的局部图像样本进行样本扩充，以便利用经所述样本扩充后的局部图像样本对所述预设的行为识别模型进行训练；

并且/或者，

在“基于预设的行为识别模型对所述待识别人体图像与所述局部图像进行行为识别”的步骤之前，所述方法还包括：

对所述局部图像进行图像拼接，以便利用经所述图像拼接后的局部拼接图像执行“基于预设的行为识别模型对所述待识别人体图像与所述局部图像进行行为识别”的步骤。

3.根据权利要求1或2所述的行为识别方法，其特征在于，“根据行为识别的结果分析所述图像检测区域内是否存在所述待识别行为”的步骤具体包括：

获取连续多帧待识别人体图像中每帧待识别人体图像各自对应的行为识别的结果；

若至少一部分所述行为识别的结果是存在所述待识别行为，则判定所述图像检测区域内存在所述待识别行为；

否则，判定所述图像检测区域内不存在所述待识别行为。