[发明专利]一种动作识别模型构建方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种动作识别模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取图像训练样本并将所述图像训练样本输入至目标神经网络；

利用所述目标神经网络中的检测分支网络对所述图像训练样本中每一张图像中包含的目标人物整个身体、待识别动作对应的目标人物关键部位以及待识别动作作用物体分别进行检测得到所述目标人物整个身体的多个身体中心点、所述待识别动作对应的目标人物关键部位的多个关键部位中心点以及所述待识别动作作用物体的多个物体中心点，每一个身体中心点、关键部位中心点以及物体中心点都对应一个方向向量；

根据所述多个身体中心点及每一个身体中心点对应的方向向量、所述多个关键部位中心点及每一个关键部位中心点对应的方向向量、所述多个物体中心点及其每一个物体中心点对应的方向向量，利用所述目标神经网络中的匹配网络进行回归匹配处理，得到唯一身体中心点及其对应的方向向量、唯一关键部位中心点及其对应的方向向量以及唯一物体中心点及其对应的方向向量；

根据所述唯一关键部位中心点及其对应的方向向量与所述唯一物体中心点及其对应的方向向量确定所述待识别动作对应的目标人物身体作用点距离作用物体的距离中心点及其对应的方向向量；

根据所述距离中心点及其对应的方向向量和所述唯一关键部位中心点及其对应的方向向量确定所述距离中心点与所述唯一关键部位中心点的第一方向向量，根据所述距离中心点及其对应的方向向量和所述唯一物体中心点及其对应的方向向量确定所述距离中心点与所述唯一物体中心点的第二方向向量，根据所述唯一身体中心点及其对应的方向向量和所述唯一关键部位中心点及其对应的方向向量确定所述唯一身体中心点与所述唯一关键部位中心点之间的第三方向向量；

根据每一张图像的目标人物的动作状态和所述第一方向向量、第二方向向量、第三方向向量对预设神经网络模型进行训练得到动作识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述多个身体中心点、所述多个关键部位中心点以及所述多个物体中心点作为多个待识别目标中心点；

对于任一种类型的多个待识别目标中心点，将所述多个待识别目标中心点进行分组；

根据检测置信度对分组后每一组中对应的所述多个待识别目标中心点进行排序；

在所述每一组内计算所述检测置信度最高的待识别目标中心点对应的方向向量与其他待识别目标中心点对应的方向向量的距离；

将所述距离与预设阈值进行比较；

对距离小于所述预设阈值的其他中心点与其对应的方向向量进行抑制处理得到所述检测置信度最高的待识别目标中心点与其对应的方向向量，将所述检测置信度最高的待识别目标中心点与其对应的方向向量作为所述类型的唯一中心点与其对应的方向向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络包括：VoVNet、ResNet、DenseNet、EfficientNet、ShuffleNet、MobileNet中的任意一种。

4.一种动作识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取待识别图像；

将所述待识别图像输入至所述目标神经网络得到所述第一方向向量、第二方向向量、第三方向向量；

将所述待识别图像以及所述第一方向向量、第二方向向量、第三方向向量输入到如权利要求1－3中任一项所述的动作识别模型构建方法得到的动作识别模型进行处理得到动作识别结果。