[发明专利]一种人体跟踪方法和系统

权利要求书

1.一种人体跟踪方法，其特征在于，所述方法包括：

获取视频帧图像；

利用人体骨骼检测算法检测视频帧图像中是否有可识别的人体骨骼数据；

若有，基于视频帧图像选择目标跟踪模式，以根据预设目标启动模式确定跟踪人体目标；

基于人体骨骼数据进行骨骼关键点检测，得到骨骼特征信息；并基于骨骼特征信息检测到人脸面对镜头时，进行人脸检测及人脸特征提取，得到人脸特征信息；并利用目标行为识别模型进行人体姿态信息分析，得到目标行为信息；并利用人体颜色特征模型进行人体上半身区域随机点以及灰度值采样，得到人体颜色特征信息；并根据骨骼特征信息中的骨骼位置信息和姿态信息进行运动信息检测，得到目标运动信息；并根据可识别的人体骨骼数据及其与跟踪目标的距离关系进行跟踪人数模式选择，得到目标跟踪方式；

将目标跟踪模式、骨骼特征信息、人脸特征信息、目标行为信息、人体颜色特征信息、目标运动信息和目标跟踪方式输入人体跟踪模型，输出跟踪目标人体的位置信息和行为信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于人体骨骼数据进行骨骼关键点检测，得到骨骼特征信息，包括：

基于人体骨骼数据中的头、颈、肩、臂、腰部位的骨骼数据以及头颈方向数据、肩宽数据、上半身高数据、头肩肘手之间的位置关系数据，在人体骨骼选取设定关键点区域的数据进行采集；

基于采集到的人体骨骼关键点数据进行骨骼特征处理，得到骨骼特征信息；所述骨骼特征信息包括人体运动方向信息、人体位置信息、人体尺寸信息和人体姿态信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若检测到人体姿态信息为举手，则添加或者切换跟踪人体目标。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于骨骼特征信息检测到人脸面对镜头时，进行人脸检测及人脸特征提取，得到人脸特征信息，包括：

根据骨骼特征信息确定人脸检测区域，利用人脸检测模型进行人脸检测，检测人脸正面对着镜头时，利用人脸特征提取模型进行人脸特征提取，得到人脸特征信息。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用目标行为识别模型进行人体姿态信息分析，得到目标行为信息，包括：

获取人体骨骼数据中的头、肩、颈、肘、手、腰关键节点及长度、角度的样本数据；

利用目标行为识别模型检测目标行为，得到目标行为信息；所述目标行为信息包括写板书和讲解PPT；其中，所述目标行为识别模型是通过对写板书、讲解PPT两种目标行为进行建模，区分两种目标行为的正负样本，对正负样本基于向量机方法进行训练，得到目标行为识别模型参数，以构建目标行为识别模型。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据可识别的人体骨骼数据及其与跟踪目标的距离关系进行跟踪人数模式选择，得到目标跟踪方式，包括：

获取跟踪人体目标周围设定的跟踪范围内可识别的人体骨骼数据的数量及其与跟踪人体目标的距离；

根据可识别的人体骨骼数据的数量及其与跟踪人体目标的距离关系，添加跟踪状态信息，确定目标跟踪方式；所述目标跟踪方式包括单人体目标跟踪方式、双人体目标跟踪方式和多人体目标跟踪方式。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，人体跟踪模型的训练过程包括：

针对视频帧图像中获取到的目标跟踪模式、骨骼特征信息、人脸特征信息、目标行为信息、人体颜色特征信息、目标运动信息和目标跟踪方式进行建模，依据每个信息对应的模型对视频帧图像进行分类，分别采集不同模型的样本数据，对每个模型对应的视频样本数据采用向量机方法进行训练，得到人体跟踪模型参数，以构建人体跟踪模型。