[发明专利]基于人体部位解析的步态识别方法及系统、终端设备

权利要求书

1.一种基于人体部位解析的步态识别方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、对待检测视频进行行人检测，得到目标行人的步态序列；

S2、对所述步态序列中的人体进行人体部位分割，得到人体部位解析图；

S3、对所述人体部位解析图中的整个人体及不同人体部位进行特征提取，得到整个人体对应的整体特征及不同人体部位对应的分支特征；

S4、将所述整体特征和所有的分支特征进行特征融合，得到所述步态序列的最终特征；

S5、根据所述步态序列的最终特征在步态库中进行特征匹配检索，得到步态识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3具体包括：

S31、将所述人体部位解析图按不同人体部位进行分割，得到整个人体及不同人体部位对应的运动序列；

S32、将所述整个人体及不同人体部位对应的运动序列分别输入对应的特征提取网络中进行特征提取，得到整个人体对应的整体特征及不同人体部位对应的分支特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1具体包括：

S11、对待检测视频中的每一帧图像进行行人检测，得到每一帧图像中所有行人的检测框坐标；

S12、根据所有行人的检测框坐标，对不同帧中检测的同一目标行人进行关联，得到每个目标行人的步态序列。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2具体包括：

将所述步态序列输入分割模型中进行人体部位分割，得到人体部位解析图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S5具体包括：

S51、对所述步态序列的最终特征进行归一化处理；

S52、计算归一化后的最终特征与步态库中所有人员的步态特征之间的余弦相似度；

S53、获取余弦相似度大于或等于预设阈值的步态特征对应的人员信息并按照余弦相似度从高到低进行排列，得到步态识别结果。

6.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述人体部位解析图包括人体的头部、左手、右手、躯干、左腿和右腿6个部分；

或者，所述人体部位解析图包括人体的上半身和下半身2个部分；

或者，所述人体部位解析图包括人体的头部、左大臂、左小臂、右大臂、右小臂、躯干、左大腿、左小腿、右大腿和右小腿10个部分。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络为深度卷积神经网络。

8.一种基于人体部位解析的步态识别系统，其特征在于，所述系统包括：

行人检测模块，用于对待检测视频进行行人检测，得到目标行人的步态序列；

分割模块，用于对所述步态序列中的人体进行人体部位分割，得到人体部位解析图；

特征提取模块，用于对所述人体部位解析图中的整个人体及不同人体部位进行特征提取，得到整个人体对应的整体特征及不同人体部位对应的分支特征；

特征融合模块，用于将所述整体特征和所有的分支特征进行特征融合，得到所述步态序列的最终特征；

检索模块，用于根据所述步态序列的最终特征在步态库中进行特征匹配检索，得到步态识别结果。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述特征提取模块具体用于：

将所述人体部位解析图按不同人体部位进行分割，得到整个人体及不同人体部位对应的运动序列；

将所述整个人体及不同人体部位对应的运动序列分别输入对应的特征提取网络中进行特征提取，得到整个人体对应的整体特征及不同人体部位对应的分支特征。

10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，

所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。