[发明专利]加氢站中活动类别的预测方法及装置

权利要求书

1.一种加氢站中活动类别的预测方法，其特征在于，包括：

获取加氢站中目标对象的图像信息，其中，所述图像信息中显示有所述目标对象的活动特征点，所述活动特征点中包括所述目标对象的预定部位的位置信息；

利用所述预定部位的位置信息预测所述目标对象在所述加氢站中的活动类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述加氢站中所述目标对象的图像信息包括：

利用摄像设备获取所述加氢站中预定区域中的所述目标对象的图像信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取所述加氢站中所述目标对象的图像信息之后，所述方法还包括：

通过预设人体姿态估计算法从所述图像信息中提取所述目标对象的活动特征点；

从所述活动特征点中提取出所述预定部位的位置信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述预定部位的位置信息预测所述目标对象在所述加氢站中的活动类别之前，所述方法包括：

在预定区域中预先收集多个目标对象的多个活动特征点；

分别确定与所述多个活动特征点对应的多个活动类别；

利用所述多个活动特征点和所述多个活动类别训练得到神经网络算法模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用所述预定部位的位置信息预测所述目标对象在所述加氢站中的活动类别包括：

通过目标跟踪算法持续获取所述目标对象的预定部位的位置信息，得到多个预定位置的位置信息；

利用所述多个预定位置的位置信息，确定所述预定部位的活动轨迹；

利用时间递归神经网络从所述预定部位的活动轨迹中预测出所述目标对象在所述加氢站中的活动类别。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，利用所述时间递归神经网络从所述预定部位的活动轨迹中预测出所述目标对象在所述加氢站中的活动类别之后，所述方法还包括：

将所述目标对象在所述加氢站中的活动类别进行上链处理，其中，所述上链处理包括对所述活动类别的记录和监控。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定所述目标对象：

获取红外摄像设备在加氢站目标区域中拍摄得到的视频文件；

获取所述视频文件中的与预设图像信息对应的图像信息；

将与所述预设图像对应的图像信息确定为所述目标对象。

8.一种加氢站中活动类别的预测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取加氢站中目标对象的图像信息，其中，所述图像信息中显示有所述目标对象的活动特征点，所述活动特征点中包括所述目标对象的预定部位的位置信息；

预测模块，用于利用所述预定部位的位置信息预测所述目标对象在所述加氢站中的活动类别。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。

10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。