[发明专利]行人姿态识别方法、装置及无人驾驶汽车

权利要求书

1.一种行人姿态识别方法，其特征在于，所述方法应用于无人驾驶汽车；所述方法包括：

确定处于感兴趣区域且当前姿态符合预设姿态的第一行人，所述预设姿态为朝向马路方向且存在过马路的动作；

对所述第一行人进行跟踪，并确定所述第一行人在所述当前姿态后且与所述当前姿态连续的至少一个下一姿态；

当所述至少一个下一姿态符合所述预设姿态时，确定所述第一行人处于马路中；

基于所述第一行人与所述无人驾驶汽车之间的距离，进行车辆行驶规划；

所述确定处于感兴趣区域且当前姿态符合预设姿态的第一行人的步骤，包括：

在第一时刻获取所述无人驾驶汽车的行驶方向上的第一图像；

对所述第一图像进行行人识别，确定所述第一图像中处于感兴趣区域的第二行人；

针对所述第二行人进行关键点检测，确定所述第二行人的关键点；

基于所述第二行人的关键点进行姿态划分，确定所述第二行人中符合预设姿态的目标行人；

其中，所述过马路的动作包括下述一项或多项，胳膊抬起动作、腿抬起动作；

所述第二行人的关键点包括预先设置的人脸关键点、胳膊关键点、腿关键点以及躯干关键点，所述人脸关键点包括两个眼睛关键点、一个鼻子关键点以及两个耳朵关键点；

所述第二行人的朝向根据所述第二行人的人脸关键点的位置关系确定，如果未检测到眼睛、鼻子以及耳朵中的任意一个，则确定朝向为背对车辆；如果未检测到一个耳朵，则确定是侧对车辆，根据鼻子相对于眼睛或耳朵的位置，确定该行人是面向马路还是背向马路；

所述第二行人的动作根据所述第二行人的胳膊关键点、腿关键点以及躯干关键点之间的位置关系确定。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一图像进行行人识别，确定所述第一图像中处于感兴趣区域的第二行人的步骤，包括：

基于预先训练的识别模型，对所述第一图像进行识别，确定第三行人；

确定每个所述第三行人的位置；

基于预设的感兴趣区域确定所述第三行人中处于所述感兴趣区域的第二行人。

3.一种行人姿态识别装置，其特征在于，所述装置应用于无人驾驶汽车；所述装置包括：

第一确定模块，用于确定处于感兴趣区域且当前姿态符合预设姿态的第一行人，所述预设姿态包括朝向马路方向且存在过马路的动作；

跟踪模块，用于对所述第一行人进行跟踪，并确定所述第一行人在所述当前姿态后且与所述当前姿态连续的至少一个下一姿态；

第二确定模块，用于当所述至少一个下一姿态符合所述预设姿态时，确定所述第一行人处于马路中；

控制模块，用于基于所述第一行人与所述无人驾驶汽车之间的距离，进行车辆行驶规划；

所述第一确定模块具体用于，在第一时刻获取所述无人驾驶汽车的行驶方向上的第一图像；对所述第一图像进行行人识别，确定所述第一图像中处于感兴趣区域的第二行人；针对所述第二行人进行关键点检测，确定所述第二行人的关键点；基于所述第二行人的关键点进行姿态划分，确定所述第二行人中符合预设姿态的目标行人；

其中，所述过马路的动作包括下述一项或多项，胳膊抬起动作、腿抬起动作；

所述第二行人的关键点包括预先设置的人脸关键点、胳膊关键点、腿关键点以及躯干关键点，所述人脸关键点包括两个眼睛关键点、一个鼻子关键点以及两个耳朵关键点；

所述第二行人的朝向根据所述第二行人的人脸关键点的位置关系确定，如果未检测到眼睛、鼻子以及耳朵中的任意一个，则确定朝向为背对车辆；如果未检测到一个耳朵，则确定是侧对车辆，根据鼻子相对于眼睛或耳朵的位置，确定该行人是面向马路还是背向马路；

所述第二行人的动作根据所述第二行人的胳膊关键点、腿关键点以及躯干关键点之间的位置关系确定。

4.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及摄像头，所述摄像头用于拍摄图像；所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至2任一项所述的方法的步骤。

5.一种无人驾驶汽车，其特征在于，包括如权利要求4所述的计算机设备。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有机器可运行指令，所述计算机可运行指令在被处理器调用和运行时，所述计算机可运行指令促使所述处理器运行所述权利要求1至2任一项所述的方法。