[发明专利]动作类型识别方法、装置、电子设备和介质在审

专利信息
申请号: 202010824543.0 申请日: 2020-08-17
公开(公告)号: CN112102360A 公开(公告)日: 2020-12-18
发明(设计)人: 叶景泰 申请(专利权)人: 深圳数联天下智能科技有限公司
主分类号: G06T7/246 分类号: G06T7/246;G06K9/62;G06T7/62;G06T7/90;G06T7/136;G06T7/187
代理公司: 深圳中细软知识产权代理有限公司 44528 代理人: 彭佳伟
地址: 518000 广东省深圳市南山区粤海*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 动作 类型 识别 方法 装置 电子设备 介质
【权利要求书】:

1.一种动作类型识别方法,其特征在于,包括:

获取人体热图像,所述人体热图像至少包括用户的躯体;

确定所述人体热图像中的人体区域,从所述人体热图像中提取所述人体区域的特征信息;

根据所述人体热图像中相邻两帧人体热图像的人体区域的特征信息,确定在所述相邻两帧人体热图像之间用户的姿势变化情况;

根据所述用户的姿势变化情况生成时间轴数据,所述时间轴数据包括多帧人体热图像,所述多帧人体热图像按照所述姿势变化情况被划分至不同的姿势阶段;

从所述时间轴数据中获取各个姿势阶段包括的人体热图像,根据所述各个姿势阶段包括的人体热图像获得各个姿势阶段对应的代表姿势热图像,一个所述代表姿势热图像用于代表一个姿势阶段的用户姿势;

获取所述时间轴数据中第一姿势阶段对应的第一代表姿势热图像,和第二姿势阶段对应的第二代表姿势热图像,根据所述第一代表姿势热图像和所述第二代表姿势热图像,确定在所述第一姿势阶段到所述第二姿势阶段所述用户是否发生目标动作,所述第二姿势阶段为所述第一姿势阶段的下一阶段。

2.根据权利要求1所述的动作类型识别方法,其特征在于,所述根据所述人体热图像中相邻两帧人体热图像的人体区域的特征信息,确定在所述相邻两帧人体热图像之间用户的姿势变化情况,包括:

获取所述人体热图像中,所述相邻两帧人体热图像之间相同位置的像素点的温度差值;

获得所述温度差值不小于温度差值阈值的像素点个数;

若所述温度差值不小于所述温度差值阈值的像素点个数大于个数阈值,则确定在所述相邻两帧人体热图像之间所述用户发生姿势变化。

3.根据权利要求2所述的动作类型识别方法,其特征在于,所述相邻两帧人体热图像包括历史帧和参考帧,所述历史帧为所述参考帧的前一帧;

所述根据所述用户的姿势变化情况生成时间轴数据,包括:

在所述历史帧和所述参考帧之间所述用户发生姿势变化的情况下,将所述参考帧添加进队列,并在所述队列成员未满的情况下,将所述参考帧作为所述历史帧,将所述参考帧的下一帧作为所述参考帧;执行所述确定在所述相邻两帧人体热图像之间用户的姿势变化情况的步骤;

在所述队列成员已满的情况下,将所述队列新增为所述时间轴数据的一个姿势阶段。

4.根据权利要求1-3任一项所述的动作类型识别方法,其特征在于,所述从所述时间轴数据中获取各个姿势阶段包括的人体热图像,根据所述各个姿势阶段包括的人体热图像获得各个姿势阶段对应的代表姿势热图像,包括:

获取所述队列的所有人体热图像帧中各个像素点的温度值和位置信息,获得所述所有人体热图像帧中所述位置信息相同的像素点的温度值的平均值;

根据获得的所述像素点的温度值的平均值和所述像素点的位置信息,获得所述所有人体热图像帧的平均帧;

将所述平均帧作为所述姿势阶段对应的代表姿势热图像。

5.根据权利要求4所述的动作类型识别方法,其特征在于,所述根据所述第一代表姿势热图像和所述第二代表姿势热图像,确定在所述第一姿势阶段到所述第二姿势阶段所述用户是否发生目标动作,包括:

根据所述第一代表姿势热图像和所述第二代表姿势热图像,获取所述第一姿势阶段和所述第二姿势阶段分别对应的人体区域参数,一个所述人体区域参数反映一个所述代表姿势热图像中的人体区域的尺寸,所述人体区域参数为人体区域的周长、面积或者外接矩阵中的至少一种;

比较所述第一姿势阶段和所述第二姿势阶段分别对应的人体区域参数,确定在所述第一姿势阶段到所述第二姿势阶段所述用户是否发生目标动作。

6.根据权利要求1-3任一项所述的动作类型识别方法,其特征在于,所述获取人体热图像之前,所述方法还包括:

获取热成像传感器采集的待处理热图像,检测所述待处理热图像中像素点的温度值是否高于温度阈值;

若所述待处理热图像中存在像素点的温度值高于所述温度阈值,对所述待处理热图像进行二值化处理之后,提取所述待处理热图像中的连通区域,获取所述连通区域的特征参数,所述特征参数反映所述连通区域的形状特征;

根据所述连通区域的特征参数,确定所述待处理热图像是否为所述人体热图像。

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