[发明专利]一种图像处理、起立/坐下行为识别方法及系统

权利要求书

1.一种用于起立/坐下行为识别的图像处理方法，其特征在于，所述用于起立/坐下行为识别的图像处理方法包括：

A、按预设周期对视频序列进行采样，并对所述采样图像进行人体检测，得到采样图像集合及每一人物目标对应的人体检测框集合；

B、根据每一人物目标的人体检测框集合中的最小纵坐标和最大纵坐标分别确定每一人物目标的空间裁剪的上边界和下边界；

C、根据每一人物目标的所述人体检测框集合确定横向参考中心和横向裁剪宽度，根据每一人物目标的所述横向参考中心、横向裁剪宽度及每幅采样图像人体检测框的中心点确定每一人物目标的每幅采样图像的横向裁剪范围；

D、根据所述每一人物目标的空间裁剪的上边界和下边界、及每幅采样图像的横向裁剪范围对每一人物目标的对应的采样图像进行空间裁剪。

2.根据权利要求1所述的用于起立/坐下行为识别的图像处理方法，其特征在于，所述C、根据每一人物目标的所述人体检测框集合确定横向参考中心和横向裁剪宽度，根据每一人物目标的所述横向参考中心、横向裁剪宽度及每幅采样图像人体检测框的中心点确定每一人物目标的每幅采样图像的横向裁剪范围具体包括：

对每一人物目标依次执行以下步骤：

C1、获取当前人物目标的人体检测框集合中的中间位置人体检测框，将该中间位置人体检测框的中心点横坐标作为横向参考中心；

C2、根据所述中间位置检测框的宽度计算得到横向裁剪宽度；

C3、计算所述人体检测框集合中人体检测框的中心点横坐标距离所述横向参考中心的最大偏移量；

C4、根据所述人体检测框集合中的最小横坐标及最大横坐标分别确定左边界和右边界；

C5、根据所述横向参考中心、最大偏移量、左边界、右边界及每幅采样图像人体检测框的中心点横坐标计算每幅采样图像的横向裁剪中心；

C6、根据所述横向裁剪宽度及每幅采样图像的横向裁剪中心计算得到该人物目标的每幅采样图像的横向裁剪范围。

3.根据权利要求2所述的用于起立/坐下行为识别的图像处理方法，其特征在于，所述C1、获取当前人物目标的人体检测框集合中的中间位置人体检测框，将该中间位置人体检测框的中心点横坐标作为横向参考中心具体为：根据当前人物目标的人体检测框的中心点横坐标对人体检测框集合中的所有人体检测框进行排序，获取所述排序结果中的中位数，将该中位数作为横向参考中心。

4.根据权利要求3所述的用于起立/坐下行为识别的图像处理方法，其特征在于，所述C2、根据所述中间位置检测框的宽度计算得到横向裁剪宽度具体为：根据所述中位数对应的人体检测框的宽度及预设扩大倍数计算得到横向裁剪宽度。

5.根据权利要求2所述的用于起立/坐下行为识别的图像处理方法，其特征在于，所述C5、根据所述横向参考中心、最大偏移量、左边界、右边界及每幅采样图像人体检测框的中心点横坐标计算每幅采样图像的横向裁剪中心具体包括：

计算每幅采样图像的人体检测框的中心点横坐标与横向参考中心的中心差值；

根据所述中心差值计算每幅采样图像的横向裁剪中心：若中心差值＞0，则对应的采样图像的横向裁剪中心＝左边界+中心差值*(右边界-横向参考中心)/最大偏移量；若中心差值≤0，则对应的采样图像的横向裁剪中心＝左边界+中心差值*(左边界-横向参考中心)/最大偏移量。

6.一种起立/坐下行为识别方法，其特征在于，所述起立/坐下行为识别方法包括：

利用如权利要求1至5任意一项所述的用于起立/坐下行为识别的图像处理方法对视频序列中的图像进行处理；

将处理得到的图像输入到识别模型中进行起立/坐下行为识别。