[发明专利]人体骨架侦测的方法及装置

说明书

本揭露提出一种人体骨架侦测的方法及装置，人体骨架侦测的方法包括：接收一影片帧，其中所述影片帧包括一人体；判断所述影片帧是否包括一预测信息；当所述影片帧包括所述预测信息时，判断所述影片帧中包括所述人体的一目标区域的一第一帧内压缩区块(Intra Coded MB，IMB)比例是否大于一第一阈值；以及当所述目标区域的所述第一帧内压缩区块比例不大于所述第一阈值时，使用一移动向量(Motion Vector，MV)估测所述人体的一骨架信息。

技术领域

本揭露是有关于一种人体骨架侦测的方法及装置，且特别是有关于一种使用移动向量辅助的人体骨架侦测的方法及装置。

背景技术

随着商用规格边缘运算装置的日渐普及以及5G网络的导入，使用深度学习技术进行智能影像分析的应用已逐渐落实在日常生活中。而人体行为识别是智能娱乐、智能监控、人机互动等诸多应用的基础技术。由于受光照条件各异、视角多样性、背景复杂、类内变化大等诸多因素的影响，因此行为识别是一项具有挑战性的任务。

行为识别的研究可以追溯到1973年。当时Johansson通过实验观察发现，人体的运动可以透过一些主要关节点的移动来描述。因此，只要10至12个关键节点的组合与追踪便能描述诸多行为例如跳舞、走路、跑步等动作。因此，可以透过人体关键节点的运动来识别行为。

基于骨架的动作识别(Skeleton-based Action Recognition)与基于RGB影像相比，骨架讯息具有特征明确简单、不易受外观因素影响的优点。基于骨架的动作识别的基础须先进行骨架侦测(Pose Estimation)。从图片或影像序列中提取骨架的开源软件较有名的有Openpose、AlphaPose等。然而，上述开源软件有运算量极大及运算效率低落的问题。

因此，需要一种人体骨架侦测的方法及装置，以改善上述问题。

发明内容

以下揭露的内容仅为示例性的，且不意指以任何方式加以限制。除所述说明方面、实施方式和特征之外，透过参照附图和下述具体实施方式，其他方面、实施方式和特征也将显而易见。即，以下揭露的内容被提供以介绍概念、重点、益处及本文所描述新颖且非显而易见的技术优势。所选择，非所有的，实施例将进一步详细描述如下。因此，以下揭露的内容并不意旨在所要求保护主题的必要特征，也不意旨在决定所要求保护主题的范围中使用。

因此，本揭露的主要目的即在于提供一种人体骨架侦测的方法及装置，以改善上述缺点。

本揭露提出一种人体骨架侦测的方法，包括：接收一影片帧，其中所述影片帧是包括一人体；判断所述影片帧是否包括一预测信息；当所述影片帧包括所述预测信息时，判断所述影片帧中包括所述人体的一目标区域的一第一帧内压缩区块(Intra Coded MB，IMB)比例是否大于一第一阈值；以及当所述目标区域的所述第一帧内压缩区块比例不大于所述第一阈值时，使用一移动向量(Motion Vector，MV)估测所述人体的一骨架信息。

在一实施例中，当所述影片帧为一预测帧时，判断所述影片帧包括一预测信息。

在一实施例中，所述方法还包括：当所述目标区域的所述第一帧内压缩区块比例大于等于所述第一阈值时，使用一骨架侦测演算法取得所述骨架信息。

在一实施例中，当所述影片帧包括所述预测信息时，所述方法还包括：判断所述影片帧的一第二帧内压缩区块比例是否大于一第二阈值；以及当所述影片帧的所述第二帧内压缩区块不大于所述第二阈值时，判断所述目标区域的所述第一帧内压缩区块比例是否大于所述第一阈值。

在一实施例中，所述第二帧内压缩区块比例IMBP_Frame为以下公式表示：

IMBP_Frame＝100％-PMBP_Frame