[发明专利]一种基于人工智能的图像拍摄方法、装置及相关产品

权利要求书

1.一种基于人工智能的图像拍摄方法，其特征在于，所述方法包括：

在摄像头开启的情况下，对所述摄像头采集的图像中的目标人体进行动作识别；

将所述摄像头采集的开始拍摄图像和结束拍摄图像之间的图像作为拍摄图像，其中，开始拍摄图像表示所述摄像头采集的包含执行第一动作的目标人体的图像，结束拍摄图像表示所述摄像头采集的包含执行第二动作的目标人体的图像，所述第一动作和所述第二动作不同；

确定每一张所述拍摄图像中所述目标人体的目标动作，根据所述目标动作对采集到的所有拍摄图像进行分类；

针对每一类拍摄图像中每一张所述拍摄图像，对所述拍摄图像对应的目标动作进行打分得到动作评分，并对所述拍摄图像进行质量打分得到质量评分；

根据所述动作评分和质量评分得到每一张所述拍摄图像的综合评分；

根据所述综合评分从每一类拍摄图像中确定目标拍摄图像，并输出得到的所述目标拍摄图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每一张所述拍摄图像中所述目标人体的目标动作，根据所述目标动作对采集到的所有拍摄图像进行分类，包括：

确定每一张所述拍摄图像中包含的至少一个目标人体和每一个所述目标人体的目标动作；

根据所述拍摄图像中包含的目标人体对采集到的所有拍摄图像进行划分，得到第一级分类结果；其中，属于同一第一级分类中包含的所有拍摄图像中包含的目标人体相同；

针对各个所述第一级分类结果中的拍摄图像，根据所述拍摄图像中目标人体的目标动作对拍摄图像进行分类，得到第二级分类结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述动作评分和质量评分得到每一张所述拍摄图像的综合评分，包括：

获取第一权重和第二权重；

根据所述第一权重和第二权重确定所述动作评分和质量评分的加权和值，得到每一张所述拍摄图像的综合评分。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取第一权重和第二权重，包括：

确定各个所述第二级分类结果中拍摄图像中，包含的目标人体的数量以及包含的所有目标人体的总面积，根据所述数量和所述总面积确定该类拍摄图像对应的第二权重；

根据所述第二权重以及预先设定的权重和，得到所述第一权重。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述综合评分从每一类拍摄图像中确定目标拍摄图像，并输出得到的所述目标拍摄图像，包括：

根据所述综合评分将每一类拍摄图像中的图像进行排序，从每一类排序后的拍摄图像中确定综合评分最高的拍摄图像作为所述目标拍摄图像；

将所述目标拍摄图像存储到第一图像集中，将所述目标拍摄图像之外的拍摄图像存储到第二图像集中；

在预设时长内检测到将所述第二图像集中的图像移动到所述第一图像集的指令时，将所述指令指示的图像移动到所述第一图像集中；

所述第二图像集中保存时长超过所述预设时长的图像进行删除操作。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述摄像头采集的图像中的目标人体进行动作识别，包括：

针对所述摄像头采集的图像，通过空间流卷积神经网络提取所述图像的空间交互性特征，并利用双向长短期记忆神经网络提取全局空间辨别性特征；

通过时间流卷积神经网络提取所述图像的时间交互性特征，通过三维卷积神经网络从所述时间交互性特征中提取全局时间特征，并构建以光流引导的时间注意力模型根据所述全局时间特征计算全局时间辨别性特征；

根据所述全局时间辨别性特征进行分类处理得到第一分类结果，根据所述全局空间辨别性特征进行分类处理得到第二分类结果；

将所述第一分类结果和所述第二分类结果进行融合得到融合分类结果，根据所述融合分类结果得到对所述目标人体的动作识别结果。