[发明专利]一种面向救援培训的行为检测与效果评价的方法及装置

说明书

本发明涉及图像识别技术领域，特别是指一种面向救援培训的行为检测与效果评价的方法及装置。方法包括：获取待识别图像；将所述待识别图像输入到VGG‑19卷积神经网络，获取特征图像序列；将所述特征图像序列输入Open‑pose网络模型中，通过所述Open‑pose网络模型识别所述待识别图像15个骨骼点，将所述15个骨骼点的坐标转化为数字序列；将所述数字序列规范化处理，计算出肢体长度、角度参数，将所述肢体长度以及角度参数传入三层全连接层，获取预估计姿态类型；获取预先存储的预估计姿态类型对应的样本骨骼点坐标的数字序列，根据样本数字序列以及所述待识别图像对应的数字序列，判断所述待识别图像是否达标。采用本发明，造价低、效率高，可以大范围使用。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别是指一种面向救援培训的行为检测与效果评价的方法及装置。

背景技术

应急救援指针对突发、具有破坏力的紧急事件采取预防、预备、响应和恢复的活动与计划。应急救援在灾难发生时起到了重要的作用，为人民生活财产安全保驾护航。地震、矿井塌陷、火灾、洪水等灾难一直威胁着人民生命财产安全，据应急管理部发布的2020年一季度全国自然灾害统计数据，包括火灾、洪水、地震等各种自然灾害已共造成504.8万人次受灾，42人死亡失踪，2.4万人紧急转移安置；1100余间房屋倒塌，13.3万间房屋损坏。因此应急救援在维护国家安全和人民生命财产安全上有着重大的责任，但是强大的应急救援能力需要强有力的预案和培训。目前我国的应急救援训练领域发展较为缓慢，相比较欧美等发达国家应急救援训练发展较早，但我国近几年来正在不断增加应急救援培训预算，积极开展重大研究项目提高我国应急救援并积极制定救援培训方案。

目前我国应急救援领域研究多为针对某一训练项目设计并制作人机交互式物联网设备，通过穿戴式传感器获取到特定的参数信息，如脉搏传感器、握力传感器、速度传感器等等，根据需求设定专门的方案。但是利用硬件设备的方式进行训练有很多弊端，繁重的传感器会影响到被训练人员的动作，限制训练人员的行动，且硬件设备的检测指标单一，训练过程中会需要多种不同的设备，造价较高而且有一定损耗。此外也有部分研究指出利用虚拟技术实现训练，如利用虚拟现实(VR)技术模拟真实灾难场景，让受训练成员身临其境，但是效果较好的VR效果造价很高，不适合大范围普遍使用。

发明内容

本发明实施例提供了一种面向救援培训的行为检测与效果评价的方法及装置。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种面向救援培训的行为检测与效果评价的方法，该方法应用于电子设备，该方法包括：

获取待识别图像；

将所述待识别图像输入到VGG-19卷积神经网络，获取特征图像序列；

将所述特征图像序列输入Open-pose网络模型中，通过所述Open-pose网络模型识别所述待识别图像15个骨骼点，将所述15个骨骼点的坐标转化为数字序列；其中，所述15个骨骼点包括头部、颈部、左肩部、右肩部、左肘部、右肘部、左手部、右手部、腰中心部、左臀部、右臀部、左膝部、右膝部、左脚部、右脚部；

将所述数字序列规范化处理，计算出肢体长度、角度参数，将所述肢体长度以及角度参数传入三层全连接层，获取预估计姿态类型；

获取预先存储的预估计姿态类型对应的样本骨骼点坐标的数字序列，根据所述样本骨骼点坐标的数字序列以及所述待识别图像对应的骨骼点坐标的数字序列，判断所述待识别图像是否达标。

可选地，所述将所述待识别图像输入到VGG-19卷积神经网络之前，包括：

对所述待识别图像进行裁剪缩放；

对裁剪缩放后的待识别图像进行色彩突出。

可选地，所述对所述待识别图像进行裁剪缩放，包括：