[发明专利]基于目标检测和姿态检测框架的行为识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于目标检测和姿态检测框架的行为识别方法，其特征在于，包括：

获取目标人物图像；

利用目标检测框架对目标人物图像进行行人检测，并对检测到的目标进行图像分割，得到目标图片；

利用姿态检测框架从目标图片中提取人体关键骨骼点特征；

对人体关键骨骼点特征进行行为分类，得到目标人物的具体行为类别。

2.如权利要求1所述的基于目标检测和姿态检测框架的行为识别方法，其特征在于，利用姿态检测框架从目标图片中提取人体关键骨骼点特征的过程为：

利用姿态检测框架对目标图片进行人体关键点检测；

对检测到的关节点进行有效关键点对判断并连接；

提取有效关节点位置信息对并保存其行为信息标签。

3.如权利要求1所述的基于目标检测和姿态检测框架的行为识别方法，其特征在于，对人体关键骨骼点特征进行行为分类的过程中，还包括：对人体关键骨骼点特征所对应的关节点位置信息进行特征提取。

4.如权利要求3所述的基于目标检测和姿态检测框架的行为识别方法，其特征在于，对人体关键骨骼点特征所对应的关节点位置信息进行特征提取的过程包括：

所有关节位置都转换为相对于头部关节的坐标；

将所有关节点位置转换为八个关节角，这八个关节角分别为：左/右肩、左/右肘、左/右胯以及左/右膝盖；

对数据进行归一化处理，将数据范围区间归一化为[0,1]。

5.如权利要求1所述的基于目标检测和姿态检测框架的行为识别方法，其特征在于，利用神经网络分类器对人体关键骨骼点特征进行行为分类。

6.如权利要求5所述的基于目标检测和姿态检测框架的行为识别方法，其特征在于，所述神经网络分类的输出层激活函数采用softmax函数，其余层激活函数均采用relu函数。

7.如权利要求5所述的基于目标检测和姿态检测框架的行为识别方法，其特征在于，所述神经网络分类的输出层神经元数目等于行为种类的数量。

8.一种基于目标检测和姿态检测框架的行为识别系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，其用于获取目标人物图像；

目标检测及分割模块，其用于利用目标检测框架对目标人物图像进行行人检测，并对检测到的目标进行图像分割，得到目标图片；

关键骨骼点特征提取模块，其用于利用姿态检测框架从目标图片中提取人体关键骨骼点特征；

行为分类模块，其用于对人体关键骨骼点特征进行行为分类，得到目标人物的具体行为类别。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于目标检测和姿态检测框架的行为识别方法中的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于目标检测和姿态检测框架的行为识别方法中的步骤。