[发明专利]跌倒姿态检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请实施例中提供了一种跌倒姿态检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，属于图像处理技术领域，该方法包括：对监控视频进行预设处理，以获得待识别图像；根据预设姿态检测模型对所述待识别图像进行检测，以获得基于姿态检测的第一检测结果；根据预设目标检测模型对所述待识别图像进行检测，获得基于目标检测的第二检测结果；通过所述第二检测结果修正所述第一检测结果，获得修正后的第三检测结果，所述第三检测结果包括第三人体边界框和/或第二人体关键点；根据所述第三检测结果判断所述待识别图像中的人体对象是否为跌倒姿态。通过本公开的处理方案，能够在保证多人姿态检测的检测实时性的同时，有效提高检测的召回率。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种跌倒姿态检测方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

现随着我国人民生活水平与城市基础建设的快速发展，公共巴士、火车高铁与飞机等公共交通设施都面临需要实现提升乘客体验的智能化改进的需求。而在公共交通设施现场持续存在的跌倒现象是该类场景下乘客常见的危险情况，及时的检测到乘客的跌倒并报警对危险情况的安全保证处理等都有着重要的意义。

现有的多人姿态检测技术分为自顶向下与自底向上两种实现方式。自顶向下方式为先由目标检测算法检测图像内的人体边界框，再在各边界框图像上运行单人检测，该方式往往计算量巨大，很难实现实时检测。自底向上方式为先检测人体关键点再将其连接为完整的人体，该方法虽然可以实现实时检测，但其在遮挡较为严重的场景下会出现部分人员检测不到的情况。

因此，亟需一种能够进行实时检测，并具有高准确率的姿态检测方法。

发明内容

有鉴于此，为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种跌倒姿态检测方法、装置、电子设备及可读存储介质，具体方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种跌倒姿态检测方法，所述跌倒姿态检测方法包括：

对监控视频进行预设处理，以获得待识别图像；

根据预设姿态检测模型对所述待识别图像进行检测，以获得基于姿态检测的第一检测结果，所述第一检测结果包括第一人体边界框与第一人体关键点；

根据预设目标检测模型对所述待识别图像进行检测，获得基于目标检测的第二检测结果，所述第二检测结果包括第二人体边界框；

通过所述第二检测结果修正所述第一检测结果，获得修正后的第三检测结果，所述第三检测结果包括第三人体边界框和/或第二人体关键点；

根据所述第三检测结果判断所述待识别图像中的人体对象是否为跌倒姿态。

根据本申请实施例的一种具体实现方式，根据预设姿态检测模型对所述待识别图像进行检测，以获得基于姿态检测的第一检测结果的步骤，包括：

基于VGG19卷积网络提取所述待识别图像中的特征，以得到具有预设数量的特征图的特征图像组；

基于卷积神经网络分别提取所述特征图像组中的置信度图像组和关联度图像组；

根据所述置信度图像组生成预测关键点位置；

根据所述关联度图像组和匈牙利算法将全部预测关键点位置进行连接，以获得对应所述待识别图像中的多个基础人体框架；

根据各基础人体框架生成最小相切边界框，以得到对应所述待识别图像的多组第一人体边框及各第一人体边界框对应的人体关键点。

根据本申请实施例的一种具体实现方式，根据预设目标检测模型对所述待识别图像进行检测，获得基于目标检测的第二检测结果的步骤，包括：

根据预设卷积神经网络对所述待识别图像进行人体检测，以获得初始预测人体边界框；