[发明专利]一种动作行为识别方法、系统、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种动作行为识别方法、系统、电子设备及存储介质，其中动作行为识别方法包括对目标视频进行拆帧处理，得到视频帧集合；对所述视频帧集合中的每一帧图像进行转换处理，得到热力图像矩阵集合；从所述热力图像矩阵集合中获取动作起始矩阵和动作终止矩阵，对所述动作起始矩阵和所述动作终止矩阵进行差值计算处理，得到差值矩阵；将所述差值矩阵输入动作行为识别模型进行动作识别处理，得到动作行为识别结果。本发明实施例通过对热力图像组合进行识别提高了动作行为识别的准确性，可广泛应用于人工智能技术领域。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其是一种动作行为识别方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

随着科学技术的不断发展，动作行为识别在各个场景中被广泛应用，比如在监控视频中识别人物执行的动作，或者在电影视频中识别演员执行的动作等。相关技术中，对动作识别的方法一般会采取的是：训练肢体关键点识别模型，再通过模型识别图像中肢体的关键点，计算关键点的相对位置以及多帧之间的相对位置变化，判断目标对象是否完成了预设动作。但是，由于该方法依赖于关键点的标记质量以及单个状态的识别结果，导致动作识别的准确性不高。

综合上述，相关技术中存在的技术问题亟需得到解决。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种动作行为识别方法、系统、电子设备及存储介质，以提高动作识别的准确性。

一方面，本发明提供了一种动作行为识别方法，包括：

对目标视频进行拆帧处理，得到视频帧集合；

对所述视频帧集合中的每一帧图像进行转换处理，得到热力图像矩阵集合；

从所述热力图像矩阵集合中获取动作起始矩阵和动作终止矩阵，对所述动作起始矩阵和所述动作终止矩阵进行差值计算处理，得到差值矩阵；

将所述差值矩阵输入动作行为识别模型进行动作识别处理，得到动作行为识别结果。

可选地，所述对目标视频进行拆帧处理，得到视频帧集合，包括：

获取录制视频或实时视频流作为目标视频；

对所述目标视频中包含目标对象的视频帧进行提取处理，得到视频帧集合。

可选地，所述对所述视频帧集合中的每一帧图像进行转换处理，得到热力图像矩阵集合，包括对视频帧图像进行转换处理，得到热力图像矩阵的步骤，包括：

根据热力图转换公式对所述视频帧图像进行计算，得到转换增量；

根据所述转换增量对所述视频帧图像的像素值进行叠加处理，得到热力图像矩阵；

所述热力图转换公式如下式所示：

其中，Y_xy表示转换增量，(x，y)表示待转换的视频帧图像的坐标值，x₁、x₂分别表示待转换的视频帧图像的前一帧视频图像与后一帧视频图像的关键点的横坐标，y₁、y₂分别表示待转换的视频帧图像的前一帧视频图像与后一帧视频图像的关键点的横坐标关键点的纵坐标，p(p_x，p_y)表示待转换的视频帧图像的前一帧视频图像与后一帧视频图像的关键点的插值坐标，σ_p表示与待转换的视频帧图像的宽度和高度相关的标准差。

可选地，所述将所述差值矩阵输入动作行为识别模型进行动作识别处理，得到动作行为识别结果，包括：

对所述差值矩阵进行正负值区分处理，得到动作行为方向；