[發明專利]行為識別裝置及方法、計算機設備和可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010493350.1
• 申請日: 2020-06-02
• 公開（公告）號: CN111652133B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 黃康;韓亞寧;蔚鵬飛;王立平
• 申請（專利權）人: 中國科學院深圳先進技術研究院
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06V20/40;G06V10/762;G06K9/62;G06V10/774
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 熊永強;陳聰

1.一種行為識別裝置，其特征在于，應用于動物行為識別，所述動物行為由姿態、動作和行為組成，所述姿態為任意時刻動物通過器官和四肢表現出來的形態，所述動作為多個連續的所述姿態組成的運動單元，所述行為為至少一個所述動作組成的具備生理意義的行為；所述裝置包括：特征提取模塊、信息分解模塊和行為識別模塊，其中，

所述特征提取模塊，用于從第一視頻中提取目標對象的時間序列對應的第一組身體特征信息；

所述信息分解模塊，用于采用無監督聚類算法對所述第一組身體特征信息進行聚類，得到包括K個姿態結果的第一組姿態信息；若所述第一組姿態信息中包括屬于同一類的連續相鄰的M個姿態結果，則保留所述M個姿態結果中的其中一個姿態結果，所述M為大于或等于2的正整數，所述K為大于或等于M的正整數；根據第一時間范圍，將所述第一組姿態信息聚類成包括H個動作結果的第一組動作信息；若所述第一組動作信息中有L個動作結果相似，則保留所述L個動作結果中的其中一個動作結果，所述L為大于或等于2的正整數，所述H為大于或等于L的正整數；基于所述第一組身體特征信息計算所述目標對象的第一組速度信息，將所述第一組速度信息與所述第一組動作信息進行聚類，得到第一組動作序列信息；

所述行為識別模塊，用于基于所述第一組動作序列信息對所述第一視頻進行行為識別，輸出所述目標對象的行為識別結果。

2.根據權利要求1所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括動作識別模塊；

所述動作識別模塊，用于基于所述第一組姿態信息對所述第一視頻進行動作識別，輸出所述目標對象的動作識別結果。

3.根據權利要求1或2所述的裝置，其特征在于，所述行為識別模塊還用于：

使用第一訓練集訓練待訓練行為識別模型，得到行為識別模型，所述第一訓練集包括第一標記的第二組動作序列信息，所述第二組動作序列信息是基于第二視頻得到的；

所述行為識別模塊具體用于：

將所述第一組動作序列信息輸入所述行為識別模型，輸出所述第一視頻中所述目標對象的行為識別結果。

4.根據權利要求2所述的裝置，其特征在于，所述動作識別模塊還用于：

使用第二訓練集訓練待訓練動作識別模型，得到動作識別模型，所述第二訓練集包括第二標記的第二組姿態信息，所述第二組姿態信息是基于第二視頻得到的；

所述動作識別模塊具體用于：

將所述第一組姿態信息輸入所述動作識別模型，輸出所述第一視頻中所述目標對象的動作識別結果。

5.一種行為識別方法，其特征在于，應用于動物行為識別，所述動物行為由姿態、動作和行為組成，所述姿態為任意時刻動物通過器官和四肢表現出來的形態，所述動作為多個連續的所述姿態組成的運動單元，所述行為為至少一個所述動作組成的具備生理意義的行為；所述方法包括：

從第一視頻中提取目標對象的時間序列對應的第一組身體特征信息；

采用無監督聚類算法對所述第一組身體特征信息進行聚類，得到包括K個姿態結果的第一組姿態信息；若所述第一組姿態信息中包括屬于同一類的連續相鄰的M個姿態結果，則保留所述M個姿態結果中的其中一個姿態結果，所述M為大于或等于2的正整數，所述K為大于或等于M的正整數；根據第一時間范圍，將所述第一組姿態信息聚類成包括H個動作結果的第一組動作信息；若所述第一組動作信息中有L個動作結果相似，則保留所述L個動作結果中的其中一個動作結果，所述L為大于或等于2的正整數，所述H為大于或等于L的正整數；基于所述第一組身體特征信息計算所述目標對象的第一組速度信息，將所述第一組速度信息和所述第一組動作信息進行聚類，得到第一組動作序列信息；

基于所述第一組動作序列信息對所述第一視頻進行行為識別，輸出所述目標對象的行為識別結果。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于所述第一組姿態信息對所述第一視頻進行動作識別，輸出所述目標對象的動作識別結果。