[發明專利]人體風險姿態識別方法及系統

有效

• 申請號: 202011281073.4
• 申請日: 2020-11-16
• 公開（公告）號: CN112381002B
• 公開（公告）日: 2023-08-15
• 發明（設計）人: 寧磊;余聰瑩;洪啟俊;巢煒文;趙建;徐世康
• 申請（專利權）人: 深圳技術大學
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06F17/10;G06V40/20
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 葉琦煒

本發明公開了人體風險姿態識別方法及系統，該方法包括：S100，接收深度相機捕獲的圖片幀，得出人體的關鍵活動關節點分別與第一參考關節點及第二參考關節點之間連線所構成的夾角；S200，監測夾角的變化率，并根據夾角的變化率調整監測周期；S300，比對夾角的變化率與第一動態參數，根據比較結果調整第一動態參數，并根據調整后的第一動態參數，得到人體姿態的危險狀態判斷結果。本發明通過對人體關鍵關節的角度變化率的變化幅度進行自適應監控，對存在風險的人體姿態動作進行識別，判斷用戶是否處于特定場景下的危險狀態，可以提升當前視頻監控系統在處理人員遇險時的效率，減少因人工監視疏忽等原因帶來的救援不及時等問題。

技術領域

本發明涉及人體姿態識別的技術領域，特別涉及一種人體風險姿態識別方法及系統。

背景技術

即傳統的視頻監控技術大部分僅有單一的監控和儲存全部監控畫面的功能，不具備對監控畫面內的人體行為進行分析的能力。而面對成百上千個監控攝像頭畫面的輪播，僅依靠監控值班人員進行人工分析，顯然效率是極低的，也容易導致監控人員疲勞疏忽。因此，當監控畫面中出現的危險狀況時，監控值班人員往往無法在第一時間被發現，從而延長了處理危險事件的反應時間，甚至可能耽誤最佳的救援時間。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明提出一種人體風險姿態識別方法，能夠及時在監控畫面中發現危險狀況。

本發明還提出一種具有上述人體風險姿態識別方法的人體風險姿態識別系統。

本發明還提出一種具有上述人體風險姿態識別方法的計算機可讀存儲介質。

根據本發明的第一方面實施例的人體風險姿態識別方法，包括以下步驟：S100，接收深度相機捕獲的圖片幀，得出人體的關鍵活動關節點分別與第一參考關節點及第二參考關節點之間連線所構成的夾角；S200，監測所述夾角的變化率，并根據所述夾角的變化率調整監測周期；S300，比對所述夾角的變化率與第一動態參數，根據比較結果調整所述第一動態參數，并根據調整后的所述第一動態參數，得到人體姿態的危險狀態判斷結果。

根據本發明實施例的人體風險姿態識別方法，至少具有如下有益效果：通過對人體關鍵關節的角度變化率的變化幅度進行自適應監控，對存在風險的人體姿態動作進行識別，判斷用戶是否處于特定場景下的危險狀態，可以提升當前視頻監控系統在處理人員遇險時的效率，減少因人工監視疏忽等原因帶來的救援不及時等問題。

根據本發明的一些實施例，所述步驟S100包括：S110，通過深度相機捕獲圖片幀，獲取所述關鍵活動關節點、所述第一參考關節點及所述第二參考關節點的三維坐標；S120，根據關節點的三維坐標，分別計算出所述關鍵活動關節點與所述第一參考關節點及所述第二參考關節點之間的距離：

其中，P₂表示所述關鍵活動關節點，三維坐標為(x₂，y₂，z₂)；P₁表示所述第一參考關節點，三維坐標為(x₁，y₁，z₁)；P₃表示所述第二參考關節點，三維坐標為(x₃，y₃，z₃)；S130，根據關節點之間的距離計算出所述關鍵活動關節點的所述夾角：

其中，θ_i表示對應時刻t_i計算得出的所述夾角。

根據本發明的一些實施例，所述步驟S200包括：S210，計算兩個相鄰的所述監測周期的所述夾角的變化率θ′：