[發明專利]姿態識別方法、裝置、系統及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110034783.5
• 申請日: 2021-01-11
• 公開（公告）號: CN112733722A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 李勇;邵新慶;劉強;徐明
• 申請（專利權）人: 深圳力維智聯技術有限公司;南京中興力維軟件有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06T5/00;G06T7/11
• 代理公司: 深圳市恒程創新知識產權代理有限公司 44542
• 代理人: 孔德丞

1.一種姿態識別方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

獲取行人的待處理圖像，并通過預設的圖像質量評價模型對所述待處理圖像進行質量評價，得到所述待處理圖像的第一評價分數；

當所述第一評價分數小于預設分數閾值時，則對所述待處理圖像進行圖像增強處理，得到待識別圖像；

通過所述圖像質量評價模型對所述待識別圖像進行質量評價，得到所述待識別圖像的第二評價分數；

當所述第二評價分數大于或等于所述預設分數閾值時，則通過預設的姿態識別模型對所述待識別圖像進行識別，得到所述行人的姿態識別結果。

2.如權利要求1所述的姿態識別方法，其特征在于，所述通過預設的姿態識別模型對所述待識別圖像進行識別，得到所述行人的姿態識別結果的步驟包括：

對所述待識別圖像進行裁剪處理，以裁剪出只包含所述行人的目標圖像；

通過預設的姿態識別模型對所述目標圖像進行識別，得到所述行人的姿態識別結果。

3.如權利要求1所述的姿態識別方法，其特征在于，所述通過預設的圖像質量評價模型對所述待處理圖像進行質量評價，得到所述待處理圖像的第一評價分數的步驟之后，還包括：

當所述第一評價分數大于或等于所述預設分數閾值時，則通過預設的姿態識別模型對所述待處理圖像進行姿態識別，得到所述行人的姿態識別結果。

4.如權利要求1所述的姿態識別方法，其特征在于，所述得到所述待識別圖像的第二評價分數的步驟之后，還包括：

當所述第二評價分數小于所述預設分數閾值時，則通過對所述待識別圖像進行圖像增強處理，直到經過圖像增強處理后的目標質量圖像的質量評價分數大于或等于所述預設分數閾值。

5.如權利要求1所述的姿態識別方法，其特征在于，所述得到所述行人的姿態識別結果的步驟之后，還包括：

根據所述姿態識別結果確定所述行人當前的姿態，并執行所述姿態對應的預設流程。

6.如權利要求5所述的姿態識別方法，其特征在于，所述執行所述姿態對應的預設流程的步驟包括：

判斷所述姿態是否為跌倒姿態；

當所述姿態為跌倒姿態時，則發出告警信息，以通知用戶發生異常事件。

7.如權利要求1至6任一項所述的姿態識別方法，其特征在于，所述獲取行人的待處理圖像的步驟之前，還包括：

獲取待訓練的樣本圖像，對所述樣本圖像進行預處理，得到目標樣本圖像，并根據第一預設網絡對所述目標樣本圖像進行訓練，得到預設的圖像質量評價模型；

獲取不同姿態的待訓練圖像，分別對各種姿態的待訓練圖像進行標注，得到標注后的姿態訓練圖像，并根據第二預設網絡對所述姿態訓練圖像進行訓練，得到預設的姿態識別模型。

8.一種姿態識別裝置，其特征在于，所述姿態識別裝置包括：

第一評價模塊，用于獲取行人的待處理圖像，并通過預設的圖像質量評價模型對所述待處理圖像進行質量評價，得到所述待處理圖像的第一評價分數；

圖像增強模塊，用于當所述第一評價分數小于預設分數閾值時，則對所述待處理圖像進行圖像增強處理，得到待識別圖像；

第二評價模塊，用于通過所述圖像質量評價模型對所述待識別圖像進行質量評價，得到所述待識別圖像的第二評價分數；

姿態識別模塊，用于當所述第二評價分數大于或等于所述預設分數閾值時，則通過預設的姿態識別模型對所述待識別圖像進行識別，得到所述行人的姿態識別結果。

9.一種姿態識別系統，其特征在于，所述姿態識別系統包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的姿態識別程序，所述姿態識別程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的姿態識別方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有姿態識別程序，所述姿態識別程序被處理器執行時實現如權利要求1至7中任一項所述的姿態識別方法的步驟。