[發明專利]一種圖像處理、起立/坐下行為識別方法及系統在審
| 申請號: | 202110244791.2 | 申請日: | 2021-03-05 |
| 公開(公告)號: | CN113378617A | 公開(公告)日: | 2021-09-10 |
| 發明(設計)人: | 董健;李帥 | 申請(專利權)人: | 睿魔智能科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳市前*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 圖像 處理 起立 坐下 行為 識別 方法 系統 | ||
1.一種用于起立/坐下行為識別的圖像處理方法,其特征在于,所述用于起立/坐下行為識別的圖像處理方法包括:
A、按預設周期對視頻序列進行采樣,并對所述采樣圖像進行人體檢測,得到采樣圖像集合及每一人物目標對應的人體檢測框集合;
B、根據每一人物目標的人體檢測框集合中的最小縱坐標和最大縱坐標分別確定每一人物目標的空間裁剪的上邊界和下邊界;
C、根據每一人物目標的所述人體檢測框集合確定橫向參考中心和橫向裁剪寬度,根據每一人物目標的所述橫向參考中心、橫向裁剪寬度及每幅采樣圖像人體檢測框的中心點確定每一人物目標的每幅采樣圖像的橫向裁剪范圍;
D、根據所述每一人物目標的空間裁剪的上邊界和下邊界、及每幅采樣圖像的橫向裁剪范圍對每一人物目標的對應的采樣圖像進行空間裁剪。
2.根據權利要求1所述的用于起立/坐下行為識別的圖像處理方法,其特征在于,所述C、根據每一人物目標的所述人體檢測框集合確定橫向參考中心和橫向裁剪寬度,根據每一人物目標的所述橫向參考中心、橫向裁剪寬度及每幅采樣圖像人體檢測框的中心點確定每一人物目標的每幅采樣圖像的橫向裁剪范圍具體包括:
對每一人物目標依次執行以下步驟:
C1、獲取當前人物目標的人體檢測框集合中的中間位置人體檢測框,將該中間位置人體檢測框的中心點橫坐標作為橫向參考中心;
C2、根據所述中間位置檢測框的寬度計算得到橫向裁剪寬度;
C3、計算所述人體檢測框集合中人體檢測框的中心點橫坐標距離所述橫向參考中心的最大偏移量;
C4、根據所述人體檢測框集合中的最小橫坐標及最大橫坐標分別確定左邊界和右邊界;
C5、根據所述橫向參考中心、最大偏移量、左邊界、右邊界及每幅采樣圖像人體檢測框的中心點橫坐標計算每幅采樣圖像的橫向裁剪中心;
C6、根據所述橫向裁剪寬度及每幅采樣圖像的橫向裁剪中心計算得到該人物目標的每幅采樣圖像的橫向裁剪范圍。
3.根據權利要求2所述的用于起立/坐下行為識別的圖像處理方法,其特征在于,所述C1、獲取當前人物目標的人體檢測框集合中的中間位置人體檢測框,將該中間位置人體檢測框的中心點橫坐標作為橫向參考中心具體為:根據當前人物目標的人體檢測框的中心點橫坐標對人體檢測框集合中的所有人體檢測框進行排序,獲取所述排序結果中的中位數,將該中位數作為橫向參考中心。
4.根據權利要求3所述的用于起立/坐下行為識別的圖像處理方法,其特征在于,所述C2、根據所述中間位置檢測框的寬度計算得到橫向裁剪寬度具體為:根據所述中位數對應的人體檢測框的寬度及預設擴大倍數計算得到橫向裁剪寬度。
5.根據權利要求2所述的用于起立/坐下行為識別的圖像處理方法,其特征在于,所述C5、根據所述橫向參考中心、最大偏移量、左邊界、右邊界及每幅采樣圖像人體檢測框的中心點橫坐標計算每幅采樣圖像的橫向裁剪中心具體包括:
計算每幅采樣圖像的人體檢測框的中心點橫坐標與橫向參考中心的中心差值;
根據所述中心差值計算每幅采樣圖像的橫向裁剪中心:若中心差值>0,則對應的采樣圖像的橫向裁剪中心=左邊界+中心差值*(右邊界-橫向參考中心)/最大偏移量;若中心差值≤0,則對應的采樣圖像的橫向裁剪中心=左邊界+中心差值*(左邊界-橫向參考中心)/最大偏移量。
6.一種起立/坐下行為識別方法,其特征在于,所述起立/坐下行為識別方法包括:
利用如權利要求1至5任意一項所述的用于起立/坐下行為識別的圖像處理方法對視頻序列中的圖像進行處理;
將處理得到的圖像輸入到識別模型中進行起立/坐下行為識別。
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