[發明專利]人體動作識別方法、裝置及系統

有效

• 申請號: 202110515778.6
• 申請日: 2021-05-12
• 公開（公告）號: CN113239797B
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 王金橋;趙朝陽;周魯
• 申請（專利權）人: 中科視語（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 北京細軟智谷知識產權代理有限責任公司 11471
• 代理人: 付登云

本發明涉及一種人體動作識別方法、裝置及系統，屬于動作識別技術領域，通過多攝像頭進行人體運動視頻采集，將人體運動視頻輸入預設神經網絡模型，獲取人體關鍵點運動軌跡；基于FMS打分器，對人體關鍵點運動軌跡進行評價，獲取評價結果；根據評價結果，識別人體運動視頻中的錯誤動作。保證提取的關鍵點足夠魯棒，解決自身關鍵點遮擋問題，精準獲取人體姿態，識別人體動作。

技術領域

本發明屬于動作識別技術領域，具體涉及一種人體動作識別方法、裝置及系統。

背景技術

錯誤的運動方式可能會給人體帶來損傷。為了糾正或避免錯誤的人體動動，現在技術中，通常采用人體運行智能分析來對錯誤的人體運動進行分析。在整個分析流程中，基于RGB圖像的人體關鍵點檢測算法是關鍵。但是，人體姿態變化多樣，對檢測算法造成了巨大的困難；同時人體在運動中難免存在若干自遮擋的情況，使得人體關鍵點的檢測精度較低。

為了解決遮擋和姿態變化的技術問題，現在技術中，利用Kinect來獲取人體關鍵點的空間位置信息，然后根據通過判斷其是否滿足預先設定的動作判定標準來判斷動作類型，但是，該方法中通過單個Kinect攝像頭進行數據采集，在遮擋情形下依賴算法無法達到很高的精度，且判斷的動作類別較少，無法對復雜動作做出判別。

因此，如何解決自身關鍵點遮擋問題，精準獲取人體姿態，識別人體動作，成為現有技術中亟待解決的技術問題。

發明內容

本發明提供了一種人體動作識別方法、裝置及系統，以解決自身關鍵點遮擋問題，精準獲取人體姿態，識別人體動作。

本發明提供的技術方案如下：

一方面，一種人體動作識別方法，包括：

獲取多角度的人體運動視頻；

將所述人體運動視頻輸入預設神經網絡模型，獲取人體關鍵點運動軌跡；

基于FMS打分器，對所述人體關鍵點運動軌跡進行評價，獲取評價結果；

根據所述評價結果，識別人體運動視頻中的錯誤動作。

可選的，所述將所述人體運動視頻輸入預設神經網絡模型，獲取人體關鍵點運動軌跡，包括：

將所述人體運動視頻輸入預設神經網絡模型，提取人體關鍵點；

根據聚合算法，對所述人體關鍵點進行聚合，獲取目標人員人體關鍵點運動軌跡。

可選的，所述將所述人體運動視頻輸入預設神經網絡模型，獲取人體關鍵點運動軌跡，包括：

將所述人體運動視頻的每一幀輸入所述預設神經網絡模型，提取人體關鍵點；

根據每一幀對應的人體關鍵點，獲取人體關鍵點的運動軌跡。

可選的，所述將所述人體運動視頻輸入預設神經網絡模型，獲取人體關鍵點運動軌跡，之前，還包括：

基于對齊算法，將所述人體運動視頻與預設標準視頻對齊。

可選的，所述基于對齊算法，將所述人體運動視頻與預設標準視頻對齊，包括：

將所述人體運動視頻中與預設標準視頻第一幀相似度最高的一幀作為人體運動視頻的第一幀；

將所述人體運動視頻的第一幀與所述預設標準視頻的第一幀對齊。

可選的，所述將所述人體運動視頻輸入預設神經網絡模型，獲取人體關鍵點運動軌跡，包括：

獲取人體關鍵點，對人體關鍵點進行篩選，并計算每個關鍵點的置信度；

將置信度高于預設閾值的關鍵點作為目標關鍵點；