[發(fā)明專利]圖像識(shí)別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202310571910.4
• 申請(qǐng)日: 2023-05-19
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116310010B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-07-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉耀;陳衛(wèi)華;土旦強(qiáng)巴
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京七維視覺(jué)傳媒科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T13/40
• 分類號(hào): G06T13/40;G06V40/20
• 代理公司: 北京北知掘金知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11945
• 代理人: 焦燁鋆

1.一種圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù)，所述第一圖像數(shù)據(jù)與第二圖像數(shù)據(jù)為目標(biāo)對(duì)象相鄰幀次的整體圖像；

通過(guò)開(kāi)源人體姿態(tài)識(shí)別算法對(duì)所述第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)識(shí)別，以獲取第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為所述第一圖像數(shù)據(jù)中目標(biāo)對(duì)象最低點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)信息，所述第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)為所述第二圖像數(shù)據(jù)中目標(biāo)對(duì)象最低點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)信息；

構(gòu)建第一對(duì)象模型，所述第一對(duì)象模型為與所述目標(biāo)對(duì)象相對(duì)應(yīng)的虛擬對(duì)象模型，用于匹配所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)；

獲取所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的差值，并在所述差值不超過(guò)第一閾值時(shí)，將所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述第一對(duì)象模型所在虛擬空間的零高度進(jìn)行匹配綁定。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述通過(guò)開(kāi)源人體姿態(tài)識(shí)別算法對(duì)所述第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)識(shí)別，包括：

通過(guò)攝像機(jī)獲取所述目標(biāo)對(duì)象的整體圖像；

通過(guò)所述開(kāi)源人體姿態(tài)識(shí)別算法對(duì)所述目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行人體節(jié)點(diǎn)識(shí)別，以獲取所述目標(biāo)對(duì)象的整體人物節(jié)點(diǎn)信息、人物整體線框位置與大小參數(shù)、人物腳部節(jié)點(diǎn)位置信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述獲取所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的差值，并在所述差值不超過(guò)第一閾值時(shí)，將所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述第一對(duì)象模型所在虛擬空間的零高度進(jìn)行匹配綁定，包括：

以所述目標(biāo)對(duì)象的最低點(diǎn)對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)建立三維坐標(biāo)系；

獲取第一位置坐標(biāo)和第二位置坐標(biāo)，所述第一位置坐標(biāo)為所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的三維坐標(biāo)，所述第二位置坐標(biāo)為第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的三維坐標(biāo)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述獲取所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的差值，并在所述差值不超過(guò)第一閾值時(shí)，將所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述第一對(duì)象模型所在虛擬空間的零高度進(jìn)行匹配綁定，還包括：

獲取所述第一位置坐標(biāo)和第二位置坐標(biāo)之間的距離差值；

判斷所述距離差值是否超過(guò)第二閾值，并在所述距離差值不超過(guò)所述第二閾值時(shí)將所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述第一對(duì)象模型所在虛擬空間的零高度進(jìn)行匹配綁定。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述獲取所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的差值，并在所述差值不超過(guò)第一閾值時(shí)，將所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述第一對(duì)象模型所在虛擬空間的零高度進(jìn)行匹配綁定，還包括：

將所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)輸出至渲染服務(wù)器進(jìn)行渲染；

將渲染后的第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與第一對(duì)象模型所在虛擬空間的零高度匹配綁定，以獲得第二對(duì)象模型和第三對(duì)象模型；

其中，所述第二對(duì)象模型為匹配有所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的第一對(duì)象模型，所述第三對(duì)象模型為匹配有所述第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的第一對(duì)象模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述方法還包括：

當(dāng)所述目標(biāo)對(duì)象的最低點(diǎn)在相鄰幀次中的位置發(fā)生改變時(shí)，獲取相鄰幀次最低點(diǎn)之間的高度差；

判斷所述高度差是否超過(guò)第三閾值，并在所述高度差不超過(guò)第三閾值時(shí)將所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述第一對(duì)象模型所在虛擬空間的零高度進(jìn)行匹配綁定。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像識(shí)別方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取所述目標(biāo)對(duì)象的動(dòng)作平滑延時(shí)幀數(shù)；

判斷所述動(dòng)作平滑延時(shí)幀數(shù)是否超過(guò)第四閾值，并在所述動(dòng)作平滑延時(shí)幀數(shù)不超過(guò)所述第四閾值時(shí)將所述第一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和第二節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)與所述第一對(duì)象模型所在虛擬空間的零高度進(jìn)行匹配綁定。