人体姿态识别方法、装置、设备以及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113989855A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111504818.3(22)申请日2021.12.10(71)申请人北京百度网讯科技有限公司地址100085北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层(72)发明人牛志博王冠中陈建业党青青邓凯鹏赖宝华刘其文马艳军于佃海(74)专利代理机构北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204代理人王达佐马晓亚(51)Int.Cl.G06V40/10(2022.01)G06V40/20(2022.01)权利要求书3页说明书10页附图5页(54)发明名称人体姿态识别方法、装置、设备以及存储介质(57)摘要本公开提供了一种人体姿态识别方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及计算机视觉和深度学习领域。具体实现方案为：提取待识别图像中目标人员的骨骼关键点信息；根据骨骼关键点信息，确定多个骨骼关键点之间的位置关系；基于位置关系，确定目标人员的人体姿态。通过骨骼关键点之间的位置关系来识别人体姿态，在降低识别成本的同时，提高了识别效率。CN113989855ACN113989855A权利要求书1/3页1.一种人体姿态识别方法，所述方法包括：从待识别图像中提取目标人员的骨骼关键点信息；根据所述骨骼关键点信息，确定多个骨骼关键点之间的位置关系；基于所述位置关系，确定所述目标人员的人体姿态。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述骨骼关键点信息包括所述骨骼关键点在所述待识别图像中的二维坐标信息，所述位置关系包括角度、距离中的至少一项。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述骨骼关键点包括：膝盖和脚踝；所述根据所述骨骼关键点信息，确定多个骨骼关键点之间的位置关系，包括：根据所述膝盖和脚踝各自的二维坐标信息，确定所述目标人员的小腿的倾斜角度；所述基于所述位置关系，确定所述目标人员的人体姿态包括：基于所述倾斜角度，判断所述目标人员的人体姿态是否为跌倒姿态。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述倾斜角度为相对于人员直立方向的偏移角度，其取值范围为[‑180°,180°]；所述基于所述倾斜角度，判断所述目标人员的人体姿态是否为跌倒姿态包括：响应于目标人员双腿的所述倾斜角度均大于0或均小于0，且所述双腿的倾斜角度的绝对值均大于第一角度阈值，确定所述目标人员的人体姿态为跌倒姿态；响应于所述双腿的倾斜角度一个大于0且另一个小于0，且所述双腿的倾斜角度中绝对值较大者大于第二角度阈值，确定所述目标人员的人体姿态为跌倒姿态；其中，所述第二角度阈值大于所述第一角度阈值。5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述骨骼关键点包括：头部、臀部和脚部；所述根据所述骨骼关键点信息，确定多个骨骼关键点之间的位置关系，包括：根据所述头部、臀部和脚部各自的二维坐标信息，确定头部和臀部之间的第一距离，以及臀部和脚部之间的第二距离；所述基于所述位置关系，确定所述目标人员的人体姿态包括：根据所述第一距离和所述第二距离之间的比例关系，确定所述目标人员的人体姿态是否为跌倒姿态。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述第一距离和所述第二距离之间的比例关系，确定目标人员的人体姿态是否为跌倒姿态包括：基于预先获取的所述目标人员的直立图像，确定比例范围；响应于所述第一距离与所述第二距离之比超出所述比例范围，确定所述目标人员的人体姿态为跌倒姿态。7.根据权利要求1‑6任一项所述的方法，还包括：提取多帧待识别图像中目标人员的骨骼关键点信息；响应于所述多帧待识别图像对应的骨骼关键点信息的变化量小于变化量阈值，确定所述目标人员的人体姿态为跌倒姿态。8.一种人体姿态识别装置，所述装置包括：信息提取模块，被配置为从待识别图像中提取目标人员的骨骼关键点信息；位置确定模块，被配置为根据所述骨骼关键点信息，确定多个骨骼关键点之间的位置2CN113989855A权利要求书2/3页关系；姿态确定模块，被配置为基于所述位置关系，确定所述目标人员的人体姿态。9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述骨骼关键点信息包括所述骨骼关键点在所述待识别图像中的二维坐标信息，所述位置关系包括角度、距离中的至少一项。10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述骨骼关键点包括：膝盖和脚踝；所述位置确定模块包括：角度确定子模块，被配置为根据所述膝盖和脚踝各自的二维坐标信息，确定所述目标人员的小腿的倾斜角度；所述姿态确定模块包括：第一姿态确定子模块，被配置为基于所述倾斜角度，判断所述目标人员的人体姿态是否为跌倒姿态。11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述倾斜角度为相对于人员直立方向的偏移角度，其取值范围为[‑180°,180°]；所述第一姿态确定子模块包括：第一