动作搜索方法、装置、电子设备及存储介质.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CN113971230A(43)申请公布日2022.01.25(21)申请号202010724364.X(22)申请日2020.07.24(71)申请人北京达佳互联信息技术有限公司地址100089北京市海淀区上地西路6号1幢1层101D1-7(72)发明人姜秀宝(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227代理人薛娇(51)Int.Cl.G06F16/783(2019.01)权利要求书3页说明书15页附图6页(54)发明名称动作搜索方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本公开关于一种动作搜索方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括接收对象执行动作过程中拍摄的视频数据；从所述视频数据中提取对象动作数据；计算所述对象动作数据与预设动作模板数据库中预设动作模板数据的相似度；输出所述预设动作模板数据库中相似度最大的目标预设动作模板数据。本公开中预设动作模板数据库中各个预设动作模板数据为各不相同的，所以直接利用包含有目标预设动作的对象动作数据在预设动作模板数据库中执行查询操作，可以准确地确定出目标预设动作模板数据。相比于利用关键字技术查询方案，由于无需人工进一步筛选，所以可以大大提高搜索效率。CN113971230ACN113971230A权利要求书1/3页1.一种动作搜索方法，其特征在于，包括：接收对象执行动作过程中拍摄的视频数据；从所述视频数据中提取对象动作数据；计算所述对象动作数据与预设动作模板数据库中预设动作模板数据的相似度；输出所述预设动作模板数据库中相似度最大的目标预设动作模板数据。2.根据权利要求1所述的动作搜索方法，其特征在于，所述从所述视频数据中提取对象动作数据包括：将所述视频数据中多个连续视频帧分别输入至动作捕捉模型执行动作捕捉操作，得到与所述多个连续视频帧一一对应的多个姿态关节点特征；根据所述多个姿态关节点特征，得到用于表示所述对象动作数据的第一姿态关节点特征序列；在所述接收对象执行动作过程中拍摄的视频数据之前，还包括：将所述预设动作模板数据库中各个预设动作模板数据分别输入至所述动作捕捉模型执行动作捕捉操作，得到所述各个预设动作模板数据的多个姿态关节点特征；分别根据所述各个预设动作模板数据的多个姿态关节点特征，得到用于表示所述各个预设动作模板数据的第二姿态关节点特征序列。3.根据权利要求2所述的动作搜索方法，其特征在于，所述计算所述对象动作数据与预设动作模板数据库中预设动作模板数据的相似度包括：针对所述预设动作模板数据库中各个预设动作模板数据：基于所述第一姿态关节点特征序列和所述第二姿态关节点特征序列，计算所述预设动作模板数据与所述对象动作数据之间的距离；将所述预设动作模板数据与所述对象动作数据之间的距离，作为所述预设动作模板数据与所述对象动作数据之间的相似度。4.根据权利要求2所述的动作搜索方法，其特征在于，所述视频数据还包括对象类型，所述预设动作模板数据库包括不同对象类型的预设动作模板数据；在所述计算所述对象动作数据与预设动作模板数据库中预设动作模板数据的相似度之前，还包括：根据所述视频数据中的对象类型，对所述预设动作模板数据库执行筛选操作，获得符合所述对象类型的预设动作模板数据集；则所述计算所述对象动作数据与预设动作模板数据库中预设动作模板数据的相似度包括：针对所述预设动作模板数据集中各个预设动作模板数据：基于所述第一姿态关节点特征序列和所述第二姿态关节点特征序列，计算所述预设动作模板数据与所述对象动作数据之间的距离；将所述预设动作模板数据与所述对象动作数据之间的距离，作为所述预设动作模板数据与所述对象动作数据之间的相似度。5.根据权利要求3或4所述的动作搜索方法，其特征在于，所述输出所述预设动作模板数据库中相似度最大的目标预设动作模板数据包括：对所述各个预设动作模板数据与所述对象动作数据之间的距离执行排序操作；2CN113971230A权利要求书2/3页将最小距离对应的预设动作模板数据，确定为所述预设动作模板数据库中相似度最大的目标预设动作模板数据；输出所述目标预设动作模板数据。6.根据权利要求3或4所述的动作搜索方法，其特征在于，所述对象动作数据的第一姿态关节点特征序列采用A＝{a1,a2,...ai...ak}表示；k表示所述视频数据中包含k帧；ai表示所述视频数据中第i帧的姿态关节点特征；所述预设动作模板数据的第二姿态关节点特征序列采用B＝{b1,b2,...bi...bl}表示；k≤l，l表示所述预设动作模板数据包含l帧；bi表示所述预设动作模板数据中第i帧的姿态关节点特征；其中，ai＝(xroot,vroot,p0,p1....,pn)，xroot表示所述对象在三维空间中根节点的位置，vroot表示所述对