行为识别方法、装置、终端设备及存储介质.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CN113936331A(43)申请公布日2022.01.14(21)申请号202010675435.1G06Q50/08(2012.01)(22)申请日2020.07.14G01C22/00(2006.01)G01C21/00(2006.01)(71)申请人香港理工大学深圳研究院G01D21/02(2006.01)地址518057广东省深圳市南山区高新园南区粤兴一道18号香港理工大学产学研大楼205室(72)发明人杨新聪李恒杨新涛于言滔(74)专利代理机构深圳中一专利商标事务所44237代理人高星(51)Int.Cl.G06V40/20(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06V10/764(2022.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书14页附图5页(54)发明名称行为识别方法、装置、终端设备及存储介质(57)摘要本申请适用于行为识别技术领域，提供了一种行为识别方法、装置、终端设备及存储介质方法，所述方法包括：获取所述第一工具当前的工作模式，根据所述当前的工作模式确定所述第一工具分别在各工作阶段包含的工作行为；实时获取各个时刻下所述第一工具的状态信息，根据所述状态信息确定工作特征；将所述工作特征输入识别模型中，确定所述第一工具在所述各个时刻下的目标工作阶段，以及对应的目标工作行为。通过使用第一工具的工作特征，识别当前时刻下的目标工作阶段和目标工作行为，可解决基于摄像设备对用户的工作行为进行识别时，因遮挡物的存在而不能实时得到用户的工作行为的问题。CN113936331ACN113936331A权利要求书1/2页1.一种行为识别方法，其特征在于，应用于第一工具，所述方法包括：获取所述第一工具当前的工作模式，根据所述当前的工作模式确定所述第一工具分别在各工作阶段包含的工作行为；实时获取各个时刻下所述第一工具的状态信息，根据所述状态信息确定工作特征；将所述工作特征输入识别模型中，确定所述第一工具在所述各个时刻下的目标工作阶段，以及对应的目标工作行为。2.如权利要求1所述的行为识别方法，其特征在于，在获取所述第一工具当前的工作模式，根据所述当前的工作模式确定所述第一工具分别在各工作阶段包含的工作行为之前，还包括：预先设定所述第一工具的多个工作模式，并关联所述多个工作模式在所述各工作阶段包含的工作行为；接收用户的工作指令，根据所述工作指令确定所述第一工具当前的工作模式。3.如权利要求1或2所述的行为识别方法，其特征在于，所述实时获取各个时刻下所述第一工具的状态信息，根据所述状态信息确定工作特征，包括：通过传感器获取所述第一工具在所述各个时刻下的状态信息，所述状态信息包括所述第一工具的加速度信息以及角速度信息；对所述各个时刻下的加速度信息进行处理，得到所述第一工具在所述各个时刻下的第一位移信息，以及对所述各个时刻下的角速度信息进行处理，得到所述第一工具在所述各个时刻下的第一姿态信息；根据所述第一位移信息，计算所述各个时刻下所述第一位移信息对应的位移时间频率特征，以及根据所述第一姿态信息，计算所述各个时刻下所述第一姿态信息对应的姿态时间频率特征；基于所述位移时间频率特征与姿态时间频率特征，得到所述各个时刻下的所述工作特征。4.如权利要求3所述的行为识别方法，其特征在于，所述对所述各个时刻下的加速度信息进行处理，得到所述第一工具在所述各个时刻下的第一位移信息，以及对所述各个时刻下的角速度信息进行处理，得到所述第一工具在所述各个时刻下的第一姿态信息，包括：获取当前时刻下的当前加速度信息并进行处理，得到所述第一工具的当前位移信息，以及获取当前时刻下的当前角速度信息并进行处理，得到所述第一工具的当前姿态信息；获取所述当前时刻之前，处于第一预设时长内的各个历史第一位移信息，以及与所述各个历史第一位移信息相对应的各个历史第一姿态信息；对所述当前位移信息与所述各个历史第一位移信息进行计算，得到所述当前时刻下的第一位移信息，以及对所述当前姿态信息与所述各个历史第一姿态信息进行计算，得到所述当前时刻下的第一姿态信息。5.如权利要求1或2或4所述的行为识别方法，其特征在于，所述识别模型的训练步骤如下：获取训练数据，所述训练数据包括在所述第一工具的工作模式下，所述第一工具的各工作阶段包含的工作行为数据，以及所述工作行为数据对应的训练标签；将所述训练数据输入初始训练模型进行正向传播计算，得到所述各工作行为的预测标2CN113936331A权利要求书2/2页签；根据所述预测标签与所述训练标签计算所述工作行为数据的分类损失；采用随机梯度下降法对所述分类损失进行反向传播训练，迭代更新所述初始训练模型的模型参数；在迭代更新过程中，若所述分类损失收敛，则