一种基于关节点的人体行为分析方法及系统

本文件涉及图像处理，尤其涉及一种基于关节点的人体行为分析方法及系统。

背景技术：

1、人体姿势估计分为单人姿态估计与多人姿态估计，它被定义为图像或视频中人体关节的定位问题。在多人姿态估计中，由于无法预先得知图像中每个人的位置和总人数，因此多人姿态估计比单人姿态估计更困难。在多人姿态估计中，分为自顶向下(top-dowm)与自底向上(bottom-up)的检测方法。自顶向下的方法是首先检测出图像中的多个人，再对每个人分别进行姿态估计，这类方法的计算准确率较高，但整体模型的运行速度慢，其中代表性的算法有cpn、rmpe、g-rmi等。自底向上的方法是先检测出图像中的所有关节点，再分析关节点的归属，最后将所有关节点按照顺序拼接成人体的骨架。这类方法的优势在于运行速度较快，模型几乎可以做到实时处理，其中代表性的算法有deepercut、openpose、multiposenet。但现有的的人体动作对比识别方法存在安装繁琐，设备算力需求量大，交互性不强，成本较高，数据量较大等不足。

技术实现思路

1、本说明书一个或多个实施例提供了一种基于关节点的人体行为分析方法，包括：

2、s1.获取样本视频数据中每种姿势的人体关节点的坐标数据；

3、s2.根据所述人体关节点的坐标数据计算每种姿势中相邻两个人体关节点之间的距离；

4、s3.通过所述距离计算每种姿势任一关节点与相邻两个关节点之间骨骼的角度，与标准姿势对比以判断当前姿势是否标准。

5、本说明书一个或多个实施例提供了一种基于关节点的人体行为分析系统，包括：

6、数据采集模块：用于获取样本视频数据中每种姿势的人体关节点的坐标数据；

7、第一计算模块：用于根据所述人体关节点的坐标数据计算每种姿势中相邻两个人体关节点之间的距离；

8、第二计算模块：用于通过所述距离计算每种姿势任一关节点与相邻两个关节点之间骨骼的角度，与标准姿势对比以判断当前姿势是否标准。

9、本说明书一个或多个实施例提供了一种电子设备，包括：

10、处理器；以及，

11、被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器实现上述基于关节点的人体行为分析方法的步骤。

12、本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现上述基于关节点的人体行为分析方法的步骤。

13、采用本发明实施例，利用openpose算法进行数据分析和挖掘，检测出图像中人体关键点信息并计算距离，再计算出夹角，将异常行为举动保存上传到平台，可以提高动作识别对比的准确度，简易度以及交互性；openpose安装简单，设备算力需求量减小、交互性增强、成本降低、数据量减小，对噪声干扰有较强的鲁棒性；采用自底向上的方法运行速度较快，几乎可以做到实时处理。

14、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

技术特征：

1.一种基于关节点的人体行为分析方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1具体包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对样本视频数据进行预处理包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s2具体包括：

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤s3具体包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：对所述主体躯干部分的关节点还需要计算其与竖直方向的偏移角具体计算方法如公式4所示：

7.一种基于关节点的人体行为分析系统，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述数据采集模块具体用于：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种存储介质，其特征在于，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现如权利要求1至6任一所述的基于关节点的人体行为分析方法的步骤。

技术总结
本说明书实施例提供了一种基于关节点的人体行为分析方法及系统，其中，方法包括：获取样本视频数据中每种姿势的人体关节点的坐标数据；根据所述人体关节点的坐标数据计算每种姿势中相邻两个人体关节点之间的距离；通过所述距离计算每种姿势任一关节点与相邻两个关节点之间骨骼的角度，与标准姿势对比以判断当前姿势是否标准。本发明可以提高动作识别对比的准确度，简易度以及交互性，计算需求量减小、交互性强、成本低、数据量小，对噪声干扰有较强的鲁棒性。

技术研发人员：刘烨,陈奕在,马子天,张奥宇,焦锋
受保护的技术使用者：广州大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15