[发明专利]一种人体动作识别方法及装置

说明书

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种人体动作识别方法及装置。

背景技术

随着人们对居家安防越来越重视，智能猫眼作为居家安防产品逐渐普及。智能猫眼具有液晶可视、自动录像拍照和/或录像、感应监控功能。用户可以通过液晶可视功能查看门外的情况，还可以对来访者进行自动拍照留档，以便用户外出归来后查看来访记录。

智能猫眼所拍摄的视频中包含很多信息，例如，门外的来访者的所有动作都能被智能猫眼拍摄下来。但是，目前对于智能猫眼所搜集的视频的处理很不充分，例如，仅从智能猫眼拍摄的视频中提取出人脸图像，然后，进行人脸识别。智能猫眼所拍摄的视频中包含的很多信息没有被挖掘利用，导致用户的安防效果差。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种人体动作识别方法及装置，以解决目前的技术方案无法充分利用智能猫眼所拍摄的视频中的信息导致的安防效果差的技术问题。

第一方面，本申请提供了一种人体动作识别方法，包括：

获取待处理的视频文件；

从所述视频文件的图像中提取人体关键点，得到人体关键点原始序列；

根据预设帧间差分方法计算不同帧的图像对应的人体关键点原始序列之间的差分序列；

基于神经网络根据所述差分序列获得所述视频文件中人体动作的分类结果。

可选地，从所述视频文件的图像中提取人体关键点，得到人体关键点原始序列，包括：

检测所述图像中的人体关键点；

从所述图像中获取属于同一个人的人体关键点；

获取属于同一个人的人体关键点对应的坐标信息，得到所述人体关键点原始序列。

可选地，所述根据预设帧间差分方法计算不同帧的图像对应的人体关键点原始序列之间的差分序列，包括：

从所述视频文件中按时间顺序提取预设数量帧图像；

获取所述预设数量帧图像中的人体关键点原始序列；

当前帧图像与前一帧图像所对应的人体关键点原始序列做差分计算，直到所述预设数量帧图像全部计算完，得到差分序列，所述当前帧图像是所述预设数量帧图像中的任一帧图像，所述前一帧图像是与所述当前帧图像相邻的前一帧图像。

可选地，所述基于神经网络根据所述差分序列获得所述视频文件中人体动作的分类结果，包括：

将所述差分序列输入到预先训练好的人体动作分类模型的输入层神经元中，从所述人体动作分类模型的输出层获得所述视频文件中人体动作的分类结果。

可选地，所述方法还包括：

获取样本视频文件，所述样本视频文件中包含已知类型的人体动作；

从所述样本视频文件的图像中提取人体关键点，得到人体关键点原始序列；

根据预设帧间差分方法计算所述样本视频文件中不同帧图像对应的人体关键点原始序列之间的差分序列；

根据所述样本视频文件对应的差分序列和所述样本视频包含的动作类型，训练得到人体动作分类模型。

可选地，所述方法还包括：

当所述人体动作的分类结果属于预设危险分类时，将所述视频文件标注异常标签，并向客户端发送报警信息；

当所述人体动作的分类结果属于预设正常分类时，将所述视频文件标注正常标签。

第二方面，本申请还提供一种人体动作识别装置，包括：

第一获取模块，用于获取待处理的视频文件；

关键点提取模块，用于从所述视频文件的图像中提取人体关键点，得到人体关键点原始序列；

计算模块，用于根据预设帧间差分方法计算不同帧的图像对应的人体关键点原始序列之间的差分序列；

动作识别模块，用于基于神经网络根据所述差分序列获得所述视频文件中人体动作的分类结果。

可选地，所述关键点提取模块包括：

检测子模块，用于检测所述图像中的人体关键点；

划分子模块，用于从所述图像中获取属于同一个人的人体关键点；

第一获取子模块，用于获取属于同一个人的人体关键点对应的坐标信息，得到所述人体关键点原始序列。

可选地，所述计算模块包括：

提取子模块，用于从所述视频文件中按时间顺序提取预设数量帧图像；

第二获取子模块，用于获取所述预设数量帧图像中的人体关键点原始序列；