[发明专利]姿态识别系统及方法、存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种姿态识别系统及方法、存储介质，所述方法包括：获得用户上肢图像；对所述用户上肢图像进行处理，获得关联上肢关节骨骼关键点；根据用户姿态类别对所述关联上肢关节骨骼关键点进行分类，得到所述用户上肢图像中的用户姿态种类。采用所述系统及方法、存储介质，可以提高用户上肢图像中姿态识别的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及信息技术领域，尤其涉及一种姿态识别系统及方法、存储介质。

背景技术

人体行为姿态的识别，是信息技术领域，如人机交互、人工智能等领域的一个重要研究方向。

例如，在教育领域，教育效果的好坏有很多的影响因素，在影响教育效果的诸多因素中，教师的风格也是非常重要的，因此，了解教师上课的动作、姿态，进而根据教学的效果识别并确定具备好效果的动作，并进行推广，有助于提高教学质量。

现有技术中，如要对教师的上课动作进行了解，需通过学生的反馈，不仅效率低，而且结果也不客观；如利用计算机技术进行分析，则需通过接触式传感器进行检测的方式，这样会对教师的正常上课习惯产生一定的影响，从而影响分析结果。

在其他行业，存在同样或类似的如何识别人体姿态的技术需求和问题。

因此，如何提高对姿态识别的准确性，成为亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明实施例解决的技术问题是提供一种姿态识别系统和方法、存储介质，以提高对人体姿态识别的准确性。

为解决上述问题，本发明实施例提供一种姿态识别方法，包括：

获得用户上肢图像；

对所述用户上肢图像进行处理，获得关联上肢关节骨骼关键点；

根据用户姿态类别对所述关联上肢关节骨骼关键点进行分类，得到所述用户上肢图像中的用户姿态种类。

可选地，所述根据用户姿态类别对所述关联上肢关节骨骼关键点进行分类包括：确定与所述关联上肢关节骨骼关键点对应的分类特征参数，查找与所述分类特征参数对应的用户姿态类别。

可选地，用于预先获取所述分类特征参数的上肢关节骨骼关键点数据集通过自生成方式获得。

可选地，所述自生成方式包括：

根据用户姿态类别，调整已有所述上肢关节骨骼关键点之间的距离和角度，得到对应所述用户姿态类别的上肢关节骨骼关键点数据集。

可选地，对所述用户上肢图像进行处理，得到关联上肢关节骨骼关键点，包括：

对所述用户上肢图像进行处理，得到上肢关节骨骼关键点；

将所述上肢关节骨骼关键点关联起来，得到所述关联上肢关节骨骼关键点。

可选地，得到所述上肢关节骨骼关键点所需要的特征参数通过对上肢图像数据集的检测获得，所述上肢图像数据集包括上肢图像数据集1、上肢图像数据集2……上肢图像数据集n，n≥2，且n为整数；

对所述上肢图像数据集1进行检测，得到存储检测所述上肢关节骨骼关键点所需要的特征参数的存储文件1；

运行并加载所述存储文件1，对所述上肢图像数据集2进行检测，得到存储检测所述上肢关节骨骼关键点所需要的特征参数的存储文件2；

依此类推，运行并加载所述存储文件n-1，对所述上肢图像数据集n进行检测，得到存储检测所述上肢关节骨骼关键点所需要的特征参数的存储文件n；

加载所述存储文件n的特征参数。

可选地，所述对所述用户上肢图像进行处理，得到关联上肢关节骨骼关键点，还包括：