[发明专利]一种获得姿态分类模型的方法以及装置

权利要求书

1.一种获得姿态分类模型的方法，其特征在于，包括：

通过关键点检测模型对包含预定姿态的图像进行姿态识别，获得所述包含预定姿态的图像的姿态标签；

根据所述包含预定姿态的图像和所述姿态标签进行模型训练，获得姿态分类模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述包含预定姿态的图像和所述姿态标签进行模型训练，包括：

对所述包含预定姿态的图像进行特征化处理，获得所述包含预定姿态的图像的姿态特征；

将所述姿态特征和所述姿态标签作为训练样本，对预定分类模型进行模型训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预定分类模型为训练完成的图像分类模型，所述将所述姿态特征和所述姿态标签作为训练样本，对预定分类模型进行模型训练，包括：

根据所述训练样本对所述训练完成的图像分类模型进行迁移学习，获得姿态分类模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述包含预定姿态的图像进行特征化处理，包括：

将所述包含预定姿态的图像转换为YUV图像；

基于所述YUV图像的Y分量数据提取运动目标，获得所述YUV图像包含的轮廓数据；

对所述YUV图像包含的轮廓数据进行归一化处理，获得姿态特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述YUV图像的Y分量数据提取运动目标，包括：

基于所述YUV图像的Y分量数据，通过帧间差分算法提取运动目标；或者，

基于所述YUV图像的Y分量数据，通过背景差分算法提取运动目标；或者，

基于所述YUV图像的Y分量数据，通过光流法提取运动目标。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过关键点检测模型对包含预定姿态的图像进行姿态识别，包括：

通过关键点检测模型对所述包含预定姿态的图像进行关键点检测，获得所述包含预定姿态的图像中的关键点；

通过动作匹配算法对所述关键点进行姿态识别，获得所述包含预定姿态的图像的姿态标签。

7.一种姿态识别方法，其特征在于，包括：

获取需进行姿态识别的待识别图像；

通过姿态分类模型对所述待识别图像进行姿态分类，获得所述待识别图像的姿态分类结果；

其中，所述姿态分类模型通过如下方式获得：

通过关键点检测模型对包含预定姿态的图像进行姿态识别，获得所述包含预定姿态的图像的姿态标签；

根据所述包含预定姿态的图像和所述姿态标签进行模型训练，获得姿态分类模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过姿态分类模型对所述待识别图像进行姿态分类，包括：

对所述待识别图像进行特征化处理，获得所述待识别图像包含的姿态特征；

将所述待识别图像包含的姿态特征输入所述姿态分类模型进行姿态分类。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述待识别图像进行特征化处理，包括：

将所述待识别图像转换为YUV图像；

基于所述YUV图像的Y分量数据提取运动目标，获得所述YUV图像包含的轮廓数据；

对所述YUV图像包含的轮廓数据进行归一化处理，获得姿态特征。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述YUV图像的Y分量数据提取运动目标，包括：

基于所述YUV图像的Y分量数据，通过帧间差分算法提取运动目标；或者，

基于所述YUV图像的Y分量数据，通过背景差分算法提取运动目标；或者，

基于所述YUV图像的Y分量数据，通过光流法提取运动目标。