[发明专利]姿势检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种姿势检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入预先训练得到的检测模型，检测所述待检测图像中的姿势类别；其中，所述检测模型为根据已标注预设姿势类别的正样本图像训练得到基础姿势分类模型，并基于所述基础姿势分类模型确定负样本图像后，根据所述正样本图像和所述负样本图像训练得到的；所述负样本图像中不包含所述预设姿势类别的姿势，其中，所述正样本图像为用户输入的图像或预设存储位置存储的图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测模型的训练过程包括：

获取已标注预设姿势类别的正样本图像；

根据所述正样本图像，训练得到基础姿势分类模型；

基于所述基础姿势分类模型，确定负样本图像；其中，所述负样本图像中不包含所述预设姿势类别的姿势；

根据所述正样本图像和所述负样本图像，训练得到检测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述基础姿势分类模型，确定负样本图像包括：

获取基础图像；

在所述基础图像中选取各子图像；

将所述各子图像输入所述基础姿势分类模型，得到所述各子图像中包含所述预设姿势类别的姿势的置信度；

将置信度最高的第一预设数量的子图像作为负样本图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取基础图像包括：

将所述正样本图像作为基础图像。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述正样本图像中包括所述预设姿势类别的姿势所在的标注区域，所述在所述基础图像中选取各子图像包括：

在所述基础图像中确定任意两个坐标点，并确定所述两个坐标点所确定的子区域；

当所述两个坐标点所确定的子区域与所述基础图像中的标注区域符合预设条件时，将所述子区域确定为子图像。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括：所述两个坐标点所确定的子区域与所述基础图像中的标注区域的交集区域的面积大小，除以所述两个坐标点所确定的子区域与所述基础图像中的标注区域的并集区域的面积大小的值小于预设阈值。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述正样本图像和所述负样本图像，训练得到检测模型之后，所述方法还包括：

在所述基础图像中选取各目标子图像，所述目标子图像的数量大于所述子图像的数量；

将所述各目标子图像输入所述检测模型，得到所述各目标子图像中包含所述预设姿势类别的姿势的置信度；

将置信度最高的第二预设数量的目标子图像作为目标负样本图像；所述第二预设数量大于所述第一预设数量；

在所述目标负样本图像中，依次选取与所述正样本图像数量相同的目标负样本图像，并根据所选取的目标负样本图像以及所述正样本图像进行迭代训练，得到更新后的检测模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述得到检测模型之后，所述方法还包括：

识别所述检测模型的误检率；

当所述误检率大于预设概率阈值时，重复执行所述在所述基础图像中选取各目标子图像的步骤，直到所述误检率不大于预设概率阈值。

9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述预设姿势类别包括：五手势、单手比心手势、竖大拇指手势、六手势、托举手势、剪刀手手势、食指指向手势、双手比心手势、ok手势、握拳手势、或八手势。

10.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像输入预先训练得到的检测模型，检测所述待检测图像中的姿势类别包括：

将所述待检测图像输入预先训练得到的检测模型，得到所述检测模型输出的各类别姿势对应的置信度；

将置信度高于预设阈值的姿势类别确定为所述待检测图像中的姿势类别。