[发明专利]人体行为的识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种人体行为的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取激光雷达监测到的稠密点云数据；

根据所述稠密点云数据，确定多个人体关键点在多个时刻的位置坐标；所述人体关键点包括头部，或者肩部、肘部、手部、臀部、膝部、脚部；

对各所述人体关键点在所述多个时刻的位置坐标进行跟踪，得到各所述人体关键点的运动轨迹；

根据一个或者多个所述人体关键点的运动轨迹，识别出人体行为。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述稠密点云数据，确定多个人体关键点在多个时刻的位置坐标，包括：

将多个时刻的稠密点云数据转换为对应的二维特征图；

将各所述二维特征图输入至预先训练的神经网络，得到所述人体关键点在各时刻的位置坐标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将多个二维特征图输入预设的卷积神经网络，得到所述人体关键点和所述人体关键点的位置坐标；

采用梯度下降算法对所述卷积神经网络的权重和偏置进行更新，在所述人体关键点与关键点标注一致时，得到所述预先训练的神经网络。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据一个或者多个所述人体关键点的运动轨迹，识别出人体行为，包括：

采用预设的分类器对所述人体关键点的运动轨迹进行分类，确定所述人体行为所属的分类。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述人体行为所属的分类为预设的异常分类，则生成报警信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述人体关键点的运动轨迹和所述报警信息发送至监控终端。

7.一种人体行为的识别装置，其特征在于，所述装置包括：

稠密点云数据获取模块，用于获取激光雷达监测到的稠密点云数据；

运动轨迹确定模块，用于根据所述稠密点云数据，确定多个人体关键点在多个时刻的位置坐标；所述人体关键点包括头部，或者肩部、肘部、手部、臀部、膝部、脚部；

对各所述人体关键点在所述多个时刻的位置坐标进行跟踪，得到各所述人体关键点的运动轨迹；

人体行为识别模块，用于根据一个或者多个所述人体关键点的运动轨迹，识别出人体行为。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。