[发明专利]一种基于人体关键点跟踪的多人姿态分析方法

权利要求书

1.一种基于人体关键点跟踪的多人姿态分析方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

S1、获取视频流；

S2、对视频流中的图像利用关键点检测模型进行人体关键点检测，得到图像中每个人身体各部位的关键点的位置及预测置信度；

S3、选出人体关键点中置信度较高且位置预测校准的点，用此点表示人的位置；

S4、在获取到视频流当前帧与之前所有帧中人的位置后，用滤波算法将前后相邻帧之间的人关联起来，这样就得到视频流从开始到当前帧的所有人的行动轨迹，在记录每个人的轨迹的同时记录下此人在每一帧中各个关键点的位置，反向修正这一段序列帧中的人体关键点信息；

S5、确定需要分析的姿态种类，对每一种姿态进行模拟，得到行人在此姿态下的关键点的信息，记录下作为训练样本；

S6、设计分类网络，将模拟得出的多种姿态的关键点信息特征图输入到分类网络当中进行训练，通过调整相关超参数得到可靠的姿态分类模型；

S7、最后将一段视频流中的关键点序列输入到分类网络中，进行最终判决，将最终的姿态分类结果按照置信度高低排序，其中输入已经由步骤S4得到，分类网络由步骤S6得出。

2.根据权利要求1所述的一种基于人体关键点跟踪的多人姿态分析方法，其特征在于：所述步骤S2中关键点检测模型的头部关键点是眼睛、鼻子和耳朵，上肢的关键点是手、肘部和肩部，且下肢的关键点是脚、膝盖和胯部。

3.根据权利要求1所述的一种基于人体关键点跟踪的多人姿态分析方法，其特征在于：所述步骤S3中选取颈部的关键点作为人的中心点。

4.根据权利要求1所述的一种基于人体关键点跟踪的多人姿态分析方法，其特征在于：所述步骤S7中若置信度最高的姿态通过某一阈值，则将其判断为这一段视频流的最终姿态。

5.根据权利要求1所述的一种基于人体关键点跟踪的多人姿态分析方法，其特征在于：所述步骤S4中的滤波算法为卡尔曼滤波算法。

6.根据权利要求1所述的一种基于人体关键点跟踪的多人姿态分析方法，其特征在于：所述步骤S1中通过摄像头或者视频读入等方式获取视频流。