[发明专利]基于人体姿态评估的视频围栏及预警方法

权利要求书

1.一种基于人体姿态评估的视频围栏预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、设定视频拍摄范围(A)，并在所述拍摄范围(A)内划定禁入区域(B)；

S2、获取所述拍摄范围(A)内人员的脚踝关键点(C)的坐标信息及其置信度；

S3、判断获取的脚踝坐标是否在所述禁入区域(B)内，如发现有脚踝关键点(C)在所述禁入区域(B)内，则转到步骤S4；

S4、发送预警信号。

2.根据权利要求1所述的基于人体姿态评估的视频围栏预警方法，其特征在于，所述步骤S2中，基于深度学习的卷积神经网络获取视频每帧图像的信息，结合热力图分析以及亲和力分析得到所述脚踝关键点(C)的所述坐标信息和置信度。

3.根据权利要求1所述的基于人体姿态评估的视频围栏预警方法，其特征在于，所述步骤S2中，如果所述拍摄范围(A)中存在人员，可以得到图像中全部的人体骨骼关节关键点位于所述拍摄范围(A)对应的二维图像上的坐标信息以及骨骼关节关键点的置信度，选取其中人体脚踝关键点(C)的坐标信息以及其置信度。

4.根据权利要求1至3任一项所述的基于人体姿态评估的视频围栏预警方法，其特征在于，所述步骤S1中，所述禁入区域(B)为在所述拍摄范围(A)获取的画面上划定，包括以下步骤，

抽取图像帧，手动框选出图像中至少一个多边形框设定为所述禁入区域(B)，将每一多边形框的顶点坐标以一个集合P＝{[[x₁,y₁],[x₂,y₂],...,[x_n,y_n]],[[x’₁,y’₁],[x’₂,y’₂],...,[x’_n,y’_n]],...}的形式存储，其中x,y分别为多边形顶点的横纵坐标，每个多边形框由n个顶点组成，顶点之间按集合中排列顺序依次连接，形成多边形框，框内为所述禁入区域(B)。

5.根据权利要求4所述的基于人体姿态评估的视频围栏预警方法，其特征在于，所述步骤S3中，以待判断的脚踝关键点(C)为端点，沿水平方向发出一条射线，若射线与一多边形框的交点数为偶数，待判断的所述脚踝关键点(C)在所述禁入区域(B)外，若射线与一多边形框的交点数为奇数，待判断的所述脚踝关键点(C)在所述禁入区域(B)内。

6.根据权利要求1至3任一项所述的基于人体姿态评估的视频围栏预警方法，其特征在于，所述步骤S4中，还包括上传预警信息到云端(5)，显示所述拍摄范围(A)实时的图像。

7.一种基于人体姿态评估的视频围栏，其特征在于，包括：

区域划定模块(1)，用于根据视频拍摄范围(A)，在所述拍摄范围(A)内划定禁入区域(B)；

识别模块(2)，用于获取拍摄范围(A)内人员的脚踝关键点(C)的坐标信息及其置信度；

判断模块(3)，用于判断获取的脚踝坐标是否在所述禁入区域(B)内，以及

预警模块(4)，用于在所述判断模块(3)发现有脚踝关键点(C)在所述禁入区域(B)内时，发送预警信号。

8.根据权利要求7所述的基于人体姿态评估的视频围栏，其特征在于，所述识别模块(2)基于深度学习的卷积神经网络获取视频每帧图像的信息，结合热力图分析以及亲和力分析得到脚踝关键点(C)的所述坐标信息和置信度。