[发明专利]人体方向的识别方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种人体方向的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标图像；所述目标图像中包括至少一个人体；

对所述目标图像进行人体姿态识别，得到人体姿态点集合；所述人体姿态点集合包括各所述人体分别对应的人体姿态点序列；

根据所述人体姿态点集合，构建各所述人体分别对应的骨架拓扑图；

对于各所述人体，基于所述人体对应的人体姿态点序列和骨架拓扑图进行特征提取，并根据提取到的人体方向特征图得到所述人体的方向识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人体姿态点集合，构建各所述人体分别对应的骨架拓扑图，包括：

对于各所述人体，根据所述人体对应的人体姿态点序列生成骨架拓扑矩阵，并将所述骨架拓扑矩阵作为所述人体对应的骨架拓扑图；其中，所述骨架拓扑矩阵中第i行第j列的矩阵元素用于表征所述人体姿态点序列中第i个人体姿态点和第j个人体姿态点之间的连接关系，i和j为正整数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述人体对应的人体姿态点序列和骨架拓扑图进行特征提取，包括：

将所述人体姿态点序列和所述骨架拓扑图输入到预先训练的特征提取网络中，得到所述特征提取网络输出的人体方向特征图。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络包括多个级联的特征提取层，所述将所述人体姿态点序列和所述骨架拓扑图输入到预先训练的特征提取网络中，得到所述特征提取网络输出的人体方向特征图，包括：

针对每一个所述特征提取层，根据所述骨架拓扑图和所述特征提取层的输入特征图进行特征提取，得到提取特征图，并对所述提取特征图和所述特征提取层的输入特征图进行求和计算得到和特征图；

其中，第一个特征提取层的输入特征图为所述人体姿态点序列；除所述第一个特征提取层之外的特征提取层的输入特征图为上一个特征提取层的和特征图；最后一个和特征图为所述人体方向特征图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，各所述特征提取层均包括注意力网络块和图卷积网络块；所述根据所述骨架拓扑图和所述特征提取层的输入特征图进行特征提取，得到提取特征图，包括：

将所述骨架拓扑图输入到所述注意力网络块中，得到所述注意力网络块输出的加权矩阵；

将所述加权矩阵和所述输入特征图输入到所述图卷积网络块中进行特征提取，得到所述提取特征图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述将所述骨架拓扑图输入到所述注意力网络块中之前，所述方法还包括：

获取所述骨架拓扑图中表征一个人体姿态点与自身连接的第一矩阵元素，根据所述第一矩阵元素得到第一子骨架拓扑图；

获取所述骨架拓扑图中表征一个人体姿态点与相邻人体姿态点连接的第二矩阵元素，根据所述第二矩阵元素得到第二子骨架拓扑图；

对应地，所述将所述骨架拓扑图输入到所述注意力模型中，得到所述注意力网络块输出的加权矩阵，包括：

将所述第一子骨架拓扑图和所述第二子骨架拓扑图分别输入到所述注意力网络块中，得到所述注意力网络块分别对所述第一子骨架拓扑图和所述第二子骨架拓扑图进行加权计算，并对加权计算结果进行求和计算后输出的所述加权矩阵。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据提取到的人体方向特征图得到所述人体的方向识别结果，包括：

将所述人体方向特征图依次输入到池化层和全连接层中，对所述人体方向特征图进行池化处理和分类处理，得到所述人体的方向识别结果。