[发明专利]一种用于公安日常训练的人体姿态评估方法及系统

权利要求书

1.一种用于公安日常训练的人体姿态评估方法，其特征在于，至少包括：

S1.实时采集人体动作姿态图片；

S2.对人体动作姿态图片中的关键点进行标注，得到训练样本；

S3.生成包含关键点坐标信息、关键点连接信息的文档；

S4.将训练样本输入到单阶段人体姿态估计网络模型中，单阶段人体姿态估计网络模型计算并提取关键点坐标信息、关键点连接信息；

S5.将单阶段人体姿态估计网络模型提取的信息与文档中的关键点坐标信息进行对比，得到对比误差；

S6.将对比误差反向传播到单阶段人体姿态估计网络模型中，反复训练单阶段人体姿态估计网络模型，更新单阶段人体姿态估计网络模型参数；

S7.判断单阶段人体姿态估计网络模型是否训练完成，若是，输出单阶段人体姿态估计网络模型提取的关键点连接信息，并执行步骤S8，否则，返回步骤S4；

S8.判断提取的关键点连接信息是否符合标准，若是，人体姿态动作合格，否则，人体姿态动作不合格。

2.根据权利要求1所述的用于公安日常训练的人体姿态评估方法，其特征在于，步骤S2所述的关键点至少包括：左右耳、左右眼、鼻子、胸腔点、左右肩点、左右手肘点、左右手腕点、左右胯点、左右膝盖点及左右脚踝点。

3.根据权利要求1所述的用于公安日常训练的人体姿态评估方法，其特征在于，所述单阶段人体姿态估计网络模型为VGG卷积神经网络模型，包括第一结构块、第二结构块、第三结构块、第四结构块、第五结构块、用于预测人体姿态关键点连接信息的第一卷积层分支及用于输出人体姿态关键点连接2D矢量信息的第二卷积层分支，所述第一结构块～第五结构块依次首尾相连，第五结构块的尾端分别连接第一卷积层分支的首端及第二卷积层分支的首端。

4.根据权利要求3所述的用于公安日常训练的人体姿态评估方法，其特征在于，第一结构块～第五结构块中的每一个结构块均包括若干个卷积层及池化层，所述若干个卷积层、池化层依次首尾相连。

5.根据权利要求1所述的用于公安日常训练的人体姿态评估方法，其特征在于，步骤S4所述的输入人体姿态估计网络模型的训练样本的图片像素为128*96或256*192或384*288。

6.根据权利要求1所述的用于公安日常训练的人体姿态评估方法，其特征在于，步骤S6所述的反复训练单阶段人体姿态估计网络模型的方法为梯度训练法。

7.根据权利要求2所述的用于公安日常训练的人体姿态评估方法，其特征在于，步骤S7所述的单阶段人体姿态估计网络模型训练完成的标准为：单阶段人体姿态估计网络模型提取的信息与文档中的关键点坐标信息的对比误差小于误差允许裕度ε。

8.根据权利要求2所述的用于公安日常训练的人体姿态评估方法，其特征在于，单阶段人体姿态估计网络模型提取的第i个关键点与其相邻的第i+1个关键点之间的连接线为A，第i-1个关键点与其相邻的第i个关键点之间的连接线为B；人体标准动作姿态中的第i个关键点与其相邻的第i+1个关键点之间的连接线为A′，第i-1个关键点与其相邻的第i个关键点之间的连接线为B′，步骤S8所述的标准为单阶段人体姿态估计网络模型提取的关键点连接线A、关键点连接线B之间的夹角α与关键点连接线A′、关键点连接线B′之间的夹角β的角度误差不超过γ度，i为大于1的正整数，第i个关键点属于步骤S2所述的关键点中的一个。

9.一种用于公安日常训练的人体姿态评估系统，所述方法用于实现权利要求1-8任意一项所述的用于公安日常训练的人体姿态评估方法，包括：

动作图片采集器，用于实时采集人体动作姿态图片；

关键点标注器，用于接收动作图片采集器传输的人体动作姿态图片，标注人体动作姿态图片中的关键点，形成训练样本，并生成包含关键点坐标信息、关键点连接信息的文档；

计算分析设备，内部设有单阶段人体姿态估计网络模型，用于接收关键点标注器传输的训练样本，实时分析计算并提取关键点坐标信息、关键点连接信息；

终端提示设备，判断人体姿态动作是否合格，并将判断结果向工作人员做出提示。