[发明专利]目标行为检测方法、装置及电子设备

说明书

本发明属于计算机信息处理领域，提供一种目标行为检测方法、装置、电子设备和计算机可读介质，该方法包括：实时获取目标对象的视频数据；由所述视频数据中提取目标视频帧；基于所述目标视频帧、目标对象检测模型和关键点检测模型生成所述目标对象的三维模型；基于所述目标对象的三维模型确定所述目标对象的姿态波动率；在所述姿态波动率大于姿态阈值时，确定所述目标对象存在所述目标行为。本发明能够对正在通过网络进行实时在线学习的用户的行为进行检测，并确定用户是否存在目标行为，从而能对用户的学习效果、学习情况进行评估，并在用户存在不良行为时，进行提醒以辅助用户的提高学习效果。

技术领域

本发明属于计算机信息处理领域，特别适用于视频识别领域，更具体的是涉及目标行为检测方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

背景技术

随着技术的发展和现在日常生活的需要，越来越多的用户把生活重心转移到了网络中，各种网络应用由此而生。能够辅助用户进行学习的视频学习类的应用也越来越多。在辅助用户进行学习的应用中，有一类是通过播放视频课程的形式来辅助用户学习。在这类应用中，视频中播放教师公开课的内容，用户通过各自的手机终端进行观看并学习。

这类辅助学习的应用极大的提高了用户的学习便捷性和学习效率，但是，由于同时有大量的用户在共同进行学习，而每个用户又处于不同的位置中，网络学习手段在提供了便捷性的情况下，却无法像在学校学习那样，由老师对用户的学习情况进行督导。这种情况下，用户的学习效率和用户的专注力只能依靠用户自觉或者家长监督实现。这两种方式中，对于年龄较小的用户而言，在依靠用户自觉实现自我监督时，没有监督的网络学习经常收不到满意的效果；在依靠家长进行监督时，又往往占用了家长们大量的时间和精力，用户的满意度较低。

因此，需要一种新的目标行为检测方法、装置、电子设备及计算机可读介质。

在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明旨在解决现有技术中，网络学习方式中存在的弊端，如上文所述，在进行网络学习时，对于年龄较小的用户而言，在依靠用户自觉实现自我监督时，没有监督的网络学习经常收不到满意的效果；在依靠家长进行监督时，又往往占用了家长们大量的时间和精力，用户的满意度较低。本发明实时获取的目标对象的视频数据确定目标对象是否存在目标行为的方式，能够对正在通过网络进行实时在线学习的用户的行为进行检测，并确定用户是否存在目标行为，从而能对用户的学习效果、学习情况进行评估，并在用户存在不良行为时，进行提醒以辅助用户的提高学习效果。

根据本发明的一方面，提出一种目标行为检测方法，该方法包括：实时获取目标对象的视频数据；由所述视频数据中提取目标视频帧；基于所述目标视频帧、目标对象检测模型和关键点检测模型生成所述目标对象的三维模型；基于所述目标对象的三维模型确定所述目标对象的姿态波动率；在所述姿态波动率大于姿态阈值时，确定所述目标对象存在所述目标行为。

根据本发明的优选实施方式，还包括：基于带有目标对象的视频帧对人脸检测模型进行训练以生成所述目标对象检测模型；基于带有关键点标注的视频帧对人脸关键点检测模型进行训练以生成所述关键点检测模型。

根据本发明的优选实施方式，还包括：通过多个带有标签的视频数据生成多个姿态波动率；将所述多个姿态波动率和多个阈值进行比较以由所述多个阈值中集合确定所述姿态阈值。

根据本发明的优选实施方式，实时获取目标对象的视频数据，包括：通过移动端的摄像装置实时获取所述目标对象的头部的视频数据。

根据本发明的优选实施方式，，由所述视频数据中提取目标视频帧，包括：在预设时间点由所述视频数据中提取所述目标视频帧。