[发明专利]一种基于步态的人员身份识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种基于步态的人员身份识别方法，其特征在于，所述方法包括：

提取流文件的每一帧中的人员关键点信息；

根据所述每一帧中的人员关键点信息，对所述每一帧中的人员进行步态评分，得到评分序列；

基于所述评分序列及预设阈值，确定步态评分满足所述预设阈值的各帧组成的步态序列，其中，组成所述步态序列的各帧中的人员都是正常行走步态；

基于所述步态序列，提取步态特征，并利用所述步态特征进行人员身份识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取流文件的每一帧中的人员关键点信息的步骤，包括：

将流文件中的每一帧依次输入预先训练得到的关键点提取模型，得到关键点序列，其中，所述关键点序列包括每一帧中的人员关键点信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每一帧中的人员关键点信息，对所述每一帧中的人员进行步态评分，得到评分序列的步骤，包括：

将所述每一帧中的人员关键点信息输入预先训练得到的步态评分模型，得到评分序列，其中，所述步态评分模型基于人员步态样本训练得到，所述人员步态样本包括人员被遮挡样本、人员奔跑样本、人员原地徘徊样本、人员静止样本、人员上下楼梯样本、人员正常行走样本中的至少一种。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述每一帧中的人员关键点信息输入预先训练得到的步态评分模型，得到评分序列的步骤，包括：

将所述每一帧中的人员关键点信息输入预先训练得到的步态评分模型，得到所述每一帧中的人员属于各预设非正常行走步态的评分；

针对任一帧，将该帧中的人员属于所述各预设非正常行走步态的评分进行加权融合，得到该帧中的人员步态评分；

确定所述每一帧中的人员步态评分组成的评分序列；

所述基于所述评分序列及预设阈值，确定步态评分满足所述预设阈值的各帧组成的步态序列的步骤，包括：

将所述评分序列中的各步态评分与预设阈值进行比较，确定步态评分小于所述预设阈值的各帧组成的步态序列。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述评分序列及预设阈值，确定步态评分满足所述预设阈值的各帧组成的步态序列的步骤，包括：

若基于所述评分序列及预设阈值，确定有连续多帧中的人员步态评分均满足所述预设阈值，且所述连续多帧的帧数超过预设帧数，则确定所述连续多帧组成步态序列。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述步态序列，提取步态特征的步骤，包括：

将所述步态序列输入预先训练得到的特征提取模型，得到步态特征。

7.一种基于步态的人员身份识别装置，其特征在于，所述装置包括：

提取模块，用于提取流文件的每一帧中的人员关键点信息；

评分模块，用于根据所述每一帧中的人员关键点信息，对所述每一帧中的人员进行步态评分，得到评分序列；

确定模块，用于基于所述评分序列及预设阈值，确定步态评分满足所述预设阈值的各帧组成的步态序列，其中，组成所述步态序列的各帧中的人员都是正常行走步态；

识别模块，用于基于所述步态序列，提取步态特征，并利用所述步态特征进行人员身份识别。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述评分模块，具体用于将所述每一帧中的人员关键点信息输入预先训练得到的步态评分模型，得到评分序列，其中，所述步态评分模型基于人员步态样本训练得到，所述人员步态样本包括人员被遮挡样本、人员奔跑样本、人员原地徘徊样本、人员静止样本、人员上下楼梯样本、人员正常行走样本中的至少一种。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时，实现权利要求1-6任一项所述的方法。

10.一种机器可读存储介质，其特征在于，所述机器可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法。