[发明专利]图像检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像检测方法，其特征在于，包括：

检测待处理图像序列，得到关键点特征；

提取所述待处理图像序列的光流特征；

根据所述关键点特征和所述光流特征，得到所述待处理图像序列的动作检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测待处理图像序列，得到关键点特征，包括：

检测待处理图像序列，得到关键点序列和关键点邻接矩阵；

利用卷积网络模型对所述关键点序列和所述关键点邻接矩阵进行处理，得到所述关键点特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，检测待处理图像序列，得到关键点序列和关键点邻接矩阵，包括：

检测所述待处理图像序列中人体的位置，得到人体位置检测框；

在所述人体位置检测框中检测人体的关键点，得到所述关键点序列；

根据所述关键点序列构建所述关键点邻接矩阵。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述人体位置检测框中检测人体的关键点，得到所述关键点序列，包括：

在所述人体位置检测框中检测人体的关键点，得到关键点坐标；

对所述关键点坐标进行第一归一化操作，得到所述关键点序列。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述关键点坐标进行第一归一化操作，得到所述关键点序列，包括：

根据所述人体位置检测框对所述关键点坐标进行第一归一化操作。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述关键点邻接矩阵中包括任意两个关键点之间的连接权重，所述连接权重用于表征所述卷积网络模型对所述任意两个关键点相关的动作的关注程度。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷积网络模型包括空间时间图卷积网络模型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述空间时间图卷积网络模型中包括空间注意力模块、时序注意力模块和通道注意力模块中的至少一种。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述待处理图像序列的光流特征，包括：

提取所述待处理图像序列的稠密光流信息，得到光流图像序列；

利用神经网络模型对所述光流图像序列进行处理，得到所述待处理图像序列的光流特征。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，根据所述关键点特征和所述光流特征，得到所述待处理图像序列的动作检测结果，包括：

根据所述关键点特征和所述光流特征，得到至少两个检测结果；

将所述至少两个检测结果进行融合，得到所述待处理图像序列的动作检测结果。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，根据所述关键点特征和所述光流特征，得到至少两个检测结果，包括：

根据所述关键点特征得到所述待处理图像序列的第一检测结果；

根据所述光流特征得到所述待处理图像序列的第二检测结果。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，根据所述关键点特征和所述光流特征，得到至少两个检测结果，还包括：

根据所述关键点特征和所述光流特征得到融合特征，根据所述融合特征得到所述待处理图像序列的第三检测结果。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，根据所述关键点特征和所述光流特征得到融合特征，包括：

对所述关键点特征依次进行第一卷积操作和上采样操作；

对所述光流特征进行第二卷积操作；

将上采样操作之后的关键点特征和第二卷积操作之后的光流特征进行第一拼接操作，得到拼接特征；

将所述拼接特征进行第三卷积操作，得到融合特征。