[发明专利]一种基于剪影图的运动状态识别方法、电子设备及介质

说明书

本发明公开了一种基于剪影图的运动状态识别方法、电子设备及介质，所述方法包括：获取状态视频段中一组帧图像，所述状态视频是指包括行人运动状态的视频；将所述一组帧图像的每一帧图像进行预处理，得到指定图像向量；根据指定图像向量进行二值化处理，得到剪影图像向量；将所述剪影图像向量输入至运动状态识别模型中，确定目标对象对应的实际运动状态，其中，所述目标对象对应的实际运动状态包括步行状态、跑步状态、乘车状态和其他运动状态中一种或多种组合；本发明能能够准确获得目标行人的运动状态，极大提升行人运动状态分类准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于剪影图的运动状态识别方法、电子设备及介质。

背景技术

随着互联网的发展，越来越多的地方设有摄像装置用于采集视频，例如，城市内的不同道路、小区门口、商场门口、学校门口等地方均需要采集视频，大多情况利用视频内目标对象的状态，进行监测或者其他管控措施。

目前，在视频中对于目标对象的状态的确定，大对数是基于图像中的目标对象的动作进行确定，但是在图像中识别出目标对象的行为特征会受到背景或者其他因素影响，导致无法准确识别出目标对象的行为特征，使分析结果的精确度不足，同时因为图像未处理也会导致获取的数据过大，影响到计算效率和准确性。

发明内容

为了解决现有技术的问题，通过获取运动状态视频段中一组帧图像；将所述一组帧图像的每个帧图像进行遮挡处理，得到目标图像向量，所述目标图像向量中任一帧对应的剪影图图像；将所述目标图像向量输入至运动状态识别模型中，确定目标对象对应的实际状态；能够便于能准确的获取目标对象的运动特征，提高用户分析结果的准确性；本发明实施例提供了一种基于剪影图的运动状态识别方法、电子设备及介质。所述技术方案如下：

一方面，一种基于剪影图的运动状态识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

获取状态视频段中一组帧图像，所述状态视频是指包括行人运动状态的视频；

将所述一组帧图像的每一帧图像进行预处理，得到指定图像向量(A₁，A₂，A₃，……，A_j)，j＝1……m，m为图像帧数，其中，Aj是指第j帧对应的目标对象的指定图像；

根据指定图像向量(A₁，A₂，A₃，……，A_j)进行二值化处理，得到剪影图像向量(B₁，B₂，B₃，……，B_j),B_j是指第j帧对应的目标对象的剪影图图像；

将所述剪影图像向量(B₁，B₂，B₃，……，B_j)输入至运动状态识别模型中，确定目标对象对应的实际运动状态，其中，所述目标对象对应的实际运动状态包括步行状态、跑步状态、乘车状态和其他运动状态中一种或多种组合。

另一方面，一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述任一项所述的基于剪影图的运动状态识别方法。

另一方面，一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现如上述任一项所述的基于剪影图的运动状态识别方法。

本发明提供的一种基于剪影图的运动状态识别方法、电子设备及介质，具有如下技术效果：