[发明专利]异常动作检测方法、装置、电子设备和计算机存储介质

说明书

本申请实施例中提供了一种异常动作检测方法、装置、电子设备和计算机存储介质。该方法包括：根据待测动作视频中每帧图像对应的待测动作姿态向量生成待测骨骼点姿态时序向量；将待测骨骼点姿态时序向量输入至预先训练好的非监督式异常检测模型，获取相似度数据；将相似度数据与预设的判定阈值进行比较，以判断待测动作视频中的动作是否为异常动作。采用本申请提供的异常动作检测方法，通过非监督式异常检测模型对待测动作视频中的异常动作进行检测，能够实现异常动作的及时准确自动检测。且通过非监督式异常检测模型替代人工分析，适合广泛推广应用，使用简单方便。

技术领域

本申请涉及机器学习技术领域，具体地，涉及一种异常动作检测方法、装置、电子设备和计算机存储介质。

背景技术

在线上线下体育教育、舞蹈培训以及运动健身等场景，主要依靠专业老师的人工经验进行异常动作检测。

现有技术中存在的问题：

依靠人工分析，无法广泛应用。同时，由于专业老师的数量有限，无法及时分析出海量动作中的异常动作。

发明内容

本申请实施例中提供了一种异常动作检测方法、装置、电子设备和计算机存储介质，以解决现有技术存在的检测方法无法广泛应用以及分析不及时等问题。

根据本申请实施例的第一个方面，提供了一种异常动作检测方法，所述方法包括：

根据待测动作视频中每帧图像对应的待测动作姿态向量生成待测骨骼点姿态时序向量；其中，所述待测运动姿态向量用于描述所述待测动作视频中每帧图像的运动姿态，所述待测骨骼点姿态时序向量用于描述所述待测动作视频中运动姿态的变化模式；

将所述待测骨骼点姿态时序向量输入至预先训练好的非监督式异常检测模型，获取相似度数据；

将所述相似度数据与预设的判定阈值进行比较，以判断所述待测动作视频中的动作是否为异常动作。

根据本申请实施例的第二个方面，提供了一种异常动作检测装置，所述装置包括：

获取模块，用于根据待测动作视频中每帧图像对应的待测动作姿态向量生成待测骨骼点姿态时序向量；其中，所述待测运动姿态向量用于描述所述待测动作视频中每帧图像的运动姿态，所述待测骨骼点姿态时序向量用于描述待测动作视频中运动姿态的变化模式；

检测模块，用于将所述待测骨骼点姿态时序向量输入至预先训练好的非监督式异常检测模型，获取相似度数据；

判断模块，用于将所述相似度数据与预设的判定阈值进行比较，以判断所述待测动作视频中的动作是否为异常动作。

根据本申请实施例的第三个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、以及一个或多个处理器，所述存储器用于存储一个或多个程序；所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如上所述异常动作检测方法的步骤。

根据本申请实施例的第四个方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述异常动作检测方法的步骤。

采用本申请实施例中提供的异常动作检测方法、装置、电子设备和计算机存储介质，通过待测动作视频中每帧图像对应的待测动作姿态向量生成待测骨骼点姿态时序向量；将待测骨骼点姿态时序向量输入至预先训练好的非监督式异常检测模型，获取相似度数据；将相似度数据与预设的判定阈值进行比较，以判断待测动作视频中的动作是否为异常动作。可见，通过非监督式异常检测模型对待测动作视频中的异常动作进行检测，能够实现异常动作的及时准确自动检测。且通过非监督式异常检测模型替代人工分析，适合广泛推广应用，使用简单方便。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：