[发明专利]一种不良姿态检测方法、检测装置

说明书

本申请公开了一种不良姿态检测方法，该方法包括：获取图像帧，对图像帧进行目标检测，检测到第一目标，从第一目标中筛选出符合先验条件的第二目标，从第二目标中检索出与指定目标的特征数据匹配的第三目标，对所述第三目标进行姿态估计，得到第三目标的姿态估计结果，将姿态估计结果与所述指定目标的标准姿态数据进行比对，当比对结果存在差异时，判定为不良姿态；其中，指定目标的特征数据、以及标准姿态数据被预先存储。本申请使得姿态检测过程中既排除了非指定目标的姿态估计，又兼顾了个体骨骼构造上的差异，降低了不良姿态的误检，提高了不良姿态检测的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及图像检测领域，特别地，涉及一种不良姿态检测方法。

背景技术

目前基于计算机视觉的姿态识别主要方法是通过获取图像，对图像中的目标进行检测，基于检测识别的姿态判断是否存在不良姿势。现有的姿态检测尚不能对图像中 出现指定目标之外的其他目标时的干扰场景做出判断，不能区分指定目标和非指定目 标，容易造成目标检测的误检。另外，在不良姿态的检测过程中，因每个目标存在肢 体构造上的差异，对某些不良姿态存在较大的误检。

发明内容

本发明提供了一种不良姿态检测方法，以提高指定目标的姿态检测的可靠性。

本发明提供的一种不良姿态检测方法，该方法包括：

获取图像帧，

对图像帧进行目标检测，检测到第一目标，

从第一目标中筛选出符合先验条件的第二目标，

从第二目标中检索出与指定目标的特征数据匹配的第三目标，

对所述第三目标进行姿态估计，得到第三目标的姿态估计结果，

将姿态估计结果与所述指定目标的标准姿态数据进行比对，当比对结果存在差异时，判定为不良姿态；

其中，

指定目标的特征数据、以及标准姿态数据被预先存储。

较佳地，对所述第三目标进行姿态估计包括：相对于几案支撑面的设定空间范围内的案前姿态估计，

所述将姿态估计结果与所述指定目标的标准姿态数据进行比对，当比对结果存在差异时，判定为不良姿态，包括：

当比对结果存在差异时，记录当前图像帧，

统计设定的第一时间段内所记录的图像帧，将所统计的图像帧作为图像帧组，

判断图像帧组的是否连续且达到设定的数量阈值，如果是，则判定为不良案前姿态。

较佳地，所述相对于几案支撑面的设定空间范围内的案前姿态估计，包括，

获取第三目标的骨骼点信息，其中，骨骼点包括，位于脸部的左右眼骨骼点、左 右耳骨骼点、鼻部骨骼点、以及左右肩部骨骼点、左右肘部骨骼点、左右腕部骨骼点； 所述骨骼点信息包括各骨骼点的像素坐标信息、以及置信度，

获取图像帧中几案的分割信息，所述分割信息包括几案上边缘的像素坐标信息，

根据所述分割信息中的像素坐标信息以及骨骼点信息中的像素坐标信息，计算各个骨骼点到几案的距离，

所述将姿态估计结果与所述指定目标的标准姿态数据进行比对，包括：

将所计算的各个骨骼点到几案的距离与标准姿态数据中各个骨骼点到几案的距离 进行匹配，如果匹配成功，则判定当前姿态为标准姿态，否则，判定当前姿态为不良 案前姿态。

较佳地，当前姿态为不良案前姿态时，进一步包括，

检测不良案前姿态的类型，所述不良案前姿态包括以下姿态之一：