[发明专利]一种人体坐姿识别方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开提供了一种人体坐姿识别的方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及计算机视觉领域。具体实现方案为：采集图片；获取所述图片对应的多张预测图，并获取每张预测图中的至少一个人体预测框；从维度最低的所述预测图中获取每个所述人体预测框对应的人体局部特征图；生成每个所述人体局部特征图对应的人体关键点热力图和注意力权重，并根据所述人体局部特征图与对应的所述注意力权重得到对应的加权人体局部特征图；对所有的加权人体局部特征图进行识别得到所述图片的人体坐姿分类结果。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及计算机视觉领域中的一种人体坐姿识别方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

对于一张图片中的多人进行人体坐姿识别时，可以采用自顶向下(top-down)的方法。自顶向下主要是先通过检测模型检测出图像中的人体预测框，基于人体预测框通过人体姿态识别算法识别出图像中每个人的人体关键点，最后对单人的人体关键点进行连接，从而得到图像中每个人的人体坐姿识别结果。由此可知，自顶向下的方法至少需要两个模型：人体预测框的检测模型和人体关键点的识别模型。

发明内容

本公开提供了一种人体坐姿识别方法、装置、电子设备和存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种人体坐姿识别方法，包括：

采集图片；

获取所述图片对应的多张预测图，并获取每张预测图中的至少一个人体预测框；

从维度最低的所述预测图中获取每个所述人体预测框对应的人体局部特征图；

生成每个所述人体局部特征图对应的人体关键点热力图和注意力权重，并根据所述人体局部特征图与对应的所述注意力权重得到对应的加权人体局部特征图；

对所有的加权人体局部特征图进行识别得到所述图片的人体坐姿分类结果。

根据本公开的另一方面，提供了一种人体坐姿识别的装置，包括：

采集模块，用于采集图片；

第一图片处理模块，用于获取所述图片对应的多张预测图，并获取每张预测图中的至少一个人体预测框；

第二图片处理模块，用于从维度最低的所述预测图中获取每个所述人体预测框对应的人体局部特征图；

第三图片处理模块，用于生成每个所述人体局部特征图对应的人体关键点热力图和注意力权重，并根据所述人体局部特征图与对应的所述注意力权重得到对应的加权人体局部特征图；

输出模块，用于对所有的加权人体局部特征图进行识别得到所述图片的人体坐姿分类结果。

根据本公开的又一方面，提供了一种人体坐姿识别的电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述人体坐姿识别的方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行前述人体坐姿识别的方法。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开一实施例的人体坐姿识别方法的示意图；

图2是根据本公开一实施例的获取预测图的流程图；

图3是根据本公开一实施例的获取人体关键点热力图和注意力权重的流程图；