[发明专利]基于动作差分的目标标记方法及装置

权利要求书

1.一种基于动作差分的目标标记方法，其特征在于，包括：

获取目标时刻各识别目标的关节夹角数据；

基于所述关节夹角数据，确定各识别目标之间动作变化所产生偏差的动作偏差参数；

若所述动作偏差参数中最大动作偏差参数大于预设动作偏差参数阈值，则标记所述最大动作偏差参数所对应的识别目标为异常目标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述动作偏差参数均小于预设动作偏差参数阈值，则基于所述关节夹角数据，确定各单一识别目标在多个目标时刻处动作变化所产生偏差的时刻偏差参数，将所述时刻偏差参数中最大时刻偏差参数所对应的识别目标标记为异常目标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标时刻各识别目标的关节夹角数据之前，所述方法还包括：

获取所述识别目标在所述目标时刻的图像信息；

基于卷积网络生成所述识别目标的关节点置信图和人体部分亲和字段；

根据所述关节点置信图和所述人体部分亲和字段，连接所述识别目标各关节点，生成所述识别目标的原始骨架数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生成所述识别目标的原始骨架数据之后，所述方法还包括：

将所述原始骨架数据中各所述关节点的尺寸调整为相同单位；

筛除所述原始骨架数据中头部的所述关节点；

筛除有缺失部分的所述原始骨架数据，所述缺失部分为颈部关节点和/或大腿关节点；

填补所述原始骨架数据中空白部分的所述关节点，生成所述识别目标的骨架数据，所述空白部分的所述关节点用于表征除所述颈部关节点和所述大腿关节点之外的所述关节点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成所述识别目标的骨架数据之后，所述方法还包括：

基于所述识别目标的骨架数据，确定所述识别目标各所述关节夹角数据。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述多个目标时刻处所述各识别目标的关节夹角数据，生成目标时间矩阵，以存储所述多个目标时刻处所述各识别目标的状态信息。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述识别目标在所述目标时刻的图像信息之前，所述方法还包括：

获取所述目标时刻的原始图像信息；

基于特征提取网络，对所述原始图像信息进行特征提取，得到预设尺寸的特征图，以作为所述识别目标在所述目标时刻的图像信息。

8.一种基于动作差分的目标标记装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取目标时刻各识别目标的关节夹角数据；

第一确定模块，用于基于所述关节夹角数据，确定各识别目标之间动作变化所产生偏差的动作偏差参数；

标记模块，用于若所述动作偏差参数中最大动作偏差参数大于预设动作偏差参数阈值，则标记所述最大动作偏差参数所对应的识别目标为异常目标。

9.一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于动作差分的目标标记方法对应的操作。

10.一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于动作差分的目标标记方法对应的操作。