对象行为分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种对象行为分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：获取待处理图像，待处理图像中包括待检测对象；将待处理图像输入至对象检测模型，基于对象检测模型的输出得到待处理图像中各个待检测对象的对象行为分析结果。通过本申请的方案，可基于对象检测模型即可获取到待处理图像中各对象的对象行为分析结果，不用采用人工监测的方式，不但节省人力资源，还使得获取对象的对象行为的方式更加智能，采用本申请中的方式，可以对待检测对象的对象行为进行实时监测，并且得到的对象行为相较于人工监测的方式得到的对象行为更加全面，更加准确。

【技术实现步骤摘要】
对象行为分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质
本申请涉及人工智能
，具体而言，本申请涉及一种对象行为分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质。
技术介绍
现有技术中，为了分析对象的行为信息，通常采用人工分析的方式来实现。但是，通过人工分析的方式不仅浪费人力资源，而且分析效率较低，且容易造成分析遗漏、分析不够客观的问题。
技术实现思路
为了解决现有技术中所存在的至少一个问题，本申请实施例的目的在于提供一种对象行为分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质。第一方面，本申请实施例提供了一种对象行为分析方法，该方法包括：获取待处理图像，待处理图像中包括待检测对象；将待处理图像输入至对象检测模型，基于对象检测模型的输出，得到待处理图像中各个待检测对象的对象行为分析结果。第一方面的一种可选实施例中，对象行为分析结果包括以下至少一项：各待检测对象的形态信息，形态信息包括表情信息和姿态信息中的至少一项；指定形态信息的对象的数量；待检测对象的数量；对象出勤情况；对象缺勤情况。第一方面的一种可选实施例中，对象检测模型包括对象脸部检测模型和对象姿态检测模型中的至少一项；其中，若对象检测模型包括对象脸部检测模型，对象关键点包括面部关键点；若对象检测模型包括对象姿态检测模型，对象关键点包括骨架关键点；若对象关键点包括面部关键点，对象脸部检测模型的输出为待检测对象的表情信息；若对象关键点包括骨架关键点，对象姿态检测模型的输出为待检测对象的骨架关键点的位置信息。第一方面的一种可选实施例中，若形态信息包括姿态信息，基于对象检测模型的输出得到待处理图像中各待检测对象的形态信息，包括：基于对象检测模型输出的各待检测对象的骨架关键点的位置信息，确定待处理图像中各待检测对象的姿态信息。第一方面的一种可选实施例中，基于各待检测对象的骨架关键点的位置信息，确定待处理图像中各待检测对象的姿态信息，包括：基于各待检测对象的骨架关键点中至少两个指定关键点的位置信息，确定至少两个指定关键点的位置关系；根据至少两个指定关键点的位置关系，确定各待检测对象的姿态信息。第一方面的一种可选实施例中，根据至少两个指定关键点的位置关系，确定各待检测对象的姿态信息，包括：基于至少两个指定关键点的位置关系，以及预配置的相对应的骨架关键点的位置关系，确定各待检测对象的姿态信息。第一方面的一种可选实施例中，基于至少两个指定关键点的位置关系，以及预配置的相对应的骨架关键点的位置关系，确定各待检测对象的姿态信息，包括：基于至少两个指定关键点的位置关系与预配置的相对应的骨架关键点的位置关系之间的匹配程度，确定各待检测对象的姿态信息。第一方面的一种可选实施例中，位置关系包括以下至少一项：至少两个指定关键点中的关键点之间的连线与预设置的参考方向的夹角；至少两个关键点中的关键点之间的距离。第一方面的一种可选实施例中，待处理图像为安装在指定场所的图像采集设备所采集的图像，该方法还包括：基于待处理图像中的待检测对象的数量，确定在待处理图像的图像采集时刻所对应的指定场所内的对象出勤率。第一方面的一种可选实施例中，该方法还包括：基于待处理图像以及对象身份数据库，确定待处理图像和对象身份数据库中不匹配的对象。第一方面的一种可选实施例中，若待处理图像为安装在指定场所的图像采集设备所采集的视频中的视频帧图像，该方法还包括：根据视频中至少两帧视频帧图像对应的对象行为分析结果，生成综合对象行为分析结果。第二方面，本申请实施例提供了一种对象行为分析装置，该装置包括：图像获取模块，用于获取待处理图像，待处理图像中包括待检测对象；行为分析模块，用于将待处理图像输入至对象检测模型，基于对象检测模型的输出，得到待处理图像中各个待检测对象的对象行为分析结果。第二方面的一种可选实施例中，对象行为分析结果包括以下至少一项：各待检测对象的形态信息，形态信息包括表情信息和姿态信息中的至少一项；指定形态信息的对象的数量；待检测对象的数量；对象出勤情况；对象缺勤情况。第二方面的一种可选实施例中，对象检测模型包括对象脸部检测模型和对象姿态检测模型中的至少一项；其中，若对象检测模型包括对象脸部检测模型，对象关键点包括面部关键点；若对象检测模型包括对象姿态检测模型，对象关键点包括骨架关键点；若对象关键点包括面部关键点，对象脸部检测模型的输出为待检测对象的表情信息；若对象关键点包括骨架关键点，对象姿态检测模型的输出为待检测对象的骨架关键点的位置信息。第二方面的一种可选实施例中，若形态信息包括姿态信息，行为分析模块在基于对象检测模型的输出得到待处理图像中各待检测对象的形态信息时，具体用于：基于对象检测模型输出的各待检测对象的骨架关键点的位置信息，确定待处理图像中各待检测对象的姿态信息。第二方面的一种可选实施例中，行为分析模块在基于各待检测对象的骨架关键点的位置信息，确定待处理图像中各待检测对象的姿态信息时，具体用于：基于各待检测对象的骨架关键点中至少两个指定关键点的位置信息，确定至少两个指定关键点的位置关系；根据至少两个指定关键点的位置关系，确定各待检测对象的姿态信息。第二方面的一种可选实施例中，行为分析模块在根据至少两个指定关键点的位置关系，确定各待检测对象的姿态信息时，具体用于：基于至少两个指定关键点的位置关系，以及预配置的相对应的骨架关键点的位置关系，确定各待检测对象的姿态信息。第二方面的一种可选实施例中，行为分析模块在基于至少两个指定关键点的位置关系，以及预配置的相对应的骨架关键点的位置关系，确定各待检测对象的姿态信息时，具体用于：基于至少两个指定关键点的位置关系与预配置的相对应的骨架关键点的位置关系之间的匹配程度，确定各待检测对象的姿态信息。第二方面的一种可选实施例中，位置关系包括以下至少一项：至少两个指定关键点中的关键点之间的连线与预设置的参考方向的夹角；至少两个关键点中的关键点之间的距离。第二方面的一种可选实施例中，该装置还包括：出勤率确定模块，用于在待处理图像为安装在指定场所的图像采集设备所采集的图像时，基于待处理图像中的待检测对象的数量，确定在待处理图像的图像采集时刻所对应的指定场所内的对象出勤率。第二方面的一种可选实施例中，该装置还包括：对象匹配模块，用于基于待处理图像以及对象身份数据库，确定待处理图像和对象身份数据库中不匹配的对象。第二方面的一种可选实施例中，若待处理图像为安装在指定场所的图像采集设备所采集的视频中的视频帧图像，行为分析模块还用于：根据视频中至少两帧视频帧图像对应的对象行为分析结果，生成综合对象行为分析结果。第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器；存储器中存储有可读指令，可读指令由处理器加载并执行时，实现如上述第一方面或第一方面的任一可选实施例中所示的方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有可读指令，可读指令由处理器加载并执行时，实现如上述第一方面或第一方面的任一可选实施例中所示的方法。本申请提供的技术方案带来的有益效果是：本申请实施例所提供的对象行为分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质，可以将获取到的待处理图像输入至对象检测模型中，然后基于该对象检测模型的输出可以得到待处理图像中各待检测对象的对象行为分析结本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对象行为分析方法，其特征在于，包括：获取待处理图像，所述待处理图像中包括待检测对象；将所述待处理图像输入至对象检测模型，基于所述对象检测模型的输出，得到所述待处理图像中各个待检测对象的对象行为分析结果。

【技术特征摘要】
1.一种对象行为分析方法，其特征在于，包括：获取待处理图像，所述待处理图像中包括待检测对象；将所述待处理图像输入至对象检测模型，基于所述对象检测模型的输出，得到所述待处理图像中各个待检测对象的对象行为分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象行为分析结果包括以下至少一项：各待检测对象的形态信息，所述形态信息包括表情信息和姿态信息中的至少一项；指定形态信息的对象的数量；待检测对象的数量；对象出勤情况；对象缺勤情况。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对象检测模型包括对象脸部检测模型和对象姿态检测模型中的至少一项；其中，若所述对象检测模型包括所述对象脸部检测模型，所述对象关键点包括面部关键点；若所述对象检测模型包括所述对象姿态检测模型，所述对象关键点包括骨架关键点；若所述对象关键点包括所述面部关键点，所述对象脸部检测模型的输出为所述待检测对象的表情信息；若所述对象关键点包括所述骨架关键点，所述对象姿态检测模型的输出为所述待检测对象的骨架关键点的位置信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若所述形态信息包括所述姿态信息，基于所述对象检测模型的输出得到所述待处理图像中各待检测对象的形态信息，包括：基于所述对象检测模型输出的所述各待检测对象的骨架关键点的位置信息，确定所述待处理图像中各待检测对象的姿态信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述各待检测对象的骨架关键点的位置信息，确定所述待处理图像中各待检测对象的姿态信息，包括：基于所述各待检测对象的骨架关键点中至少两个指定关键点的位置信息，确定所述至少两个指定关键点的位置关系；根据所述至少两个指定关键点的位置关系，确定所述各待检测对象的姿态信息。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两个指定关键点的位置关系，确定所述各待检测对象的姿态信息，包括：基于所述至少两个指定关键点的位置关系，以及预配置的相对应的骨架关键点的位置关系，确定所述各待检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖声洋，
申请(专利权)人：北京旷视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11