一种行为监测方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种行为监测方法，所述行为监测方法包括：确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点；根据所述目标关键点确定所述目标对象的行为信息；根据所述行为信息确定所述目标对象的行为状态；本申请实施例还公开了一种行为监测装置及计算机可读存储介质。

A behavior monitoring method, device and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种行为监测方法、装置及计算机可读存储介质
本申请实施例涉及计算机视觉
，涉及但不限于一种行为监测方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
在相关技术中对用户行为进行监测的技术包括：载具监测、轮廓检测、高斯背景建模、体感Kinect传感器技术。载具监测技术在对用户行为进行监测时，需要用户佩戴载具，使用不便，且可能对特殊人群带来危险；轮廓检测技术在对用户行为进行监测时，存在拟合坐标全部未命中，跟踪丢失的情况；高斯背景建模技术在对用户行为进行监测时，需要提前对用户进行行为图像采集；Kinect传感器技术在对用户行为进行监测时，一方面需要提前录制行为视频，另一方面需要购买Kinect传感器。
技术实现思路
本申请实施例提供一种行为监测方法、装置及计算机可读存储介质。本申请实施例的技术方案是这样实现的：本申请提供了一种行为监测的方法，所述方法包括：确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点；根据所述目标关键点确定所述目标对象的行为信息；根据所述行为信息确定所述目标对象的行为状态。在上述方案中，所述确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点包括：识别所述视频流中的目标对象及所述目标对象的关键点；通过深度网络模型，根据应用场景在所述关键点中确定所述目标关键点。在上述方案中，所述确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点包括：识别所述视频流中的目标对象及所述目标对象的关键点；对所述目标对象的关键点进行分区，得到至少一个分区，所述分区包含至少一个关键点；选取所述分区中的一个分区的关键点作为所述目标关键点。在上述方案中，所述根据所述目标关键点确定所述目标对象的行为信息包括：确定所述目标关键点的坐标信息；根据所述坐标信息，利用深度网络模型，确定所述目标对象的行为信息。在上述方案中，所述方法还包括：获取对象在不同应用场景下的不同行为状态的样本数据；根据所述样本数据的行为状态确定所述对象的行为信息；根据所述行为信息，确定所述对象的目标关键点；确定应用场景、行为状态、行为信息与目标关键点之间的对应关系；根据所述对应关系建立所述深度网络模型。在上述方案中，所述方法还包括：设置应用场景；相应地，所述根据所述行为信息确定所述目标对象的行为状态包括：根据所述行为信息和所述应用场景确定所述目标对象的行为状态。在上述方案中，所述方法还包括：获取与所述行为状态对应的用户标识；以所述用户标识为目标地址，输出所述目标对象的行为状态。本申请还提供了一种行为监测的装置，所述装置包括：第一确定模块、第二确定模块和第三确定模块；其中，所述第一确定模块，用于确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点；所述第二确定模块，用于根据所述目标关键点确定所述目标对象的行为信息；所述第三确定模块，用于根据所述行为信息确定所述目标对象的行为状态。本申请还提供了一种行为监测的装置，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器；其中，所述处理器用于运行所述计算机程序时，执行应用于终端设备的上述方案中所述行为监测的方法的步骤。本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现应用于终端设备的上述方案中所述行为监测的方法的步骤。本申请实施例所提供的行为监测方法、装置及计算机可读存储介质，确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点；根据所述目标关键点确定所述目标对象的行为信息；根据所述行为信息确定所述目标对象的行为状态；如此，能够利用采集的实时视频流，通过确定和监测人体关键点，识别用户的行为，提升了用户体验。附图说明图1为本申请实施例的行为监测方法的实现流程示意图一；图2为本申请实施例的人体关键点示意图；图3为本申请实施例的行为监测方法的实现流程示意图二；图4为本申请实施例的单人关键点监测示意图；图5为本申请实施例的多人关键点监测示意图；图6为本申请实施例的行为监测装置的结构示意图一；图7为本申请实施例的行为监测装置的结构示意图二。具体实施方式下面结合附图及具体实施例对本申请作进一步详细的说明。图1为本申请实施例中的行为监测方法的实现流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：步骤101：确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点；其中，目标关键点表征目标对象的不同部位，比如：脖子、左腕等。在获取的实时视频流中确定目标对象及目标对象的目标关键点。在实际的应用中，可利用摄像头进行视频流的采集，对采集的视频流进行实时处理，确定视频流中的目标对象，并对目标对象进行定位，确定目标对象的目标关键点。在确定目标对象时，可确定视频流中的对象的轮廓信息，并将各对象的轮廓信息与预设的轮廓信息进行比较；将轮廓信息与预设的轮廓信息相符的对象确定为目标对象。在一实施例中，所述确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点包括：识别所述视频流中的目标对象及所述目标对象的关键点；通过深度网络模型，根据应用场景在所述关键点中确定所述目标关键点。在利用摄像头进行图像采集，对采集的实时视频流进行处理，确定目标对象后，获取目标对象的所有关键点；通过深度网络模型，在目标对像的所有关键点中选取应用场景对应的目标关键点。其中，应用场景可包括：老人监护场景、患者监护场景等应用场景，深度网络模型根据不同的应用场景从关键点中选取对应的目标关键点。比如：视频流中的目标对象为老人时，关键点为18个部位对应的点，比如：关键点1、关键点2…关键点18，其中，不同的关键点表征不同的部位。在应用场景为老人监护时，根据深度网络模型中老人监护场景和目标关键点的对应关系，确定在老人监护场景下的目标关键点为其中的6个关键点：关键点1、关键点3、关键点7、关键点11、关键点14、关键点16。在一实施例中，所述确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点包括：识别所述视频流中的目标对象及所述目标对象的关键点；对所述目标对象的关键点进行分区，得到至少一个分区，所述分区包含至少一个关键点；选取所述分区中的一个分区的关键点作为所述目标关键点。在利用摄像头进行图像采集，对采集的实时视频流进行处理，确定目标对象后，获取目标对象的所有关键点；对目标对象的所有关键点进行分区，得到多个分区，每个分区中包含多个关键点，选取上述分区的一个分区中的多个关键点作为目标关键点。比如：利用摄像头确定的目标对象的关键点包括18个部位对应的点，比如：鼻子、脖子、右肩、右肘、右腕、左肩、左肘、左腕、右髋、右膝、右踝、左髋、左膝、左眼、左眼、右眼、左耳和右耳。对所有的关键点进行分区，形成两个分区：面部关键点分区和腿部关键点分区。面部关键点分区的关键点可包括：鼻子、左眼、右眼、左耳和右耳部位对应的点；腿部关键点分区的关键点可包括：右髋、右膝、右踝、左髋、左膝和左眼部位对应的点。在需要确定目标对象的面部行为时，可以选取面部关键点分区的关键点作为目标关键点；在需要确定目标对象的腿部行为时，可以选本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行为监测方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点；/n根据所述目标关键点确定所述目标对象的行为信息；/n根据所述行为信息确定所述目标对象的行为状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种行为监测方法，其特征在于，所述方法包括：
确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点；
根据所述目标关键点确定所述目标对象的行为信息；
根据所述行为信息确定所述目标对象的行为状态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点包括：
识别所述视频流中的目标对象及所述目标对象的关键点；
通过深度网络模型，根据应用场景在所述关键点中确定所述目标关键点。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定采集的实时视频流中的目标对象的目标关键点包括：
识别所述视频流中的目标对象及所述目标对象的关键点；
对所述目标对象的关键点进行分区，得到至少一个分区，所述分区包含至少一个关键点；
选取所述分区中的一个分区的关键点作为所述目标关键点。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标关键点确定所述目标对象的行为信息包括：
确定所述目标关键点的坐标信息；
根据所述坐标信息，利用深度网络模型，确定所述目标对象的行为信息。


5.根据权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取对象在不同应用场景下的不同行为状态的样本数据；
根据所述样本数据的行为状态确定所述对象的行为信息；
根据所述行为信息，确定所述对象...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹芳，邓小宁，周乃宝，朱倞，石延平，孙春新，朱元杰，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11