一种人体行为识别方法及装置制造方法及图纸

本公开提供了一种人体行为识别方法及装置。该方法通过多种不同的采样率对待处理视频进行采样，得到多个待处理子视频，其中，每个待处理子视频的视频帧帧数均不相同，也就是说，每个待处理子视频中的动作速率是不相同的，这样，本实施例可以根据不同动作速率的待处理子视频的空间特征图确定人体行为类型，也就是说，在进行人体行为类别识别过程中考虑了不同动作速率的因素，避免出现由于不同年龄段的用户的动作速率不同而导致人体行为识别错误的问题，从而可以提高人体行为类型识别的准确性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种人体行为识别方法及装置


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种人体行为识别方法及装置。

技术介绍

[0002]基于视频信息的人体行为识别是计算机视觉领域的热点问题，其主要利用 图像处理、图像分析与计算机视觉等技术对视频序列进行目标检测、分类和跟 踪，并对视频信息中的行为进行理解和描述。
[0003]现有的人体行为识别模型通常是根据用户人体部位的关键点(比如关节点) 来识别人体行为的，但是由于不同年龄段的用户的动作速率是不相同的，例如 老人活动动作的速率与青年人相比较为迟缓，若只是仅仅根据用户人体部位的 关键点识别人体行为，可能会导致人体行为识别结果不准确，从而难以有效的 捕捉到老人的人体行为。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本公开实施例提供了一种人体行为识别方法、装置、计算机设 备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中人体行为识别结果不准确的问题。
[0005]本公开实施例的第一方面，提供了一种人体行为识别方法，所述方法包括：
[0006]获取待处理视频对应的多个待处理子视频以及所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人体行为识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理视频对应的多个待处理子视频以及所述待处理视频的全局语义特征，其中，每个待处理子视频的视频帧帧数均不相同；针对每个待处理子视频，提取所述待处理子视频的空间特征图；将各个待处理子视频各自分别对应的空间特征图进行融合处理，得到融合特征；根据所述融合特征和所述全局语义特征，确定所述待处理视频对应的人体行为类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理视频对应的多个待处理子视频，包括：获取预设的多种采样率；其中，每一种采样率均不相同；针对每一种采样率，对所述待处理视频进行采样，得到所述采样率对应的待处理子视频。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述待处理视频的全局语义特征，包括：将所述待处理视频输入高分辨率网络，得到多张不同尺寸的特征图；将所述多张不同尺寸的特征图输入全局语义特征提取网络，得到所述待处理视频的全局语义特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对每个待处理子视频，提取所述待处理子视频的空间特征图，包括：针对每个待处理子视频，将所述待处理子视频输入高分辨率网络，得到多张不同尺寸的特征图；以及，将所述多张不同尺寸的特征图输入空间特征提取网络，得到所述待处理子视频的空间特征图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述空间特征提取网络包括语义特征提取模型、全局特征金字塔网络、时序注意力特征提取网络和空间特征金字塔网络；所述将所述多张不同尺寸的特征图输入空间特征提取网络，得到所述待处理子视频的空间特征图，包括：将所述多张不同尺寸的特征图输入所述语义特征提取模型，得到所述待处理子视频的语义特征；将所述待处理子视频的语义特征输入所述全局特征金字塔网络，得到所述待处理子视频的全局特征；将所述待处理子视频的全局特征输入所述时序注意力特征提取网络，得到所述待处理子视频的时序空间特征；将所述待处理子视频的时序空间特征输入空间特征金字塔网络，得到所述待处理子视频的空间特征图。...

【专利技术属性】
技术研发人员：石雅洁，
申请(专利权)人：深圳集智数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：