一种步态信息采集的方法及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种步态信息采集的方法及相关装置，该方法包括：获取视频序列，并基于预先设定的人脸数据在视频序列中确定至少一个步态采集对象；获取视频序列中的至少一个步态采集对象的运动序列；筛选满足预设采集条件的运动序列为目标运动序列；分别在各目标运动序列中提取对应的步态采集对象的步态数据；将步态采集对象的步态数据与步态采集对象的身份信息进行关联保存。本申请所提供的方法可以实现构建高质量和全面的步态信息数据库。现构建高质量和全面的步态信息数据库。现构建高质量和全面的步态信息数据库。

A gait information acquisition method and related device

【技术实现步骤摘要】
一种步态信息采集的方法及相关装置


[0001]本申请涉及步态信息采集
，特别是涉及一种步态信息采集的方法及相关装置。

技术介绍

[0002]智能摄像头已经是智能家居的重要组成部分。智能摄像头有效地保证了家居安全。现阶段常用的生物特征是人脸图像，通过比对人脸图像，可以检测是否有外人闯入室内。但人脸识别相关技术易受光线、角度、距离的影响，同时，若闯入者遮挡面部，或距离远、人脸模糊，人脸识别将无法进行判断，影响智能家居系统的安全。而步态信息有高防伪、跨穿着、跨视角等特征，能够很好地弥补人脸特征的缺陷。因此，利用步态信息进行行人识别受到越来越多的关注，为实现基于步态信息实现更为准确的行人识别效果，构建高质量和全面的步态信息数据库是非常必要的。而如何构建高质量和全面的步态信息数据库则是当下需要解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]本申请主要解决的技术问题是提供一种步态信息采集的方法及相关装置，可以实现构建高质量的步态信息数据库。
[0004]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种步态信息采集的方法，所述方法包括：
[0005]获取视频序列，并基于预先设定的人脸数据在所述视频序列中确定至少一个步态采集对象；
[0006]获取视频序列中的至少一个步态采集对象的运动序列；
[0007]筛选满足预设采集条件的所述运动序列为目标运动序列；
[0008]分别在各所述目标运动序列中提取所述对应的步态采集对象的步态数据；
[0009]将所述步态采集对象的步态数据与所述步态采集对象的身份信息进行关联保存。
[0010]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器以及与所述处理器耦接的存储器；其中，
[0011]所述存储器用于存储计算机程序；
[0012]所述处理器用于运行所述计算机程序以执行如上任意一项所述的方法。
[0013]为解决上述技术问题，本申请采用的又一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有能够被处理器运行的计算机程序，所述计算机程序用于实现如上任意一项所述的方法。
[0014]本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请所提供的技术方案，通过获取视频序列，并首先基于预先设定的人脸数据在视频序列中确定至少一个步态采集对象，并有针对性的在视频序列中获取至少一个步态采集对象的运动序列；在获取到至少一个步态采集对象的运动序列之后，然后再筛选满足预设采集条件的运动序列为目标运动序列，
分别在各目标运行序列中提取对应的步态采集对象的步态数据，之后再将步态采集对象的步态数据与步态采集对象的身份信息进行关联保存，避免在不满足预设采集条件的低质量的运动序列中采集步态数据，进而保证了所采集的步态数据的质量，实现构建高质量的步态信息数据库，起到了良好的技术效果。
附图说明
[0015]图1为本申请一种步态信息采集的方法一实施例中的流程示意图；
[0016]图2为本申请一种步态信息采集的方法另一实施例中的流程示意图；
[0017]图3为本申请一种步态信息采集的方法又一实施例中的流程示意图；
[0018]图4为本申请一种步态信息采集的方法又一实施例中的流程示意图；
[0019]图5为本申请一种步态信息采集的方法再一实施例中的流程示意图；
[0020]图6为本申请一种电子设备一实施例中的结构示意图；
[0021]图7为本申请一种计算机可读存储介质一实施例结构示意图。
具体实施方式
[0022]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0023]本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0024]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0025]首先需要说明的是，本申请所提供的步态信息采集的方法是应用于人员比较固定的场所，即是用于对人员比较固定的场所进行步态数据采集，以采集获得固定人员的步态数据，进而根据步态数据对进入固定场所的人员进行步态分析。其中，步态数据是指身体体型和行走姿态的数据，步态分析是对人体行走时的肢体和关节活动进行运动学观察和动力学分析，从而识别进入固定场所的人员的身份。
[0026]请参见图1，图1为本申请一种步态信息采集的方法一实施例中的流程示意图。在当前实施例中，本申请所提供的方法包括S110至S150。
[0027]S110：获取视频序列，并基于预先设定的人脸数据在视频序列中确定至少一个步态采集对象。
[0028]在进行步态数据采集时，首先获取视频序列。其中，视频序列可以是摄像装置或监控装置采集获得的视频序列数据，摄像装置或监控装置是应用于人员比较固定的场所。
[0029]在获得视频序列之后，则会进一步基于预先设定的人脸数据在视频序列中确定至少一个步态采集对象。其中，预先设定的人脸数据是用户根据实际的需求预先录入的，步态采集对象为需要采集步态数据的对象。例如，当本申请所提供的方案的应用场所中增加了一个固定人员，则首先会将所增加的人员的人脸数据录入，以便在进行步态数据采集时，可以根据预先录入的人脸数据在视频序列中确定至少一个步态采集对象。
[0030]S120：获取视频序列中的至少一个步态采集对象的运动序列。
[0031]在获取视频序列并确定至少一个步态采集对象之后，进一步获取视频序列中的至少一个步态采集对象的运动序列。其中，步态采集对象的运动序列为包括连续多帧步态采集对象的图像的序列集合。
[0032]如在一实施例中，若步骤S110在视频序列中确定了三个步态采集对象，步骤120则会在视频序列中分别获取到这三个步态采集对象所对应的运动序列。需要说明的是，步骤S120可以是并行在视频序列中获取各个步态采集对象对应的运动序列，即同时在视频序列中获取各个步态采集对象对应的运动序列。在另一实施例中，步骤S120也可以是依次在视频序列中获取各个步态采集对象的运动序列，即是先获取第一个步态采集对象的运动序列，然后获取第二个步态采集对象本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种步态信息采集的方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频序列，并基于预先设定的人脸数据在所述视频序列中确定至少一个步态采集对象；获取视频序列中的至少一个步态采集对象的运动序列；筛选满足预设采集条件的所述运动序列为目标运动序列；分别在各所述目标运动序列中提取所述对应的步态采集对象的步态数据；将所述步态采集对象的步态数据与所述步态采集对象的身份信息进行关联保存。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述筛选满足预设采集条件的所述运动序列为目标运动序列，包括：基于步态采集对象的特征比例和姿态，评估所述运动序列是否为候选运动序列；若是，则对所述候选运动序列进行质量评分，并选择所述质量评分满足要求的所述候选运动序列作为所述目标运动序列。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于步态采集对象的特征比例和姿态，评估所述运动序列是否为候选运动序列，进一步包括：获取所述运动序列中的第一类图像的数量和所述运动序列中的图像总数量的第一比值，其中，所述第一类图像为所述步态采集对象的预设特征的比例大于或等于预设比例的图像；判断所述第一比值是否大于或等于第一阈值；若是，则判断所述步态采集对象在所述运动序列中的姿态是否为移动姿态；若所述步态采集对象在所述运动序列中姿态为所述移动姿态，则确定所述运动序列为所述候选运动序列。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若判断所述第一比值小于所述第一阈值，或判断得到所述步态采集对象在所述运动序列中姿态不是所述移动姿态，则舍弃所述运动序列。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述候选运动序列进行质量评分，进一步包括：针对所述候选运动序列中的每一帧图像，基于步态采集对象的位置信息和所述步态采集对象与其他目标的交并比，对所述候选运动序列中的每一帧图像进行质量评分；所述选择所述质量评分满足要求的所述候选运动序列作为所述目标运动序列，包括：基于所述质量评分统计所述候选运动序列中的第二类图像的数量，其中，所述第二类图像为所述候选运动序列中所包括的所述质量评分大于或等于质量评分阈值的图像；判断所述候选运动序列中的第二类图像的数量是否大于或等于第二阈值；若是，则确定所述候选运动序列为所述目标运动序列。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述位置信息包括横坐标和纵坐标，所述基于步态采集对象的位置信息和所述步态采集对象与其他目标的交并比，对所述候选运动序列中的每一帧图像进行质量评分，进一步包括：对于每帧图像，获取所述图像中的步态采集对象的横坐标差值和所述图像的长度的第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：张诚成，马子昂，刘征宇，谢运，
申请(专利权)人：杭州华橙软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：