【技术实现步骤摘要】
行人招手识别方法、装置及设备
[0001]本申请属于招手识别
，尤其涉及一种行人招手识别方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]随着自动驾驶技术的不断发展，现有的自动驾驶设备可以依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置及全球定位系统等技术来实现无人驾驶，通常将能够自动且安全地进行自主操作的自动驾驶设备称为行人招手识别设备。
[0003]行人招手识别设备包括无人车、无人飞行器等设备。现有的无人车已被广泛应用于运输、打车等领域。通常，无人车是通过识别行人的姿态信息来响应行人的召唤。例如，基于行人的招手动作响应行人的召唤。然而，现有的无人车，在采集行人图像后，通常是根据神经网络对行人图像进行处理，识别行人的姿态信息。但是，该识别方式单一，对行人的姿态信息进行识别的识别准确率低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种行人招手识别方法、装置及设备，可以解决现有技术中，对行人的姿态信息进行识别的准确率低的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种行人招手识别方法，该方法包括：<...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种行人招手识别方法，其特征在于，所述方法包括：对采集到的行人图像进行招手识别和关键点检测，分别得到第一招手识别结果和目标关键点的位置信息；根据所述位置信息，计算行人的手臂位姿，得到第二招手识别结果；根据所述第一招手识别结果和所述第二招手识别结果，确定针对所述行人图像中行人的目标识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标关键点包括肩膀关键点、手肘关键点以及手腕关键点；所述根据所述位置信息，计算行人的手臂位姿，得到第二招手识别结果，包括：根据所述肩膀关键点的位置信息和所述手肘关键点的位置信息，计算大臂与水平方向的第一夹角；所述大臂包括所述肩膀关键点和所述手肘关键点；根据所述肩膀关键点的位置信息、所述手肘关键点的位置信息以及所述手腕关键点的位置信息，计算所述大臂与小臂的第二夹角；所述小臂包括所述手腕关键点和所述手肘关键点；若所述第一夹角处于预设角度范围，且所述第二夹角大于预设夹角，则确定所述第二招手识别结果为行人招手；若所述第一夹角未处于所述预设角度范围，和/或，所述第二夹角小于或等于所述预设夹角，则确定所述第二招手识别结果为行人未招手。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一招手识别结果和所述第二招手识别结果，确定针对所述行人图像中行人的目标识别结果，包括：若所述第一招手识别结果和所述第二招手识别结果均为行人招手，则确定所述目标识别结果为行人招手；若所述第一招手识别结果和所述第二招手识别结果中至少有一个招手识别结果为行人未招手，则确定所述目标识别结果为行人未招手。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行人图像包括多帧；每帧所述行人图像中包括至少一个行人；在根据所述第一招手识别结果和所述第二招手识别结果，确定针对所述行人图像中行人的目标识别结果之后，还包括：针对所述行人图像中的任一所述行人，计算所述行人与跟踪队列中每个已识别出的跟踪行人的相似度；所述跟踪队列用于存储所述跟踪行人在对应的已识别行人图像中的目标识别结果和所占的行人区域；从相似度大于预设相似度阈值的所述跟踪行人中确定相似度最大的目标跟踪行人；将所述行人的目标识别结果和所述行人在所述行人图像中所占的行人区域与所述目标跟踪行人进行关联；针对任一所述跟踪行人，根据所述跟踪行人中关联的目标识别结果，输出所述跟踪行人最终的目标识别结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所述行人与跟踪队列中每个跟踪...
【专利技术属性】
技术研发人员：安向京，于耀晖，孟德远，
申请(专利权)人：长沙行深智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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