【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种姿态识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、如今的姿态识别，往往是简单的通过传统算法提取得到的空间点云进行高度上的判断，来确定待识别目标的姿态，但是，由于空间点云的稀疏特性，并不能很好区分高度信息相似的姿态(如跌倒、坐地、下蹲等)，由此导致姿态识别的精准度不高。
2、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种姿态识别方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术姿态识别的精准度不高的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种姿态识别方法，所述方法包括以下步骤：
3、通过点云提取模型对待识别目标的低分辨雷达数据进行点云提取，获得稠密点云数据；
4、依据对应的采集时间对所述稠密点云数据进行排序，获得稠密点云序列；
5、通过预设姿态识别模型对所述稠密点云序列进行姿态识别，获得所述待识别目标对应的姿态信
6本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种姿态识别方法，其特征在于，所述姿态识别方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的姿态识别方法，其特征在于，所述通过点云提取模型对待识别目标的低分辨雷达数据进行点云提取，获得稠密点云数据的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的姿态识别方法，其特征在于，所述根据点云序列样本集构建姿态训练样本集的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的姿态识别方法，其特征在于，所述为所述当前序列样本设置对应的运动状态及姿态标签的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的姿态识别方法，其特征在于，所述根据所述高度信息为所述当前序列样本设置对应...
【技术特征摘要】
1.一种姿态识别方法，其特征在于，所述姿态识别方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的姿态识别方法，其特征在于，所述通过点云提取模型对待识别目标的低分辨雷达数据进行点云提取，获得稠密点云数据的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的姿态识别方法，其特征在于，所述根据点云序列样本集构建姿态训练样本集的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的姿态识别方法，其特征在于，所述为所述当前序列样本设置对应的运动状态及姿态标签的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的姿态识别方法，其特征在于，所述根据所述高度信息为所述当前序列样本设置对应的姿态标签的步骤，包括：
6.如权利要求4所述的姿态识别方法，其特征在于，所述根据所述能量信息及所述速度信息判断...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐阳，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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