一种基于儿童行为特征的行为动作识别算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于儿童行为特征的行为动作识别算法，包括以下步骤：步骤一：影像采集终端采集儿童活动的影像，对儿童活动影像模型化处理，所述影像模型化处理的具体过程如下：将儿童活动影像提取出，从中提取出一张清晰的儿童全身照片，并将其从背景中抠出，标记为基准模型；步骤二：对处理出的儿童影像模型进行特征点确定处理，确定出多个特征点；步骤三：确定出识别基准面，将对应特征点进行连线处理，得到判定特征线，所述基准面为儿童活动影像中的地面；步骤四：对基准面与判定线进行分析处理进行儿童行为动作判定。本发明专利技术能够更准确快速的进行动作识别，更加适用于儿童，满足了用户使用需求。

【技术实现步骤摘要】
一种基于儿童行为特征的行为动作识别算法
本专利技术涉及动作识别领域，具体涉及一种基于儿童行为特征的行为动作识别算法。
技术介绍
动作识别即通过影像来判定人员的动作，动作识别的应用领域很广，包括在动作捕捉中也会使用到动作识别，在进行动作识别时需要使用到动作识别算法来进行动作识别识别处理。现有的动作识别算法，多是应用于成人，不适用于儿童，并在识别速度和准确度不够高，不能满足用户使用需求，因此，提出一种基于儿童行为特征的行为动作识别算法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于：如何解决现有的动作识别算法，多是应用于成人，不适用于儿童，并在识别速度和准确度不够高，不能满足用户使用需求的问题，提供了一种基于儿童行为特征的行为动作识别算法。本专利技术是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本专利技术包括以下步骤：步骤一：影像采集终端采集儿童活动的影像，对儿童活动影像模型化处理，所述影像模型化处理的具体过程如下：将儿童活动影像提取出，从中提取出一张清晰的儿童全身照片，并将其从背景中抠出，标记为基准模型；步骤二：对处理出的儿童影像模型进行特征点确定处理，确定出多个特征点，所述特征点确定具体过程如下：将基准模型中的最高点标记为头部顶点P点，将基准模型中的两个肩膀的顶点标记为A1点与B1点，将基准模型中的两个臂弯点标记为A2点与B2点，将基准模型中的两个中指端点标记为A3点与B3点，将标准模型中的两个腿与躯干连接的点标记为A4点与B4点，将标准模型中的两个膝盖标记为点A5与点B5，将标准模型中的两个脚部最低点标记点A6与点B6，其中点A1、点A2、点A3、点A4、点A5与点A6在同一侧，点B1、点B2、点B3、点B4、点B5与点B6在同一侧，将基准模型中的人脸处的两个嘴角点分别标记为点W1和点W2；步骤三：确定出识别基准面，将对应特征点进行连线处理，得到判定特征线，所述基准面为儿童活动影像中的地面，所述对应特征点连线处理的过程如下：S1：将点A1与点A2连线得到K1线，将点A2与点A3连线得到K2线，将点A4与点A5连接得到K3线；S2：将点B1与点B2连线得到M1线，将点B2与点B3连线得到M2线，将点B4与点B5连接得到M3线；S3：将点W1和点W2连接得到嘴部线U，以P点为端点做一条垂直于基准面的线段将其标记为Z线；步骤四：对基准面与判定线进行分析处理进行儿童行为动作判定；步骤五：对基准面与判定线进行分析判定出儿童是在攀爬、奔跑、摔倒、爬行或者咬手；步骤六：判定出儿童行为后将儿童行为消息发送到提示终端。优选的，所述步骤五中的攀爬判定过程具体如下：步骤(1)：将基准线的高度标记为0，测量出K3线的底端与基准线的之间的高度差，得到高度差Q1差；步骤(2)：测量出M3线的底端与基准线的之间的高度差，得到高度差Q2差；步骤(3)：连续采集多次高度差Q1差与高度差Q2差；步骤(4)：当高度差Q1差与高度差Q2差均超过预设值，且高度差Q1差与高度差Q2差均超过预设值的次数超过预设次数时即判定儿童行为为攀爬。优选的，所述步骤五中奔跑动作判定过程如下：步骤1：将K2线与K3线连接得到线K合，将M2线与M3线连接得到线M合；步骤2：在预设时长采集到将线K合与线M合交叉的次数，将交叉次数标记为Ct；步骤3：将预设时长标记为T，时长单位为秒，通过公式Ct/T＝CT均得到每秒交叉次数CT均；步骤4：当CT均大于预设值时即判定儿童在奔跑。优选的，所述步骤五中的摔倒判定具体过程如下：SS1：测量出Z线与基准面的之间的角度差，当Z线与基准面的之间的角度差为90°时，即表示儿童处于状态；SS2：当Z线与基准面的之间的角度差在预设时长内变大或变小超过预设值时，即判定儿童跌倒。优选的，所述步骤五中爬行状态的判定过程具体如下：测量出Z线与基准面的之间的角度差，当Z线与基准面的之间的夹角在预设角度范围内，且Z线在基准面上水平移动，即判定儿童在爬行。优选的，所述步骤五中咬手的具体判定过程如下：a：将K1线与M1线提取出，并实时测量K1线的点A2端与M1线点B2端与嘴部线U之间的距离；b：将K1线的点A2端与M1线点B2端与嘴部线U之间的唇手距离标记为Rt；c：设置判定阈值Xt，计算出唇手距离Rt与判定阈值Et之间的差值，得到Rx差；d：当Rx差的绝对值小于预设值时即判定儿童行为为咬手。优选的，所述提示终端包括智能手机与智能平板电脑。本专利技术相比现有技术具有以下优点：该基于儿童行为特征的行为动作识别算法，在使用时，通过儿童影像进行模型化线条化处理，通过对建立的模型和线条进行分析处理对儿童动作进行分析，在加快动作识别分析的同时，提升了动作识别的准确度，通过本算法可以更好的对儿童动作进行分析识别，并且分析出儿童的在进行攀爬、奔跑、摔倒、爬行或者咬手动作后会及时提醒家长，有效的减少了意外发生，让该算法更加值得推广使用。附图说明图1是本专利技术的整体结构图1。具体实施方式下面对本专利技术的实施例作详细说明，本实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。如图1所示，本实施例提供一种技术方案：一种基于儿童行为特征的行为动作识别算法，包括以下步骤：步骤一：影像采集终端采集儿童活动的影像，对儿童活动影像模型化处理，所述影像模型化处理的具体过程如下：将儿童活动影像提取出，从中提取出一张清晰的儿童全身照片，并将其从背景中抠出，标记为基准模型；步骤二：对处理出的儿童影像模型进行特征点确定处理，确定出多个特征点，所述特征点确定具体过程如下：将基准模型中的最高点标记为头部顶点P点，将基准模型中的两个肩膀的顶点标记为A1点与B1点，将基准模型中的两个臂弯点标记为A2点与B2点，将基准模型中的两个中指端点标记为A3点与B3点，将标准模型中的两个腿与躯干连接的点标记为A4点与B4点，将标准模型中的两个膝盖标记为点A5与点B5，将标准模型中的两个脚部最低点标记点A6与点B6，其中点A1、点A2、点A3、点A4、点A5与点A6在同一侧，点B1、点B2、点B3、点B4、点B5与点B6在同一侧，将基准模型中的人脸处的两个嘴角点分别标记为点W1和点W2；步骤三：确定出识别基准面，将对应特征点进行连线处理，得到判定特征线，所述基准面为儿童活动影像中的地面，所述对应特征点连线处理的过程如下：S1：将点A1与点A2连线得到K1线，将点A2与点A3连线得到K2线，将点A4与点A5连接得到K3线；S2：将点B1与点B2连线得到M1线，将点B2与点B3连线得到M2线，将点B4与点B5连接得到M3线；S3：将点W1和点W2连接得到嘴部线U，以P点为端点做一条垂直于基准面的线段将其标记为Z线；步骤四：对基准面与判定线进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于儿童行为特征的行为动作识别算法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一：影像采集终端采集儿童活动的影像，对儿童活动影像模型化处理，所述影像模型化处理的具体过程如下：将儿童活动影像提取出，从中提取出一张清晰的儿童全身照片，并将其从背景中抠出，标记为基准模型；/n步骤二：对处理出的儿童影像模型进行特征点确定处理，确定出多个特征点，所述特征点确定具体过程如下：将基准模型中的最高点标记为头部顶点P点，将基准模型中的两个肩膀的顶点标记为A1点与B1点，将基准模型中的两个臂弯点标记为A2点与B2点，将基准模型中的两个中指端点标记为A3点与B3点，将标准模型中的两个腿与躯干连接的点标记为A4点与B4点，将标准模型中的两个膝盖标记为点A5与点B5，将标准模型中的两个脚部最低点标记点A6与点B6，其中点A1、点A2、点A3、点A4、点A5与点A6在同一侧，点B1、点B2、点B3、点B4、点B5与点B6在同一侧，将基准模型中的人脸处的两个嘴角点分别标记为点W1和点W2；/n步骤三：确定出识别基准面，将对应特征点进行连线处理，得到判定特征线，所述基准面为儿童活动影像中的地面，所述对应特征点连线处理的过程如下：/nS1：将点A1与点A2连线得到K1线，将点A2与点A3连线得到K2线，将点A4与点A5连接得到K3线；/nS2：将点B1与点B2连线得到M1线，将点B2与点B3连线得到M2线，将点B4与点B5连接得到M3线；/nS3：将点W1和点W2连接得到嘴部线U，以P点为端点做一条垂直于基准面的线段将其标记为Z线；/n步骤四：对基准面与判定线进行分析处理进行儿童行为动作判定；/n步骤五：对基准面与判定线进行分析判定出儿童是在攀爬、奔跑、摔倒、爬行或者咬手；/n步骤六：判定出儿童行为后将儿童行为消息发送到提示终端。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于儿童行为特征的行为动作识别算法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：影像采集终端采集儿童活动的影像，对儿童活动影像模型化处理，所述影像模型化处理的具体过程如下：将儿童活动影像提取出，从中提取出一张清晰的儿童全身照片，并将其从背景中抠出，标记为基准模型；
步骤二：对处理出的儿童影像模型进行特征点确定处理，确定出多个特征点，所述特征点确定具体过程如下：将基准模型中的最高点标记为头部顶点P点，将基准模型中的两个肩膀的顶点标记为A1点与B1点，将基准模型中的两个臂弯点标记为A2点与B2点，将基准模型中的两个中指端点标记为A3点与B3点，将标准模型中的两个腿与躯干连接的点标记为A4点与B4点，将标准模型中的两个膝盖标记为点A5与点B5，将标准模型中的两个脚部最低点标记点A6与点B6，其中点A1、点A2、点A3、点A4、点A5与点A6在同一侧，点B1、点B2、点B3、点B4、点B5与点B6在同一侧，将基准模型中的人脸处的两个嘴角点分别标记为点W1和点W2；
步骤三：确定出识别基准面，将对应特征点进行连线处理，得到判定特征线，所述基准面为儿童活动影像中的地面，所述对应特征点连线处理的过程如下：
S1：将点A1与点A2连线得到K1线，将点A2与点A3连线得到K2线，将点A4与点A5连接得到K3线；
S2：将点B1与点B2连线得到M1线，将点B2与点B3连线得到M2线，将点B4与点B5连接得到M3线；
S3：将点W1和点W2连接得到嘴部线U，以P点为端点做一条垂直于基准面的线段将其标记为Z线；
步骤四：对基准面与判定线进行分析处理进行儿童行为动作判定；
步骤五：对基准面与判定线进行分析判定出儿童是在攀爬、奔跑、摔倒、爬行或者咬手；
步骤六：判定出儿童行为后将儿童行为消息发送到提示终端。


2.根据权利要求1所述的一种基于儿童行为特征的行为动作识别算法，其特征在于：所述步骤五中的攀爬判定过程具体如下：
步骤(1)：将基准线的高度标记为0，测量出K3线的底端与基准线的之间的高度差，得到高度差Q1差；
步骤(2)：测量出M3线的底端与基准线的之间的高度差，得到高度差Q2...

【专利技术属性】
技术研发人员：张云龙，张云凤，
申请(专利权)人：安徽兰臣信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34