(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111678971.8 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 深圳云天励飞技 术股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市龙岗区园山 街 道龙岗大道8288号深圳大运软件小镇 17栋1楼 (72)发明人 宋方井　黄哲　肖嵘　王孝宇　 (74)专利代理 机构 深圳众鼎汇成知识产权代理 有限公司 4 4566 专利代理师 朱业刚 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 非站立姿态检测方法、 装置、 计算机设备及 存储介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术领域， 本发 明公开 了一种非站立姿态检测方法、 装置、 计算机设备 及存储介质， 所述方法包括： 获取行人视频和与 行人视频关联的三维模型， 并对 行人视频进行分 帧处理， 得到多个行人图像； 对各行人图像进行 行人区域检测， 得到与各行人图像一一对应的行 人区域； 根据各行人图像和与其对应的行人区 域， 在三维模型中构建行人轨迹图； 运用最短路 径算法， 对行人轨迹图进行最短路径识别， 得到 最短路径轨迹； 对最短路径轨迹进行非站立姿态 检测， 得到检测结果。 因此， 本发明实现了准确 地、 科学地、 自动地检测出行人视频是否存在非 站立姿态的片段， 并且提高了非站立姿态检测的 准确性和效率。 权利要求书2页 说明书14页 附图4页 CN 114495266 A 2022.05.13 CN 114495266 A 1.一种非站立姿态检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取行人视频和与所述行人视频关联的三维模型， 并对所述行人视频进行分帧处理， 得到多个行 人图像； 对各所述行人图像进行 行人区域检测， 得到与各 所述行人图像一 一对应的行 人区域； 根据各所述行人图像和与其对应的所述行人区域， 在所述三维模型中构建行人轨迹 图； 运用最短路径算法， 对所述行 人轨迹图进行最短路径 识别， 得到最短路径轨 迹； 对所述最短路径轨迹进行非站立姿态检测， 得到检测结果； 所述检测结果表征了所述 行人视频中的行 人是否存在非站立姿态的情况。 2.如权利要求1所述的非站立姿态检测方法， 其特征在于， 所述对各所述行人图像进行 行人区域检测， 得到与各 所述行人图像一 一对应的行 人区域， 包括： 通过人头检测网络对各所述行人图像进行人头检测， 得到与 各所述行人图像一一对应 的人头区域； 通过人体检测网络对各所述行人图像进行人体检测， 得到与 各所述行人图像一一对应 的人体区域； 将与同一所述行人图像对应的所述人头区域和所述人体区域记录为与该行人图像对 应的所述行 人区域。 3.如权利要求2所述的非站立姿态检测方法， 其特征在于， 所述根据各所述行人图像和 与其对应的所述行 人区域， 在所述 三维模型中构建行 人轨迹图， 包括： 对各所述行人图像和与其对应的所述行人区域中的人体区域进行身高预测， 获得各所 述行人图像所对应的预测身高值； 对所有所述预测身高值进行聚类处 理， 得到行 人身高值； 根据所述行人身高值、 各所述人头区域和各所述人体区域， 在所述三维模型中构建行 人轨迹图。 4.如权利要求3所述的非站立姿态检测方法， 其特征在于， 所述根据所述行人身高值、 各所述人头区域和各 所述人体区域， 在所述 三维模型中构建行 人轨迹图， 包括： 运用反投影射线算法， 根据所述行人身高值、 各所述人头区域和所述三维模型中的地 面参数， 在所述 三维模型中确定出与各 所述人头区域对应的人头 轨迹点； 运用反投影射线算法， 根据各所述人体区域和所述地面参数， 在所述三维模型中确定 出与各所述人体区域对应的人体轨 迹点； 基于所有所述人头 轨迹点和所述人体轨 迹点构建出 所述行人轨迹图。 5.如权利要求4所述的非站立姿态检测方法， 其特征在于， 所述基于所有所述人头轨迹 点和所述人体轨 迹点构建出 所述行人轨迹图， 包括： 根据同一时间戳的所述人头轨迹点和所述人体轨迹点， 确定出可靠点对； 所述人头轨 迹点和所述人体轨 迹点均包 含有在同一时间轴上的时间戳； 对所有所述人头轨迹点按照时间戳顺序两两相邻连接， 以及对所有所述人体轨迹点按 照时间戳 顺序两两连接， 得到行 人基础图； 基于所述可靠点对 对所述行 人基础图进行跨 点连接， 得到所述行 人轨迹图。 6.如权利要求5所述的非站立姿态检测方法， 其特征在于， 所述基于所述可靠点对对所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114495266 A 2述行人基础图进行跨 点连接， 得到所述行 人轨迹图， 包括： 基于所述可靠点和预设第 一规则， 对各所述人头轨迹点或各所述人体轨迹点进行同轨 迹的跨帧连接， 得到多个跨帧边； 基于所述可靠点和预设第 二规则， 对各所述人头轨迹点或所述人体轨迹点进行跨轨迹 连接， 得到多个跨轨 迹边； 将所述行 人基础图、 所有所述 跨帧边和所有所述 跨轨迹边构建成所述行 人轨迹图。 7.如权利要求1所述的非站立姿态检测方法， 其特征在于， 所述对所述最短路径轨迹进 行非站立姿态检测， 得到检测结果， 包括： 对所述最短路径轨 迹进行人体轨迹点分段处 理， 得到若干人体轨 迹段； 对各所述人体轨 迹段进行个数统计， 得到各 所述人体轨 迹段的人体轨 迹点数； 在检测到所述人体轨迹点数大于预设阈值 时， 确定与 该人体轨迹点数对应的所述人体 轨迹段为非站姿态轨 迹； 根据所有所述非站姿态轨 迹， 确定所述检测结果。 8.一种非站立姿态检测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取行人视频和与所述行人视频关联的三维模型， 并对所述行人视频 进行分帧处 理， 得到多个行 人图像； 检测模块， 用于对各所述行人图像进行行人区域检测， 得到与各所述行人图像一一对 应的行人区域； 构建模块， 用于根据各所述行人图像和与其对应的所述行人区域， 在所述三维模型中 构建行人轨迹图； 识别模块， 用于运用最短路径算法， 对所述行人轨迹图进行最短路径识别， 得到最短路 径轨迹； 输出模块， 用于对所述最短路径轨迹进行非站立姿态检测， 得到检测结果； 所述检测结 果表征了所述行 人视频中的行 人是否存在非站立姿态的情况。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器 上运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至 7任一项所述非站立姿态检测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述非站立姿态检测方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114495266 A 3