(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 202210032653.2 (22)申请日 2022.01.12 (71)申请人 燕山大学 地址 066004 河北省秦皇岛市河北 大街西 段438号 (72)发明人 金立生　贺阳　王欢欢　霍震　 金秋坤　张哲　郭柏苍　谢宪毅　 (74)专利代理 机构 北京市诚辉律师事务所 11430 专利代理师 成丹　耿慧敏 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/762(2022.01)G06V 10/764(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 可形变群体识别方法、 装置、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本申请提供一种可形变群体识别方法、 装 置、 电子设备及存储介质， 该方法包括： 获取待识 别视频， 并对待识别视频进行帧提取， 得到单帧 图像数据； 待识别视频中包括行人； 将单帧图像 数据输入预设人体 关键点提取模 型中， 得到所有 行人的人体关键点信息； 人体关键点信息包括头 部关键点信息； 根据头部关键点信息， 对行人进 行人群聚类， 将行人划分为至少一个群体； 判断 每个群体中是否存在可形变特征， 存在可形变特 征所对应的群体为可形变群体。 该方案可形变群 体识别精度高。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 114529866 A 2022.05.24 CN 114529866 A 1.一种可 形变群体识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待识别视频， 并对所述待识别视频进行帧提取， 得到单帧图像数据； 所述待识别视 频中包括行 人； 将所述单帧图像数据输入预设人体关键点提取模型中， 得到所有所述行人的人体关键 点信息； 所述人体关键点信息包括头 部关键点信息； 根据所述头部关键点信息， 对所述行人进行人群聚类， 将所述行人划分为至少一个群 体； 判断每个所述群体中是否存在可形变特征， 存在可形变特征所对应的所述群体为可形 变群体。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述头 部关键点信息包括头 部坐标； 所述根据所述头部关键点信息， 对所述行人进行人群聚类， 将所述行人划分为至少一 个群体， 包括： 根据所述头 部坐标， 计算所述行 人之间的吸引势和排斥 势； 通过比较所述吸引势与所述排斥势的大小， 进行所述行人的聚类， 通过反复迭代， 直到 没有剩余的所述行 人未分类， 终止迭代， 将所述行 人划分为至少一个 群体。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述头部坐标， 计算所述行人之 间的吸引势和排斥 势， 包括： 从所有所述头 部关键点信息 选取任意 一个头部坐标作为第一头 部坐标； 分别计算所述第 一头部坐标与第 二头部坐标的吸引势及排斥势； 所述第 二头部坐标为 所有头部坐标中除所述第一头 部坐标外任一头 部坐标。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述通过比较所述吸引势与所述排斥势的 大小， 进行 所述行人的聚类， 包括： 若所述第一头部坐标与第 二头部坐标的所述吸引势大于或等于所述排斥势， 则所述第 一头部坐标与所述第二头部坐标为同一类， 将所述第一头部坐标对应的行人与所述第二头 部坐标对应的行 人划分为 一个群体； 若所述第一头部坐标与第 二头部坐标的所述吸引势小于所述排斥势， 则所述第 一头部 坐标与所述第二头部坐标不为同一类， 所述第一头部坐标与所述第二头部坐标不属于同一 群体。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括： 若所述行人的人体关键 点信息中有漏检时， 补充漏检的人体关键点信息， 将漏检的关键点 坐标设为空值。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述判断每个所述群体中是否存在可形变 特征， 包括： 根据所有行 人的所述人体关键点信息， 确定所有行 人的同一部位关键点个数； 根据所述所有行 人的同一部位关键点个数， 确定均值和标准差； 根据所述均值和标准差， 判断所述群体 内部是否存在遮挡， 若存在遮挡， 则判定所述群 体中存在可 形变特征。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述人体关键点包括右踝关节、 右膝关节、 右髋关节、 左髋关节、 左膝关节、 左踝关节、 骨盆、 胸 部、 上颈、 头部、 右腕关节、 右肘关节、 右 肩关节、 左肩关节、 左肘关节、 左腕关节。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114529866 A 28.一种可 形变群体识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取待识别视频， 并对所述待识别视频进行帧提取， 得到单帧图像数 据； 所述待识别视频中包括行 人； 确定模块， 用于将所述单帧图像数据输入预设人体关键点提取模型中， 得到所有所述 行人的人体关键点信息； 所述人体关键点信息包括头 部关键点信息； 聚类模块， 用于根据 所述头部关键点信 息， 对所述行人进行人群聚类， 将所述行人划分 为至少一个 群体； 处理模块， 用于判断每个所述群体中是否存在可形变特征， 存在可形变特征所对应的 所述群体为可形变群体。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现如权利要求 1‑7中任一所述的可形变 群体识别方法。 10.一种可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执行时 实现如权利要求1 ‑7中任一所述的可 形变群体识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114529866 A 3