一种基于人工智能的姿态识别方法及系统与流程

本技术涉及公共场所动物行为安全检测的领域，尤其是涉及一种基于人工智能的姿态识别方法及系统。

背景技术：

1、随这科学技术的不断发展，人文社会的不断进步，越来越多年轻人会饲养一只宠物用来陪伴自己，然而由于动物的可控性较低，需要对动物行为进行安全监测；

2、现有的技术在对商场内安全巡查人员进行安全巡查，由于安全巡查人员有限外加商场的客流量较大，导致安全巡查人员对商场内动物安全巡查效率低下；现有的技术在对商场内动物行为安全进行检测时，只通过对动物表象或者标志性动作进行动物行为安全判断，极大的降低了对进行动物行为安全判断准确性，直接的威胁了商场内顾客和工作人员的生命财产安全。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于人工智能的姿态识别方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的姿态识别系统，包括；

3、动物图像采集模块：用于对目标商场内的动物图像进行实时采集，得到目标商场内各动物的姿态图像集合；

4、动物种类识别模块：用于对目标目标商场中各动物的姿态图像集合进行预处理，得到目标商场中各动物的动物物种；

5、姿态信息提取模块：用于对目标商场内各动物的姿态图像集合进行分析，得到目标商场内各动物的姿态信息；

6、关键点分析识别模块：用于对目标商场内各动物的姿态信息进行分析，得到目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的关联系数；

7、骨骼位置分析模块：用于对目标商场内各动物的姿态信息进行分析，得到目标商场内各动物体内各骨骼的骨骼姿态系数；

8、动物姿态识别模块：用于根据目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的关联系数和目标商场内各动物体内各骨骼的骨骼姿态系数进行分析，得到目标商场内各动物的姿态参数；

9、姿态评估处理模块：用于根据目标商场内各动物的姿态参数进行综合评估，并进行相应处理；

10、数据库：用于存储各预设动物物种的标准姿态图像集合，存储各动物物种对应的标准建模方法，存储各动物物种体内各关键点对应的各关联关键点，存储动物各骨骼的相连骨骼，存储各动物体内各骨骼的骨骼姿态系数对应的各动物体内各骨骼与对应各相连骨骼的空间向量夹角，存储各动物对应各标准危险姿态。

11、在本方案的较佳方案中，图像采集模块的具体实施方式如下；

12、通过在目标商场中预设的红外高清摄像矩阵对目标商场中各动物，进行实时图像采集，得到目标商场中各动物的姿态图像集合。

13、在本方案的较佳方案中，动物种类识别模块的具体实施方式如下；

14、建立动物种类识别模块与数据库之间的数据提取关系，提取数据库中的存储的各预设动物物种的标准姿态图像集合；

15、将目标商场内各动物的姿态图像集合与各预设动物物种的标准姿态图像集合进行对比分析，得到目标商场内各动物的姿态图像集合与各预设动物物种的标准姿态图像集合的相似度，筛选目标商场内各动物对应姿态图像集合与标准姿态图像集合相似度最高的预设动物物种，记作目标商场内各动物的物种。

16、在本方案的较佳方案中，目标商场内各动物的姿态图像集合与各种动物的标准姿态图像集合的相似度的具体实施方式如下；

17、将目标商场内各动物对应的姿态图像集合中各姿态图像与各预设预设动物物种对应的标准姿态图像集合中各标准姿态图像进行对比，得到目标商场内各动物的姿态图像集合中各姿态图像与各种动物的标准姿态图像集合中各标准姿态图像的相似度，将目标商场内各动物对应的姿态图像集合与各预设动物物种对应的标准姿态图像集合中高于预设相似度阈值的姿态图像记作符合姿态图像，统计目标商场内各动物对应的姿态图像集合与各预设动物物种对应的标准姿态图像集合中各符合姿态图像；

18、筛选获得目标商场内各动物对应的姿态图像集合与各预设动物物种对应的标准姿态图像集合中各符合姿态图像对应的相似度，通过平均值计算公式得到目标商场内各动物对应的姿态图像集合与各预设动物物种对应的标准姿态图像集合中各符合姿态图像对应的平均相似度，并将其记为目标商场内各动物对应的姿态图像集合与各预设动物物种对应的标准姿态图像集合的相似度。

19、在本方案的较佳方案中，姿态信息提取模块的具体实施方式如下；

20、提取目标商场内各动物的姿态图像集合与对应预设动物物种的标准姿态图像集合中的各符合姿态图像；

21、筛选获得目标商场内各动物的姿态图像集合与对应预设动物物种的标准姿态图像集合中的各符合姿态图像的相似度，统计目标商场内各动物的姿态图像集合中各符合姿态图像中相似度最高的符合姿态图像，记作目标商场内各动物的建模图像；

22、建立数据库与姿态信息提取模块之间的数据提取关系，提取数据库中存储的各动物物种对应的标准建模方法；

23、通过预设的高精度轮廓扫面仪对目标商场内各动物的建模图像进行全方位扫描，并通过各动物物种对应的标准建模方法进行三维建模，得到目标商场内各动物的三维模型，通过目标商场内各动物的三维模型得到目标商场内各动物姿态信息，其中目标商场内各动物姿态信息包括目标商场内各动物体内对应各预设关键点的空间坐标位置、各骨骼头端点空间坐标位置和各骨骼尾端点空间坐标位置，将目标商场内各动物体内对应各预设关键点的空间坐标位置、各骨骼头端点空间坐标位置和各骨骼尾端点空间坐标位置分别标记为jij(xij,yij,zij)、i表示为目标商场内各动物的编号，j＝1,2,...p，j表示为动物对应各预设关键点的编号，α＝1,2,...β，α示为动物对应各骨骼的编号。

24、在本方案的较佳方案中，关键点分析识别模块的具体实施方式如下；

25、建立关键点分析识别模块与数据库之间的数据提取关系，提取数据库中存储的各动物体内各关键点对应的各关联关键点，筛选获得目标商场内各动物体内各预设关键点对应的各关联关键点的空间坐标位置，将目标商场内各动物体内各预设关键点对应的各关联关键点标记为jij～m(xij～m,yij～m,zij～m)，m＝1,2,...n，m表示为预设关键点对应的各关联关键点的编号；

26、将目标商场内各动物体内对应各预设关键点的空间坐标位置jij(xij,yij,zij)和目标商场内各动物体内各预设关键点对应的各关联关键点jij～m(xij～m,yij～m,zij～m)带入两点间距离公式得到目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的距离带入空间向量公式得到目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的向量

27、将目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的距离与目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的向量带入公式

28、得到目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的关联系数oij，其中η表示为预设的距离影响因子，表示为预设的方向影响因子，γ表示为预设的关联系数影响因子；

29、公式中目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的距离与目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的向量之间不会互相影响。

30、在本方案的较佳方案中，骨骼位置分析模块的具体实施方式如下；

31、建立骨骼位置分析模块与数据库之间的数据提取关系，提取数据库中存储的动物各骨骼的各相连骨骼，筛选获得目标商场内各动物对应各骨骼的各相连骨骼，将目标商场内各动物对应各骨骼的各相连骨骼的头端点空间坐标位置和各骨骼尾端点空间坐标位置分别标记为u表示为动物骨骼对应各相连骨骼的编号；

32、根据目标商场内各动物骨骼头端点空间坐标位置和各骨骼尾端点空间坐标位置得到目标商场内各动物中各骨骼的空间向量和目标商场内各动物中各骨骼对应相连骨骼的空间向量

33、将目标商场内各动物中各骨骼的空间向量和目标商场内各动物中各骨骼对应相连骨骼的空间向量带入公式

34、得到目标商场内各动物中各骨骼与对应各相连骨骼的空间向量夹角θiα～u；

35、提取数据库中存储的各动物体内各骨骼的骨骼姿态系数对应的各动物体内各骨骼与对应各相连骨骼的空间向量夹角θ，通过目标商场内各动物中各骨骼与对应各相连骨骼的空间向量夹角θiα～u筛选获得目标商场内各动物体内各骨骼的骨骼姿态系数

36、在本方案的较佳方案中，动物姿态识别模块的具体实施方式如下；

37、将目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的关联系数oij和目标商场内各动物体内各骨骼的骨骼姿态系数带入公式，得到目标商场内各动物的姿态参数ti，其中ξ表示为预设的关联系数影响因子，ψ表示为预设的骨骼姿态系数影响因子；

38、公式中，目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的关联系数oij和目标商场内各动物体内各骨骼的骨骼姿态系数之间不会互相影响。

39、在本方案的较佳方案中，姿态评估处理模块的具体实施方式如下；

40、建立姿态评估处理模块与数据库之间的数据提取关系，提取数据库中存储的各动物对应各标准危险姿态，以及各标准危险姿态对应姿态参数，将目标商场内各动物的姿态参数与各动物对应各标准危险姿态的姿态参数进行对比，若目标商场内某动物的姿态参数大于该动物对应标准危险姿态的姿态参数，则向商场动物安全管路中心发出预警指令，进行相应处理，若目标商场内动物的姿态参数均小于该动物对应标准危险姿态的姿态参数，则该动物在目标商场内处于无危胁状态。

41、为实现上述目的，本发明还提供如下技术方案：一种基于人工智能的姿态识别方法，包括以下步骤；

42、对目标商场内的动物图像进行实时采集，得到目标商场内各动物的姿态图像集合；

43、对目标目标商场中各动物的姿态图像集合进行预处理，得到目标商场中各动物的动物物种；

44、对目标商场内各动物的姿态图像集合进行分析，得到目标商场内各动物的姿态信息；

45、对目标商场内各动物的姿态信息进行分析，得到目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的关联系数；

46、对目标商场内各动物的姿态信息进行分析，得到目标商场内各动物体内各骨骼的骨骼姿态系数；

47、根据目标商场内各动物体内各预设关键点与对应的各关联关键点的关联系数和目标商场内各动物体内各骨骼的骨骼姿态系数进行分析，得到目标商场内各动物的姿态参数；

48、根据目标商场内各动物的姿态参数进行综合评估，并进行相应处理。

49、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

50、本发明通过对商场内动物进行姿态图像采集，首先分析商场内各动物的动物种类，为后续的动物姿态识别提供了强有力的依据，同时通过对商场内各动物体内预设关键点信息和骨骼信息进行检测，进一步的提高了商场内各动物行为安全监测的准确性；

51、本发明通过对商场内各动物体内预设关键点信息和骨骼信息进行综合分析，得到目标商场内各动物的姿态参数对目标商场内各动物的行为安全进行综合评估，极大的增加了商场内各动物行为安全监测的准确性，保障了商场内顾客和工作人员的生命财产安全。

技术特征：

1.一种基于人工智能的姿态识别系统，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的姿态识别系统，其特征在于：所述图像采集模块的具体实施方式如下；

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的姿态识别系统，其特征在于：所述动物种类识别模块的具体实施方式如下；

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的姿态识别系统，其特征在于：所述目标商场内各动物的姿态图像集合与各种动物的标准姿态图像集合的相似度的具体实施方式如下；

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的姿态识别系统，其特征在于：所述姿态信息提取模块的具体实施方式如下；

6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的姿态识别系统，其特征在于：所述关键点分析识别模块的具体实施方式如下；

7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的姿态识别系统，其特征在于：所述骨骼位置分析模块的具体实施方式如下；

8.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的姿态识别系统，其特征在于：所述动物姿态识别模块的具体实施方式如下；

9.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的姿态识别系统，其特征在于：所述姿态评估处理模块的具体实施方式如下；

10.一种基于人工智能的姿态识别方法，其特征在于：包括：

技术总结
本申请公开了一种基于人工智能的姿态识别方法及系统，涉及公共场所动物行为安全检测，通过对商场内动物进行姿态图像采集，首先分析商场内各动物的动物种类，为后续的动物姿态识别提供了强有力的依据，同时通过对商场内各动物体内预设关键点信息和骨骼信息进行检测，进一步的提高了商场内各动物行为安全监测的准确性，通过对商场内各动物体内预设关键点信息和骨骼信息进行综合分析，得到目标商场内各动物的姿态参数对目标商场内各动物的行为安全进行综合评估，极大的增加了商场内各动物行为安全监测的准确性，保障了商场内顾客和工作人员的生命财产安全。

技术研发人员：吴依依
受保护的技术使用者：西安机码智能科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23