(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 20221047410 5.5 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 北京精鸿软件科技有限公司 地址 100080 北京市海淀区海淀东 三街2号 9层901-01、 02 (72)发明人 王超　沐天宇　陈奕名　霍卫涛　 马丁　阚海鹏　张清宇　 (74)专利代理 机构 北京英创嘉友知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11447 专利代理师 张桂杰 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 坐姿识别方法、 装置及存 储介质 (57)摘要 本公开涉及一种坐姿识别方法、 装置及存储 介质， 属于图像处理领域， 所述方法包括： 获取多 帧的人物图像； 对所述人物图像的每一帧进行特 征提取， 得到关键点信息； 基于所述关键点信息， 确定特征矩阵； 将所述特征矩阵输入 预先训练的 坐姿识别模 型， 得到所述人物图像对应的各个坐 姿的概率。 通过获取多帧的人物图像， 并提取人 物图像中关键点信息， 构建人物图像对应的特征 矩阵， 以使得坐姿识别模型基于特征矩阵， 对人 物图像中人物的坐姿进行识别， 无需依赖穿戴设 备， 即能够有效地实现坐姿识别， 降低了坐姿识 别的成本 。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 114821652 A 2022.07.29 CN 114821652 A 1.一种坐姿识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取多帧的人物图像； 对所述人物图像的每一帧进行 特征提取， 得到关键点信息； 基于所述关键点信息， 确定特 征矩阵； 将所述特征矩阵输入预先训练 的坐姿识别模型， 得到所述人物图像对应的各个坐姿的 概率。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述关键点信息， 确定特征矩阵 包括： 对所述关键点信息进行筛 选， 得到去除冗余关键点的第一关键点信息； 基于所述第一关键点信息， 确定所述特 征矩阵。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述关键点信息， 确定特征矩阵 包括： 对所述关键点信息进行位置编码， 得到包括 位置编码信息的第二关键点信息； 基于所述第二关键点信息， 确定所述特 征矩阵。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述关键点信息， 确定特征矩阵 包括： 对所述关键点信息进行归一 化， 得到归一 化后的第三关键点信息； 基于所述第三关键点信息， 确定所述特 征矩阵。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述关键点信息， 确定特征矩阵 包括： 对所述人物图像的每一帧图像的关键点信息进行 特征拼接操作， 确定所述特 征矩阵。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述坐姿识别模型包括注意力模块以及坐 姿分类模块， 所述将所述特征矩阵输入预先训练的坐姿识别模型， 得到所述人物图像对应 的各个坐姿的概 率包括： 将所述特征矩阵输入所述注意力模块， 确定所述特征矩阵中的各个子特征的注意力分 数； 基于所述注意力分数， 对所述特 征矩阵进行处 理得到第一特 征矩阵； 将所述第一特征矩阵输入所述坐姿分类模块， 得到所述人物图像对应的各个坐姿的概 率。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述 坐姿识别模型的训练包括： 获取样本人物图像， 所述样本人物图像包括坐姿类型标注信息， 每一所述样本人物图 像包括多帧图像； 对所述样本人物图像的每一帧进行 特征提取， 得到样本关键点信息； 基于所述样本关键点信息， 确定样本特 征矩阵； 将所述样本特征矩阵输入初始坐姿识别模型， 确定所述样本人物图像对应的各个坐姿 的样本概 率； 根据所述样本概率以及所述坐姿类型标注信 息， 对所述初始坐姿识别模型的参数进行 调整。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述初始坐姿识别模型包括注意力模块以权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821652 A 2及坐姿分类模块， 所述将所述样本特征矩阵输入初始坐姿识别模型， 得到所述样本人物图 像对应的各个坐姿的样本概 率包括： 将所述样本特征矩阵输入所述注意力模块， 得到所述样本特征矩阵中的各个子特征的 样本注意力分数； 基于所述样本注意力分数， 对所述样本特 征矩阵进行处 理得到第一样本特 征矩阵； 将所述第一样本特征矩阵输入所述坐姿分类模块， 得到所述样本人物图像对应的各个 坐姿的样本概 率； 所述根据 所述样本概率以及所述坐姿类型标注信 息， 对所述初始坐姿识别模型的参数 进行调整包括： 根据所述样本概率以及所述坐姿类型标注信 息， 对所述注意力模块以及所述坐姿分类 模块的参数进行调整。 9.一种坐姿识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取装置， 用于获取多帧的人物图像； 提取模块， 用于对所述人物图像的每一帧进行 特征提取， 得到关键点信息； 确定模块， 用于基于所述关键点信息， 确定特 征矩阵； 识别模块， 用于将所述特征矩阵输入预先训练的坐姿识别模型， 得到所述人物图像对 应的各个坐姿的概 率。 10.一种非临时性计算机可读存储介质， 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权利要求1 ‑8中任一项所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821652 A 3