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申请/专利权人：天津工业大学
摘要：本发明提供了一种人机协作场景下人员状态判别方法，包括：S1，获取人员的状态图像；S2，判断状态图像是否符合预设的质量条件，若是，则进入S3，若否，则进入S1；S3，获取所述状态图像中包含的前景像素点的集合U1；S4，将U1中包含的前景像素点组成前景图像；S5，使用预设的特征获取算法获取所述前景图像中包含的特征信息；S6，将所述特征信息输入到预先训练完成的神经网络模型中进行识别处理，获得所述特征信息表示的状态类型。本发明通过在采集步骤增设质量条件判断步骤，能够避免低质量的图像进入后续的状态识别步骤，从而有效地提高了状态识别的速度。
主权项：1.一种人机协作场景下人员状态判别方法，其特征在于，包括S1，获取人员的状态图像；S2，判断状态图像是否符合预设的质量条件，若是，则进入S3，若否，则进入S1；S3，获取所述状态图像中包含的前景像素点的集合U1；S4，将U1中包含的前景像素点组成前景图像；S5，使用预设的特征获取算法获取所述前景图像中包含的特征信息；S6，将所述特征信息输入到预先训练完成的神经网络模型中进行识别处理，获得所述特征信息表示的状态类型；所述判断状态图像是否符合预设的质量条件，包括：采用如下方式计算状态图像的质量系数：其中，quaidx表示状态图像的质量系数，α、β、δ表示预设的比例参数，，mak表示红色分量图像redIg中的像素点的像素值的最大值，红色分量图像为状态图像在RGB颜色空间中的红色分量对应的图像，sumk表示中的像素值为k的像素点的数量，suma表示状态图像中的包含的像素点的数量，，suk表示使用图像分割算法对状态图像进行图像分割获得的前景区域中的像素点的集合，nfsuk表示suk中包含的像素点的总数，redIgc表示suk中的像素点c在红色分量图像redIg中对应的像素点的梯度幅值；若，则表示所述状态图像不符合预设的质量条件，若，则表示所述状态图像符合预设的质量条件。
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权利要求：
百度查询： 天津工业大学 一种人机协作场景下人员状态判别方法
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