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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种基于视频图像的动作识别方法、装置、设备及存储介质。本方法包括：对采集的监控范围内至少两帧图像数据进行人体检测，得到对应人体区域图像；提取人体区域图像中人体的骨骼数据，并根据骨骼数据得到人体区域图像中包含的骨骼关键点的二维坐标；根据二维坐标对人体区域图像进行特征提取，并将得到的特征向量输入动作识别模型对图像中的人体动作进行识别，得到动作分类结果；将动作分类结果与预设动作类别进行匹配，并将匹配结果返回给预设客户端。本发明通过深度学习的图卷积网络相关算法，能够基于单一骨骼点对动作进行识别，提高动作识别准确率，解决了居家监控中人体动作识别准确率低的技术问题。

主权项：1.一种基于视频图像的动作识别方法，其特征在于，所述基于视频图像的动作识别方法包括：基于预设视频采集设备采集预设监控范围内的视频流，并从所述视频流中进行采样，得到至少两帧目标图像数据；对所述目标图像数据进行人体检测，并从所述目标图像数据中提取对应的人体区域图像；提取所述人体区域图像中人体的骨骼数据，并根据所述骨骼数据对所述人体区域图像进行骨骼关键点检测，得到所述人体区域图像中包含的所述骨骼关键点的二维坐标；根据所述骨骼关键点的二维坐标，对所述人体区域图像进行特征提取，得到所述人体区域图像的特征向量；将所述特征向量输入预设动作识别模型，通过所述动作识别模型对所述人体区域图像中的人体动作进行识别，确定所述人体区域图像中人体目标的实时活动姿态，得到动作分类结果；根据所述实时活动姿态，得到动作分类结果，并将所述动作分类结果与预设动作类别进行匹配，并将匹配结果返回给预设客户端；所述根据所述骨骼数据对所述人体区域图像进行骨骼关键点检测，得到所述人体区域图像中包含的所述骨骼关键点的二维坐标包括：将所述人体区域图像输入预设图像关联模型，并将目标区域图像中同一人体对应的各个人体区域图像进行关联，得到所述人体与所述人体区域图像之间的关联关系；将所述人体区域图像输入预设人体关键点识别模型，并根据所述人体区域图像之间的关联关系对所述人体区域图像进行关键点识别，得到所述人体区域图像中包含的所述骨骼关键点的二维坐标；所述根据所述骨骼关键点的二维坐标，对所述人体区域图像进行特征提取，得到所述人体区域图像的特征向量包括：根据所述人体区域图像对应视频帧的时间，确定所述骨骼关键点的速度信息；将所述速度信息输入预设神经网络模型，通过所述神经网络模型对所述速度信息进行特征提取，得到所述目标图像数据的第一特征向量；将所述人体区域图像和所述骨骼关键点的二维坐标输入所述神经网络模型，通过所述神经网络模型对所述人体区域图像和所述骨骼关键点的二维坐标进行特征提取，得到所述目标图像数据的第二特征向量；将所述第一特征向量和所述第二特征向量进行向量拼接，得到所述人体区域图像的特征向量。

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