一种适用于婴儿运动姿势的识别方法与流程

技术特征：
1.一种适用于婴儿运动姿势的识别方法，其特征在于，该识别方法包括以下步骤：s1、构建婴儿姿势语义注释数据库，进行婴儿姿势类别的划分，得到不同属性的婴儿姿势语义注释数据，并分层存储在数据库中；s2、分别读取每层数据库中的婴幼儿运动姿势图像，并对样本进行标记，形成标记样本；s3、将所述标记样本按采集时段进行分组，并获得标记序列；s4、构建特征识别模型，并导入学习机中进行训练，当满足需求时停止训练；s5、将所述标记序列代入训练好的特征识别模型中进行运算，并输出识别结果。2.根据权利要求1所述的一种适用于婴儿运动姿势的识别方法，其特征在于，所述婴儿姿势类别的划分包括结构化数据划分和非结构化数据划分。3.根据权利要求1所述的一种适用于婴儿运动姿势的识别方法，其特征在于，所述分别读取每层数据库中的婴幼儿运动姿势图像，并对样本进行标记，形成标记样本还包括以下步骤：s22、对每层数据库中婴幼儿运动姿势图像进行缺失值、噪声、离群点及不一致数据进行预处理操作；s23、对实体进行识别，处理数据值之间的冲突，并进行维度变换与数值规约；s24、通过规范化处理，得到标准化的标记样本。4.根据权利要求3所述的一种适用于婴儿运动姿势的识别方法，其特征在于，所述预处理操作包括数据清洗、数据集成、数据规约及数据变换。5.根据权利要求1所述的一种适用于婴儿运动姿势的识别方法，其特征在于，所述将所述标记样本按采集时段进行分组，并获得标记序列还包括以下步骤：s31、将所述标记样本按采集时段进行分组；s32、在各个分组的图片进行候选框标记，并将所述分组的图片中特殊动作或特征动作进行相应的特征提取，并根据时段划分的动作进行顺序排列，获得标记序列。6.根据权利要求5所述的一种适用于婴儿运动姿势的识别方法，其特征在于，所述将所述标记样本按采集时段进行分组还包括以下步骤：s311、若图片m-图片n为连续时间段内拍摄的图片；s312、将图片m-图片n划分在同一时段小组内。7.根据权利要求1所述的一种适用于婴儿运动姿势的识别方法，其特征在于，所述构建特征识别模型，并导入学习机中进行训练，当满足需求时停止训练还包括以下步骤：s41、构建特征识别模型，并建立数据库与所述特征识别模型的连接；s42、将图像数据转化为参数代入所述特征识别模型中进行运算，并利用所述特征识别模型读取数据库的信息，并进行滤波与平滑处理；s43、计算图像水平和垂直方向的梯度，同时计算每个像素位置的harris矩阵和harris角点响应值。8.根据权利要求7所述的一种适用于婴儿运动姿势的识别方法，其特征在于，所述构建特征识别模型公式如下：i
′
(t)＝d
ref
(x
i
,y
i
)-d
des
(x
i
,y
i
)式中，i
′
(t)为采样时段差值；
d
ref
(x
i
,y
i
)为当前采样时段下特征动作点坐标；d
des
(x
i
,y
i
)为相邻采样时段下特征动作点坐标；且i＝0,1,...,n。9.根据权利要求1所述的一种适用于婴儿运动姿势的识别方法，其特征在于，所述将所述标记序列代入训练好的特征识别模型中进行运算，并输出识别结果还包括以下步骤：s51、对以时段划分的标记序列进行定义，形成序列a、序列b、序列c及序列d；s52、将序列a、序列b、序列c及序列d输入特征识别模型中，通过harris矩阵进行计算其角点响应；s53、将harris角点响应值大于设定阈值且局部最大的位置作为特征点；s54、将所述特征点与数据库中对应存储的语义进行匹配，得到识别结果。10.根据权利要求9所述的一种适用于婴儿运动姿势的识别方法，其特征在于，所述harris矩阵进行计算的计算公式如下：harris矩阵进行计算的计算公式如下：harris矩阵进行计算的计算公式如下：harris矩阵进行计算的计算公式如下：r＝(ab-cd)
2-k(a b)2式中，m为harris矩阵；r为harris角点响应；k取值范围为0.04-0.06；i
x
为x方向的差分；i
y
为y方向的差分；w(x,y)为高斯函数；a为以第一时段至第三划分的标记序列；b为以第四时段至第六划分的标记序列；c为以第七时段至第九划分的标记序列；d为以第十时段至第十二划分的标记序列。

技术总结
本发明公开了一种适用于婴儿运动姿势的识别方法，该识别方法包括以下步骤：S1、构建婴儿姿势语义注释数据库，进行婴儿姿势类别的划分，得到不同属性的婴儿姿势语义注释数据，并分层存储在数据库中；S2、分别读取每层数据库中的婴幼儿运动姿势图像，并对样本进行标记，形成标记样本；S3、将所述标记样本按采集时段进行分组，并获得标记序列；S4、构建特征识别模型，并导入学习机中进行训练，当满足需求时停止训练；S5、将所述标记序列代入训练好的特征识别模型中进行运算，并输出识别结果。本发明通过对采样时段进行分组获得标记序列，其采用改进的特殊手法进行处理，在满足特征提取的同时，能够避免动作错漏的问题。能够避免动作错漏的问题。能够避免动作错漏的问题。


技术研发人员：李华京 杜鑫 王静 杜雯翀 陆韬
受保护的技术使用者：垒途智能教科技术研究院江苏有限公司
技术研发日：2022.08.18
技术公布日：2022/11/11