技术摘要：
本申请公开了一种基于监控视频的姿态检测方法、装置及系统。该方法中，获取监控视频数据；针对所述监控视频数据中的每帧图像：检测目标区域内是否存在人体；若存在人体则提取所述目标区域内的人体部位关键点；根据所述人体关键点提取人体几何特征；根据所述人体几何特  全部
背景技术：
随着图像处理技术的发展，已经广泛应用于各个领域中。例如，图像处理中的人脸 识别技术，可以应用于安保领域(如火车站进站安检、出入境安检)、支付领域(如刷脸支付) 等领域中；车牌识别技术可以应用在交通监管领域中。 基于图像处理的视频监控系统，也逐渐成熟并应用。例如，交通视频监控系统，能 够对马路上行驶的车辆进行监控，基于拍摄的图像和预设的算法判断车辆是否存在违章行 为，并确定违章车辆的车牌，以协助交警工作。又例如，还可以利用视频监控系统监测人流 量，基于拍摄的图像进行人体识别，以判断进入某区域或离开某区域的人数。 目前的视频监控系统能够实现对物体、对是否存在人体进行检测，但对于人体姿 态的检测，还有待研究。
技术实现要素：
本申请提供一种基于监控视频的姿态检测方法、装置及系统，以实现通过监控视 频实现自动检测人物的姿态。 第一方面，本申请实施例提供了一种基于监控视频的姿态检测方法，包括： 获取监控视频数据； 针对所述监控视频数据中的每帧图像： 检测目标区域内是否存在人体； 若存在人体则提取所述目标区域内的人体部位关键点； 根据所述人体关键点提取人体几何特征； 根据所述人体几何特征和预设的姿态分类器模型，确定所述目标区域内的人体的 姿态。 在一种可能的实现方式中，所述预设的姿态分类器模型包括睡觉姿态模型； 所述根据所述人体几何特征和预设的姿态分类器模型，确定所述目标区域内的人 体的姿态，包括： 根据所述人体几何特征和预设的睡觉姿态模型，确定所述目标区域内的人体是否 为睡觉姿态。 在一种可能的实现方式中，该方法还包括： 获取帧数阈值； 若确定连续N帧图像中目标区域内的人体为睡觉姿态，则输出用于指示所述人体 睡觉的指示信息，N为预设的大于1的整数。 在一种可能的实现方式中，所述检测目标区域内是否存在人体，包括： 4 CN 111597879 A 说　明　书 2/8 页 计算所述目标区域的前景像素占比； 若所述前景像素占比大于第一阈值，则根据当前帧的目标区域图像和前一帧的目 标区域图像确定差分比率； 若所述差分比率大于第二阈值，则认为所述目标区域内存在人体。 在一种可能的实现方式中，所述根据当前帧的目标区域图像和前一帧的目标区域 图像确定差分比率，包括： 将所述当前帧的目标区域图像和所述前一帧的目标区域图像转换为二值图像； 根据下述公式确定差分比率： 其中，DifferenceRatio表示差分比率，w、h分别表示所述二值图像的长和宽，I_ front(i，j)表示所述前一帧目标区域二值图像在坐标(i，j)的像素值，  I_now(i，j)表示所述 当前帧目标区域二值图像在坐标(i，j)的像素值。 在一种可能的实现方式中，所述提取所述目标区域内的人体部位关键点，包括： 根据预设的人体关键点检测器对所述目标区域进行检测，并生成人体部位关键点 坐标。 在一种可能的实现方式中，所述根据所述人体部位关键点提取人体几何特征，包 括 计算所述人体部位关键点中每两个关键点之间的距离，并根据所述距离生成线特 征； 根据所述人体部位关键点和所述线特征，生成角特征。 在一种可能的实现方式中，在根据所述距离生成线特征之后，该方法还包括：对所 述线特征进行归一化。 第二方面，本申请实施例提供了一种基于监控视频的姿态检测装置，包括： 获取模块，用于获取监控视频数据； 检测模块，用于针对所述监控视频数据中的每帧图像：检测目标区域内是否存在 人体；若存在人体则提取所述目标区域内的人体部位关键点；根据所述人体关键点提取人 体几何特征；根据所述人体几何特征和预设的姿态分类器模型，确定所述目标区域内的人 体的姿态。 第三方面，本申请实施例提供了一种基于监控视频的姿态检测设备，包括：处理 器，以及与所述处理器连接的存储器；所述处理器，用于读取所述存储器中预先存储的计算 机程序执行如第一方面所述的方法。 第四方面，本申请实施例提供了一种基于监控视频的姿态检测系统，包括：检测中 心设备和至少一个摄像设备； 所述至少一个摄像设备用于拍摄监控视频数据； 所述检测中心设备，用于获取监控视频数据；针对所述监控视频数据中的每帧图 像：检测目标区域内是否存在人体；若存在人体则提取所述目标区域内的人体部位关键点； 根据所述人体关键点提取人体几何特征；根据所述人体几何特征和预设的姿态分类器模 5 CN 111597879 A 说　明　书 3/8 页 型，确定所述目标区域内的人体的姿态。 第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介 质存储有计算机指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面中任一 项所述方法。 通过上述实施例，实现了通过视频监控系统自动对人体姿态的检测，能够帮助监 控人员快速筛查出现在监控范围内的人的姿态，使得监控人员不必耗费大量精力紧盯监控 视频，有助于降低监控人员的工作量、降低遗漏目标姿态的人的情况发生。 附图说明 为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。 图1为本申请实施例提供的基于监控视频的姿态检测方法的流程示意图； 图2为本申请实施例提供的目标区域示意图； 图3为本申请实施例提供的检测员工是否睡觉的流程示意图； 图4为本申请实施例提供的基于监控视频的姿态检测装置的结构示意图； 图5为本申请实施例提供的基于监控视频的姿态检测设备的结构示意图； 图6为本申请实施例提供的基于监控视频的姿态检测系统的示意图。