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申请/专利权人：浙江东昊信息工程有限公司

摘要：本发明涉及一种基于深度相机的寺庙香客参拜管理方法和系统，包括以下步骤：S1：通过深度相机监测是否有对佛像正在参拜的参拜人员，若是，则执行步骤S2；S2：对监测到的参拜人员进行定位，划定感兴趣区域；S3：获取连续多帧图像，对感兴趣区域进行特征提取和动作识别，得到该参拜人员的参拜方式数据；S4：通过深度相机监测该定位的参拜人员是否离开，若是，则获取该参拜人员的参拜时间数据，否则继续执行步骤S3，与现有技术相比，本发明具有方便寺庙管理、实时性高等优点。

主权项：1.一种基于深度相机的寺庙香客参拜管理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过深度相机监测是否有对佛像正在参拜的参拜人员，若是，则执行步骤S2；S2：对监测到的参拜人员进行定位，划定感兴趣区域；S3：获取连续多帧图像，对感兴趣区域进行特征提取和动作识别，得到该参拜人员的参拜方式数据；S4：通过深度相机监测该定位的参拜人员是否离开，若是，则获取该参拜人员的参拜时间数据，否则继续执行步骤S3；步骤S3具体包括：S31：分别提取连续多帧图像中感兴趣区域的人体关节点以及关节点位置关系，得到第一姿态特征和第二姿态特征；S32：将连续多帧图像中的人体关节点以及关节点位置关系进行组合，得到第三姿态特征；S33：根据第一姿态特征、第二姿态特征和第三姿态特征，通过机器学习分类，得到动作类型，获得参拜方式数据；所述的人体关节点包括头部中心点、肩部关节点、肘部关节点、手腕关节点、臀部中心点、膝部关节点和脚腕关节点；所述的第一姿态特征包括站立姿态特征和跪坐姿态特征，通过臀部中心点、膝部关节点和脚腕关节点的位置关系获得，所述的第二姿态特征包括礼拜姿态特征和垂落姿态特征，通过肘部关节点和手腕关节点的位置关系获得，所述的第三姿态特征包括直挺姿态特征和俯仰姿态特征，通过连续多帧图像中头部中心点和肩部关节点的位置关系以及位移情况获得；当膝部关节点与脚腕关节点位于同一水平位置范围内，或臀部中心点与脚腕关节点位于同一水平位置范围内时，判断第一姿态特征为跪坐姿态特征，否则判断第一姿态特征为站立姿态特征；当手腕关节点的高度高于肘部关节点时，判断第二姿态特征为礼拜姿态特征，否则判断第二姿态特征为垂落姿态特征；当连续多帧图像中头部中心点和肩部关节点的高度变化次数超过一次且高度变化数值超过设定范围阈值时，判断第三姿态特征为俯仰姿态特征，否则判断第三姿态特征为直挺姿态特征；所述的动作类型由第一姿态特征、第二姿态特征和第三姿态特征组合而成，共8种，包括站立-礼拜-直挺类型、站立-礼拜-俯仰类型、站立-垂落-直挺类型、站立-垂落-俯仰类型、跪坐-礼拜-直挺类型、跪坐-礼拜-俯仰类型、跪坐-垂落-直挺类型、跪坐-垂落-俯仰类型；当动作类型为站立-垂落-直挺类型时，判断该动作为无效参拜方式，将其从参拜方式数据中剔除，并将该参拜人员从感兴趣区域中剔除。

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