[发明专利]一种人体关键点识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例提供了一种人体关键点识别方法、装置及电子设备。该方法包括：获取待识别人体关键点的目标图像；利用预先训练的神经网络模型，生成目标图像中每个人体关键点的多级热度图；所述多级热度图中各级热度图的尺寸相同且各级热度图对应的映射比值逐级放大；该神经网络模型为基于样本图像，以及样本图像中每个人体关键点的多级真值热度图，所训练得到的模型；按照预定的识别规则，基于目标图像中每个人体关键点的多级热度图，确定目标图像中的每个人体关键点的坐标。通过本方案可以实现在模型复杂度较低的情况下，保证人体关键点识别的识别精准度的目的。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种人体关键点识别方法、装置及电子设备。

背景技术

人体关键点识别是动作识别、异常行为检测、安防等的实现基础，其主要用于从给定的图像中定位人体的身体关键部位，例如头部、颈部、肩部、手部等部位。

现有技术中，在识别人体关键点时，获取待识别人体关键点的目标图像，通过预先训练的神经网络模型，生成该目标图像中每个人体关键点的单张的热度图heat map，进而，基于每个人体关键点的单张的热度图，确定每个人体关键点的坐标。其中，任一关键点的热度图为该关键点可能存在的位置的概率分布图。

发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术至少存在如下问题：

人体关键点的识别精度和模型复杂度无法同时保证，具体体现在：如果关键点的识别精准度较高，那么，热度图的尺寸需要较大，这样导致所利用的神经网络模型的复杂度会较高。

因此，如何在模型复杂度较低的情况下，保证人体关键点识别的识别精准度，是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种人体关键点识别方法、装置及电子设备，以实现在模型复杂度较低的情况下，保证人体关键点识别的识别精准度的目的。

具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种人体关键点识别方法，包括：

获取待识别人体关键点的目标图像；

利用预先训练的神经网络模型，生成所述目标图像中每个人体关键点的多级热度图；其中，所述多级热度图中各级热度图的尺寸相同且所述各级热度图对应的映射比值逐级放大，每级热度图对应的映射比值为在横向和纵向中的每一方向上，该级热度图中像素点相对于目标图像中像素点的映射比值；所述神经网络模型为基于样本图像，以及所述样本图像中每个人体关键点的多级真值热度图，所训练得到的模型；

按照预定的识别规则，基于所述目标图像中每个人体关键点的多级热度图，确定所述目标图像中的每个人体关键点的坐标；其中，所述预定的识别规则为：针对每一人体关键点，通过该人体关键点的多级热度图，从所述目标图像中逐级缩小区域以得到该人体关键点的规则。

可选地，所述按照预定的识别规则，基于所述目标图像中每个人体关键点的多级热度图，确定所述目标图像中的每个人体关键点的坐标的步骤，包括：

按照预定的第一计算公式，基于所述目标图像中每个人体关键点的多级热度图，确定所述目标图像中的每个人体关键点的坐标；

其中，所述预定的第一计算公式包括：