[发明专利]姿态检测及视频处理方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种姿态检测方法，其特征在于，包括：

获取目标图像；

根据所述目标图像，获取所述目标图像中目标对象的连续深度信息和位置信息；

根据所述连续深度信息和所述位置信息，确定所述目标对象的姿态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像，获取所述目标图像中目标对象的连续深度信息和位置信息，包括：

将所述目标图像通过第一神经网络模型，得到所述目标图像中目标对象的连续深度信息和位置信息；

所述第一神经网络模型通过第一训练数据和第二训练数据进行训练得到，其中，

所述第一训练数据为包括训练对象的训练图像；

所述第二训练数据包括所述训练对象的连续深度信息，以及所述训练对象的位置信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述连续深度信息和所述位置信息，确定所述目标对象的姿态，包括：

将所述连续深度信息和所述位置信息通过第二神经网络模型，得到所述目标对象的姿态；

所述第二神经网络模型通过第二训练数据和第三训练数据进行训练，其中，

所述第二训练数据包括训练对象的连续深度信息，以及所述训练对象的位置信息；

所述第三训练数据包括所述训练对象的姿态。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述第二训练数据根据第三训练数据生成，所述第三训练数据包括所述训练对象的姿态；

根据所述第三训练数据，生成所述第二训练数据，包括：

根据所述第三训练数据中所述训练对象的姿态，得到所述训练对象的离散深度信息，以及所述训练对象的位置信息；

对至少部分所述离散深度信息进行处理，得到所述训练对象的连续深度信息；

根据所述训练对象的连续深度信息以及所述训练对象的位置信息，生成所述第二训练数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对至少部分所述离散深度信息进行处理，得到所述训练对象的连续深度信息，包括：

获取与至少部分所述离散深度信息所对应的至少一个连接；

根据所述连接所对应的离散深度信息，确定至少一个所述连接的连续深度子信息；

统计至少一个所述连续深度子信息，得到所述训练对象的连续深度信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述连接所对应的离散深度信息，确定至少一个所述连接的连续深度子信息，包括：

根据所述连接所对应的离散深度信息，通过线性插值，得到所述连接上至少一个点的第一连续深度子信息；

确定至少一个所述连接对应的连接范围；

根据所述第一连续深度子信息，确定与所述连接对应的连接范围内至少一个点的第二连续深度子信息；

根据所述第一连续深度子信息和/或第二连续深度子信息，得到所述连接对应的连续深度子信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一连续深度子信息，确定与所述连接对应的连接范围内至少一个点的第二连续深度子信息，包括：

在所述连接范围在所述连接对应的离散深度信息的预设范围内的情况下，将所述连接对应的离散深度信息，作为所述连接范围内至少一个点的第二连续深度子信息；

在所述连接范围在所述连接对应的离散深度信息的预设范围以外的情况下，根据所述连接中距离所述连接范围内的点最近的第一连续深度子信息，得到所述连接范围内至少一个点的第二连续深度子信息。

8.一种视频处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对当前场景进行图像采集，得到采集视频；

从所述采集视频中，选定至少两帧包含目标对象的目标图像；

通过权利要求1至7中任意一项所述姿态检测方法，对至少两帧所述目标图像中的所述目标对象进行姿态检测，确定所述采集视频中所述目标对象的至少两个姿态。