[发明专利]一种人体姿态识别的方法及装置在审

专利信息
申请号: 202011244567.5 申请日: 2020-11-10
公开(公告)号: CN112287865A 公开(公告)日: 2021-01-29
发明(设计)人: 丁泽震;王琦 申请(专利权)人: 上海依图网络科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 代理人: 朱佳
地址: 200051 上海市徐汇*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 人体 姿态 识别 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种人体姿态识别的方法,其特征在于,包括:

对待检测图像进行人体检测,识别出所述待检测图像中的人体关键点,并确定各个人体关键点的二维坐标;

将获得的各个二维坐标分别转换为世界坐标系下的三维坐标,以及将获得的各个世界坐标系下的三维坐标分别转换为人体坐标系的三维坐标;

基于各个人体关键点的人体坐标系的三维坐标,提取出待检测图像中的人体特征,所述人体特征至少包括:上肢结构化特征,下肢结构化特征和躯干结构化特征;

将获得的各个人体特征与预设的图像样本进行匹配,输出人体姿态识别结果。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对待检测图像进行人体检测,包括:

将所述待检测图像划分为若干待检测区域;

对所述每一个待检测区域进行人体检测,判断所述各个待检测区域内是否存在所述人体部分,将存在所述人体部分的区域记为人体区域;

将由所述各个人体区域构成的总区域,作为人体检测的输出结果。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将获得的各个二维坐标分别转换为世界坐标系下的三维坐标,包括:

将获得的各个二维坐标对应的二维关键点转换为相应的热力图,其中,一个二维关键点表示为在所述热力图中一预设区域内的高斯核;

将所述待检测图像中人体区域,按照预设的大小进行截取,获得截取图像;

将所述热力图和所述截取图像输入特征提取网络,获得输出的特征信息,其中,所述特征提取网络用于基于所述热力图从所述截取图像中提取特征信息;

将提取的特征信息输入坐标回归网络,获得输出的各个二维坐标对应的世界坐标系的三维坐标,其中,所述坐标回归网络用于基于输入的特征信息将二维坐标转换为世界坐标系下的三维坐标。

4.如权利要求1或3所述的方法,其特征在于,将获得的各个世界坐标系下的三维坐标分别转换为人体坐标系的三维坐标,包括:

在获得的各个世界坐标系下的三维坐标中,选取参考三维坐标集合;

基于所述参考三维坐标集合包含的各个参考三维坐标,确定人体坐标系的第一中心点;

基于所述参考三维坐标集合包含的各个参考三维坐标,确定指定的第一参考三维坐标和第二参考三维坐标之间的第二中心点,以及确定指定的第三参考三维坐标和第四参考三维坐标之间的第三中心点;

针对各个世界坐标系下的三维坐标,执行以下操作:计算一个世界坐标系下的三维坐标与所述第一中心点的差,将所述差除以所述第二中心点与所述第三中心点之间的连线,获得所述一个世界坐标系下的三维坐标在人体坐标系下的三维坐标。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述人体特征至少包括:上肢结构化特征,下肢结构化特征和躯干结构化特征,包括:

所述上肢结构化特征至少包括以下特征中的任意一种或组合:

手腕相对身体高度;

手臂弯曲角度;

手臂朝向;

所述下肢结构化特征至少包括以下特征中的任意一种或组合:

腿弯曲角度;

腿朝向;

所述躯干结构化特征至少包括以下特征中的任意一种或组合:

躯干朝向;

躯干弯曲角度。

6.一种人体姿态识别的装置,其特征在于,包括:

第一处理单元,用于对待检测图像进行人体检测,识别出所述待检测图像中的人体关键点,并确定各个人体关键点的二维坐标;

第二处理单元,将获得的各个二维坐标分别转换为世界坐标系下的三维坐标,以及将获得的各个世界坐标系下的三维坐标分别转换为人体坐标系的三维坐标;

第三处理单元,基于各个人体关键点的人体坐标系的三维坐标,提取出待检测图像中的人体特征,所述人体特征至少包括:上肢结构化特征,下肢结构化特征和躯干结构化特征;

输出单元,将获得的各个人体特征与预设的图像样本进行匹配,输出人体姿态识别结果。

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