[发明专利]人体姿态估计方法、装置及终端设备有效
申请号: | 202110655977.7 | 申请日: | 2021-06-11 |
公开(公告)号: | CN113298922B | 公开(公告)日: | 2023-08-29 |
发明(设计)人: | 郭渺辰;程骏;汤志超;邵池;张惊涛;胡淑萍;庞建新 | 申请(专利权)人: | 深圳市优必选科技股份有限公司 |
主分类号: | G06V40/10 | 分类号: | G06V40/10;G06V10/82;G06T7/73;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 徐丽 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 人体 姿态 估计 方法 装置 终端设备 | ||
1.一种人体姿态估计方法,其特征在于,所述方法包括:
提取图像的第一特征数据,向二维人体姿态估计模型输入所述第一特征数据,通过所述二维人体姿态估计模型输出二维人体姿态关键点特征图及二维人体关节连接特征图、及第二特征数据;
向三维人体姿态估计模型输入所述第一特征数据及所述第二特征数据,通过所述三维人体姿态估计模型输出三维人体姿态关键点特征图;
根据所述二维人体姿态关键点特征图及所述二维人体关节连接特征图,确定所述二维人体姿态关键点特征图中各人体的人体关键点二维位置;
从所述三维人体姿态关键点特征图中获取与所述各人体的人体关键点二维位置相同的目标位置;
在所述三维人体姿态关键点特征图中获取所述目标位置对应的三通道数据,将所述三通道数据作为所述各人体的人体关键点三维位置。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述二维人体姿态关键点特征图及所述二维人体关节连接特征图,确定所述二维人体姿态关键点特征图中各人体的人体关键点二维位置,包括:
根据所述二维人体姿态关键点特征图确定多个人体关键点;
根据所述二维人体关节连接特征图确定多个关节连接关系;
将所述多个人体关键点及所述多个关节连接关系进行匹配,确定所述二维人体姿态关键点特征图中各人体的人体关键点二维位置。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
通过所述二维人体姿态估计模型按照预设倍数下采样得到所述二维人体姿态关键点特征图及所述二维人体关节连接特征图。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在接收到人体关键点二维位置提取指令时,根据所述二维人体姿态关键点特征图及所述二维人体关节连接特征图,确定所述二维人体姿态关键点特征图中各人体的人体关键点二维位置。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述向三维人体姿态估计模型输入所述第一特征数据及所述第二特征数据,包括:
将所述第一特征数据及所述第二特征数据进行合并,得到合并结果;
向所述三维人体姿态估计模型输入所述合并结果。
6.一种人体姿态估计模型的训练方法,其特征在于,所述人体姿态估计模型包括待训练的二维人体姿态估计模型及待训练的三维人体姿态估计模型,所述方法包括:
控制冻结所述待训练的三维人体姿态估计模型,向所述待训练的二维人体姿态估计模型输入二维人体关键点数据进行训练得到训练好的二维人体姿态估计模型,其中,所述二维人体关键点数据包括标注人体关键点二维位置信息的图像数据;
控制冻结所述待训练的二维人体姿态估计模型,向所述待训练的三维人体姿态估计模型输入三维人体关键点数据进行训练得到训练好的三维人体姿态估计模型,所述三维人体关键点数据包括标注人体关键点三维位置信息的图像数据;
提取图像的第一特征数据,向所述训练好的二维人体姿态估计模型输入所述第一特征数据,通过所述二维人体姿态估计模型输出二维人体姿态关键点特征图及二维人体关节连接特征图、及第二特征数据;
向所述训练好的三维人体姿态估计模型输入所述第一特征数据及所述第二特征数据,通过所述三维人体姿态估计模型输出三维人体姿态关键点特征图;
根据所述二维人体姿态关键点特征图及所述二维人体关节连接特征图,确定所述二维人体姿态关键点特征图中各人体的人体关键点二维位置;
从所述三维人体姿态关键点特征图中获取与所述各人体的人体关键点二维位置相同的目标位置;
在所述三维人体姿态关键点特征图中获取所述目标位置对应的三通道数据,将所述三通道数据作为所述各人体的人体关键点三维位置。
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