[发明专利]一种人体关键点检测方法和系统

权利要求书

1.一种人体关键点检测方法，其特征在于，所述方法包括：

对待检测图像进行缩放处理；

将缩放处理后的图像输入卷积神经网络中，得到人体关键点的热图特征图；所述卷积神经网络包括第一数目个倒置残差单元和第二数目个反卷积单元；

分别对所述热图特征图中每个人体关键点通道取最大值，以定位热图特征图中的人体关键点位置；

基于所述热图特征图中的人体关键点位置以及所述热图特征图和所述待检测图像的大小比例关系，确定所述待检测图像中的人体关键点位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络还包括至少一个融合单元；

所述第一数目个倒置残差单元依次连接，形成倒置残差分支；所述第二数目个反卷积单元依次连接，形成反卷积分支；所述倒置残差分支与所述反卷积分支连接；

每个所述融合单元分别位于相邻的两个反卷积单元之间，每个融合单元分别与一个倒置残差单元连接；

所述融合单元，用于对其输入端连接的倒置残差单元和反卷积单元输出的特征图进行通道融合，将得到的融合特征图输入所述融合单元的输出端连接的反卷积单元。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述倒置残差单元具体用于：

通过第一卷积层增加输入的特征图像的通道数；

通过第二卷积层对增加通道数后的特征图进行可分离卷积；

通过第三卷积层将第二卷积层输出的特征图的通道数降低到与所述输入的特征图像的通道数相同；

将所述第三卷积层输出的特征图与所述输入的特征图像相加，得到所述倒置残差单元输出的特征图。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述热图特征图的通道数是设定的人体关键点的数目。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对所述热图特征图中每个人体关键点通道取最大值，以定位热图特征图中的人体关键点位置，包括：

分别对所述热图特征图中每个人体关键点通道在宽和高的维度上取最大值，将最大值所在坐标位置确定为所述热图特征图中的人体关键点的位置，以定位热图特征图中的所有人体关键点位置。

6.一种人体关键点检测系统，其特征在于，所述系统包括：

缩图模块，用于对待检测图像进行缩放处理；

卷积模块，用于将缩放处理后的图像输入卷积神经网络中，得到人体关键点的热图特征图；所述卷积神经网络包括第一数目个倒置残差单元和第二数目个反卷积单元；

关键点第一定位模块，用于分别对所述热图特征图中每个人体关键点通道取最大值，以定位热图特征图中的人体关键点位置；

关键点第二定位模块，用于基于所述热图特征图中的人体关键点位置以及所述热图特征图和所述待检测图像的大小比例关系，确定所述待检测图像中的人体关键点位置。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述卷积神经网络还包括至少一个融合单元；

所述第一数目个倒置残差单元依次连接，形成倒置残差分支；所述第二数目个反卷积单元依次连接，形成反卷积分支；所述倒置残差分支与所述反卷积分支连接；

每个所述融合单元分别位于相邻的两个反卷积单元之间，每个融合单元分别与一个倒置残差单元连接；

所述融合单元，用于对其输入端连接的倒置残差单元和反卷积单元输出的特征图进行通道融合，将得到的融合特征图输入所述融合单元的输出端连接的反卷积单元。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述倒置残差单元具体用于：

通过第一卷积层增加输入的特征图像的通道数；

通过第二卷积层对增加通道数后的特征图进行可分离卷积；

通过第三卷积层将第二卷积层输出的特征图的通道数降低到与所述输入的特征图像的通道数相同；

将所述第三卷积层输出的特征图与所述输入的特征图像相加，得到所述倒置残差单元输出的特征图。