[发明专利]姿态跟踪方法、装置、电子设备和计算机可读介质

说明书

本公开的实施例公开了姿态跟踪方法、装置、电子设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：对行人视频进行逐帧检测，得到人体边界框组集；将人体边界框组集输入至关节点置信度网络，得到人体姿态信息组集；对人体姿态信息组集中的每个人体姿态信息组进行匹配处理，得到匹配结果组集；生成人体光流框组集；将人体光流框组集输入至关节点置信度网络，得到光流人体姿态信息组集和光流关节点置信度信息组集；基于光流关节点置信度信息组集，对光流人体姿态信息组集进行过滤，得到目标人体姿态信息组集。该实施方式可以提高多人姿态跟踪任务的准确率。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及姿态跟踪方法、装置、电子设备和计算机可读介质。

背景技术

计算机视觉领域中的多人姿态跟踪任务就是指通过对输入的视频进行处理，在视频的每一帧中检测出每个行人的姿态，再通过对目标的外观特征、位置、运动状态等信息进行计算分析，随着时间推移正确记录每个人的连续姿态轨迹。目前，在进行多人姿态跟踪任务时，除了需要正确识别出每个行人的关节点的位置，还需要对遮挡等原因造成的不可用关节点进行过滤。对关节点进行过滤时，通常采用的方式为：根据位置概率过滤关节点。

然而，当采用上述方式对关节点进行过滤时，经常会存在如下技术问题：

第一，会错误过滤掉因运动模糊造成对应的值较低的位置概率所对应的关节点，导致对于部分行人无法准确跟踪，造成多人姿态跟踪任务的准确率较低。

第二，在人体交错遮挡的场景下，对于因错误标记到别人身上而对应值较高的位置概率所对应的关节点，无法过滤，导致对于部分行人无法准确跟踪，造成多人姿态跟踪任务的准确率较低。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了姿态跟踪方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种姿态跟踪方法，该方法包括：对行人视频进行逐帧检测，得到人体边界框组集，其中，上述人体边界框组集中的人体边界框组对应于行人视频包括的行人视频帧；将上述人体边界框组集输入至关节点置信度网络，得到人体姿态信息组集；根据上述人体姿态信息组集，对上述人体姿态信息组集中的每个人体姿态信息组进行匹配处理，以生成匹配结果组，得到匹配结果组集，其中，上述匹配结果组中的匹配结果包括对应上述匹配结果的人体边界框的至少一个视频帧号；响应于确定上述匹配结果组集中存在满足预设视频帧号条件的匹配结果，根据满足上述预设视频帧号条件的匹配结果所对应的各个匹配结果组，生成人体光流框组集，其中，上述预设视频帧号条件为匹配结果包括的至少一个视频帧号中不包含下一视频帧号，上述下一视频帧号为上述至少一个视频帧号中上述匹配结果对应的视频帧号的下一帧视频的视频帧号；将上述人体光流框组集输入至上述关节点置信度网络，得到光流人体姿态信息组集和光流关节点置信度信息组集；基于上述光流关节点置信度信息组集，对上述光流人体姿态信息组集进行过滤，得到目标人体姿态信息组集。