[发明专利]人体姿态分类方法、设备和存储介质

权利要求书

1.一种人体姿态分类方法，其特征在于，所述方法包括：

将待分类人体图像包含的多个人体划分为若干种人体，所述若干种人体包括次要人体；

对所述待分类人体图像中对应所述次要人体的次要人体区域进行填充，得到填充图像；

利用所述填充图像进行人体姿态分类，得到目标姿态分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待分类人体图像中对应所述次要人体的次要人体区域进行填充，得到填充图像，包括：

从所述待分类人体图像的人体实例分割结果中，获取所述次要人体的位置表征信息；

利用所述次要人体的位置表征信息，在所述待分类人体图像中确定所述次要人体区域；

按照预设像素值填充方式，对所述待分类人体图像中的所述次要人体区域进行像素值填充，得到所述填充图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述位置表征信息包括人体检测框位置信息和人体分割掩码中的至少一种，所述利用所述次要人体的位置表征信息，在所述待分类人体图像中确定所述次要人体区域，包括以下任意一个步骤：

将所述待分类人体图像中的次要人体检测框区域作为所述次要人体区域，所述次要人体检测框区域为与所述次要人体的人体检测框位置信息对应的区域；

将所述待分类人体图像中的次要人体分割掩码区域作为所述次要人体区域，所述次要人体分割掩码区域为与所述次要人体的人体分割掩码对应的区域；

将所述待分类人体图像中的人体交集区域作为所述次要人体区域，所述人体交集区域为所述次要人体的次要人体检测框区域与次要人体分割掩码区域之间的交集区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若干种人体包括主要人体，所述利用所述填充图像进行人体姿态分类，得到目标姿态分类结果，包括：

从所述待分类人体图像的人体实例分割结果中，获取所述主要人体的位置表征信息；

利用所述主要人体的位置表征信息，对所述填充图像中所述主要人体对应的主要人体区域进行去干扰，得到主要人体图像；

对所述主要人体图像进行人体姿态分类，得到目标姿态分类结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述位置表征信息包括人体分割掩码，所述利用所述主要人体的位置表征信息，对所述填充图像中所述主要人体对应的主要人体区域进行去干扰，得到主要人体图像，包括：

对所述填充图像和所述主要人体的人体分割掩码进行融合，得到所述主要人体图像；

和/或，所述对所述主要人体图像进行人体姿态分类，得到目标姿态分类结果，包括：

利用姿态分类网络对所述主要人体图像进行姿态分类，得到目标姿态分类结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待分类人体图像包含的多个人体划分为若干种人体，包括：

基于所述待分类人体图像的人体关键点检测结果，将所述多个人体划分为所述若干种人体，所述人体关键点检测结果包括待划分人体的关键点信息，所述待划分人体为所述待分类人体图像中能够被检测到关键点的所述人体，所述待划分人体的关键点信息包括所述待划分人体的关键点数量和所述待划分人体的每个关键点的置信度中的至少一者。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述待分类人体图像的人体关键点检测结果，将所述多个人体划分为所述若干种人体，包括：

将所述关键点数量满足第一要求的所述待划分人体确定为主要人体；或者，利用各所述待划分人体的每个关键点的置信度，得到各所述待划分人体的综合置信度，将所述综合置信度满足第二要求的所述待划分人体确定为所述主要人体；或者，获取各所述待划分人体的关键点数量以及综合置信度的加权结果，将所述加权结果满足第三要求的所述待划分人体确定为所述主要人体；以及，

将所述待分类人体图像中除所述主要人体之外的其他人体确定为所述次要人体。