[发明专利]一种基于深度图像的三维外形恢复和姿态估计方法和装置有效

专利信息
申请号: 202010332318.5 申请日: 2020-04-24
公开(公告)号: CN111709270B 公开(公告)日: 2022-11-15
发明(设计)人: 邓小明;朱玉影;曲文天;马翠霞;王宏安 申请(专利权)人: 中国科学院软件研究所
主分类号: G06V40/16 分类号: G06V40/16;G06V40/10;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04
代理公司: 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 代理人: 邱晓锋
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提出一种基于深度图像的三维外形恢复和姿态估计方法和装置,采用基于点云的级联深度学习网络,实时高精度地恢复三维外形以及三维关节点坐标。本发明提出参数化模型层,基于预定义的参数化模型,通过神经网络恢复模型参数恢复三维外形和对应关节点坐标。本发明提出关节自适应调整子网络,解绑三维外形与关节点之间的内在关系,自适应学习三维外形和不同骨架标注的关节点坐标的关系。同时现有数据集缺乏三维外形标注,因此本发明提出Chamfer损失提供三维外形的弱监督。经过实际使用验证,本发明具有自动化程度高、精度高和实时性的优点,可满足专业的或者大众化的应用需求。
搜索关键词: 一种 基于 深度 图像 三维 外形 恢复 姿态 估计 方法 装置
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