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[发明专利]一种人体体前屈图像的检测方法及设备-CN201910193816.3在审
发明人：卢旭;张钰婧 -专利权人：广东技术师范大学
申请日： 2019-03-14 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体体前屈图像的检测方法及设备，其中，该方法包括：将待检测的人体体前屈图像转化为人体体前屈灰度图像；对所述人体体前屈灰度图像进行边缘检测，得到人体体前屈边缘图像；从所述人体体前屈边缘图像中提取肩部特征点、臀部特征点和腿部特征点；计算由所述肩部特征点、臀部特征点和腿部特征点组成的以臀部特征点为顶点的屈体角的角度。通过本发明，能够准确的检测出人体体前屈图像中的人体屈体关节点，进而快速准确的测量出屈体关节的活动角度，使得人体柔韧性检测更加准确。
体前屈特征点检测屈体臀部边缘图像灰度图像图像肩部腿部人体柔韧性边缘检测图像转化关节点关节测量

[发明专利]基于骨骼关节特征和表面特征融合的人体行为识别方法-CN201510196674.8在审
发明人：明安龙;周瑜;廖鸿宇;孙放 -专利权人：北京雷动云合智能技术有限公司
申请日： 2015-04-24 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体行为识别方法，具体为一种新的结合骨骼局部的关节特征和全局的表面特征的融合框架进行行为识别的方法。首先，收集整个序列的关节特征和表面特征，并且分别地对上述收集到的特征进行训练支持向量机(SVM)模型；然后对待检测某一行为的每一种特征(关节或者表面)都进行标签类的匹配；最后，将上述匹配后的两种特征进行融合，通过融合框架计算特征概率来进行人体行为识别。本发明不但能够提供人体每个行为的独特性信息，同时，由于该方法融合了人们的局部深度信息和全局深度信息，因此，能够识别具有挑战性的人体行为。
基于骨骼关节特征表面融合人体行为识别方法

[发明专利]一种运动人体目标识别方法、装置及存储介质-CN202211351684.0在审
发明人：杨轩;曾庆超;韩放;赵伟;郭志 -专利权人：北京环境特性研究所
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种运动人体目标识别方法、装置及存储介质，该方法包括：获取目标空间内的视频图像；其中，视频图像由至少四个双目摄像机得到；对视频图像进行特征提取，得到人体特征信息；其中，人体特征信息包括人脸特征信息、人体尺寸信息和运动姿态轨迹；根据人体特征信息构建数据库；利用目标识别算法判断数据库中是否存在目标人物；若存在，则输出目标人物的人体特征信息。本方案提供的运动人体目标识别有效提高了复杂背景下实时识别运动人体的准确性。
一种运动人体目标识别方法装置存储介质

[发明专利]人体模型的重建方法、人体重建模型的训练方法及装置-CN202211666167.2在审
发明人：杨黔生 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种人体模型的重建方法、人体重建模型的训练方法及装置，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域，可应用于3D视觉等场景。具体实现方案为：获取待重建人体图像，提取待重建人体图像的目标图像特征和目标逆运动学特征，其中，目标逆运动学特征表征待重建人体图像的各三维关键点之间的目标位置关联信息，根据目标图像特征和目标逆运动学特征，生成待重建人体图像的人体模型，使得生成的人体模型可以相对高度还原待重建人体图像中人体的特征，从而提高了人体模型的准确性、有效性、以及可靠性。
人体模型重建方法人体模型训练装置

[发明专利]人体关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211167898.2有效
发明人：宁欣;冉航;张玉贵;李爽;李卫军 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种人体关键点检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中所述人体关键点检测方法包括：获取待检测人体图像；基于待检测人体图像，生成待检测人体图像对应的第一特征图及第二特征图；基于第一特征图、第二特征图及关键点密集度先验知识，确定待检测人体图像对应的关键点检测结果；关键点密集度先验知识用于区分第二特征图中的人体关键点稠密部位和人体关键点稀疏部位。通过上述方法，能够针对不同关键点部位采用不同分辨率的特征图进行检测，在保证人体关键点稀疏部位检测精度的基础上，实现了对人体关键点稠密部位的精确检测，进而提高了对人体全身关键点的检测精度。
人体关键检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]人体识别模型的训练方法及装置-CN202211613428.4在审
发明人：黄泽元 -专利权人：北京龙智数科科技服务有限公司
申请日： 2022-12-15 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本公开涉及机器学习技术领域，提供了一种人体识别模型的训练方法及装置。该方法包括：构建特征交互网络、局部特征增强网络和局部特征优化网络，以残差神经网络为主干网络，依次后接特征交互网络、局部特征增强网络和局部特征优化网络，得到人体识别模型；获取人体训练数据集，将人体训练数据集中训练样本输入人体识别模型；分别通过残差神经网络的多个阶段网络输出多个阶段特征；利用特征交互网络对多个阶段特征进行特征融合处理，得到融合特征，并对多个阶段特征和融合特征进行交互处理，得到总交互特征；利用局部特征增强网络处理总交互特征，得到样本特征以及多个局部特征；基于样本特征以及多个局部特征，利用损失函数训练人体识别模型。
人体识别模型训练方法装置

[发明专利]一种监控方法、装置和系统-CN201710442569.7在审
发明人：王爱真 -专利权人：上海思依暄机器人科技股份有限公司
申请日： 2017-06-13 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：方法应用于机器人，所述机器人与至少一个人体监测设备通信连接，其中人体监测设备用于检测用户的人体特征数据；方法包括获取至少一个人体监测设备发送的人体特征数据；判断所述人体特征数据是否满足预设条件；当判断所述人体特征数据不满足预设条件时，发送通知消息至指定设备或指定服务器，所述通知消息包括所述人体特征数据，以使得所述指定设备或指定服务器依据所述人体特征数据执行相应决策。本申请能够依据人体监测设备检测到的人体特征数据判断老年人是否发生异常情况，并在确定老年人发生异常情况时，针对性地提供相应帮助，在一定程度上保证了老年人的生命安全。
一种监控方法装置系统

[发明专利]人体动作识别方法、装置、设备与计算机可读存储介质-CN202310030198.7在审
发明人：竺浩;姜会秀;刘建平;刘颖峰 -专利权人：深圳市杉川机器人有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体动作识别方法、装置、设备与计算机可读存储介质，该方法包括：确定待检测图像对应的单帧图像，根据单帧图像得到人体关键点信息；确定所述待检测图像对应的图像累积帧，根据所述图像累积帧得到人体特征图集合；基于所述人体关键点信息和所述人体特征图集合确定所述待检测图像中的人体动作。本发明通过得到人体关键点信息和人体特征图集合，基于人体关键点信息和人体特征图集合得到更多识别信息，进而确定人体动作，提高了人体动作识别的准确率。
人体动作识别方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于行人ReID的无感知人脸识别系统及识别方法-CN202010195478.X有效
发明人：宋剑飞;高福杰 -专利权人：创新奇智（北京）科技有限公司
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行人ReID的无感知人脸识别系统及识别方法，其中系统包括：视频流获取模块，用于获取视频帧图像；人体检测模块，用于对视频帧图像进行人体检测及人体特征提取，然后将于当前帧中提取的人体特征与从当前帧的上一帧中提取的各人体特征进行特征匹配，并对匹配成功的人体特征与一行人ReID库中存储的各行人特征进行比对，得到行人ID比对结果；人脸检测模块，用于对匹配成功的人体进行进一步的人脸特征提取，然后将提取到的人脸特征与存储于一人脸库中的人脸进行逐一比对本发明利用前后帧图像中的人体特征的关联性，对行人的人体特征以及人脸特征进行检测，降低了对行人的漏检率。
基于行人 reid 感知识别系统方法

[发明专利]人体尺寸测量方法、装置和电子设备-CN202211268664.7在审
发明人：宁欣;余在洋;张丽萍;孙琳钧;董肖莉;李卫军 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： A61B5/107 文献下载
摘要：本发明提供一种人体尺寸测量方法、装置和电子设备。上述人体尺寸测量方法包括：根据人体尺寸标准，基于深度摄像头获得符合人体尺寸标准的关键特征点集合；基于人体对称规则对所述关键特征点集合进行第一类异常点修正，获得第一关键特征点集合；基于所述第一关键特征点集合中的正常点，通过曲面拟合的方式对所述第一关键特征点集合进行第二类异常点修正，获得目标关键特征点集合；基于所述目标关键特征点集合对人体关键部位进行尺寸测量。该方法对人体关键特征点进行修正后提高了关键特征点的准确性，并进一步提高人体尺寸测量的准确性。
人体尺寸测量方法装置电子设备

[发明专利]一种人体骨骼关键点检测方法、装置、设备及介质-CN201910888770.7有效
发明人：谷继力;赵鑫;张雷;张文波;郑文 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本公开关于一种人体骨骼关键点检测方法、装置、设备及介质，用以降低人体骨骼关键点检测的计算量，使其适用于嵌入式手持设备。所述人体骨骼关键点检测方法，包括：获取包含人体的图像数据；对所述图像数据进行至少一次下采样处理，得到用于表征所述图像数据中人体信息的第一特征；将所述第一特征输入到第一沙漏网络中，得到输出的用于表征人体关键点的第二特征；将所述第一特征和所述第二特征串联得到第三特征，将所述第三特征输入到第二沙漏网络中，得到输出的用于表征人体关键点的第四特征；基于所述第四特征，确定所述图像数据中的人体骨骼关键点。
一种人体骨骼关键检测方法装置设备介质

[发明专利]一种基于图像分析的人体特征参数提取方法及系统-CN201811581488.6在审
发明人：韦鹏程;彭亚飞;赵宇 -专利权人：重庆第二师范学院
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于人体特征参数识别技术领域，公开了一种基于图像分析的人体特征参数提取方法及系统，通过用户的照片图像处理，提取用户轮廓和关键特征区域和特征点，得到用户特征参数信息的关键部分；通过在人体数据库中扫描足够的人体扫描数据，获得一个能够反映人体特征的神经网络模型；根据输入所获得的身高、胸围、腰围、臀围关键部位的参数信息，直接生成神经网络模型，生成与真实人体形状相匹配的人体特征曲线；从用户的照片信息开始，在3D扫描人体数据库中搜索一个与用户身体匹配的类似人体三维模型本发明的反向传播神经网络(BP神经网络)用于绘制三维人类特征曲线，该方法的应用可以很好地提取出人类特征参数。
人体特征参数神经网络模型人类特征人体特征图像分析匹配数据库反向传播神经网络胸围用户特征参数照片图像处理腰围参数信息关键部位关键特征人体扫描三维模型用户轮廓用户身体照片信息真实人体特征点臀围三维扫描搜索绘制身高应用

[发明专利]一种通过人体骨架提取技术的行为识别方法和系统-CN202011423108.3在审
发明人：糜佳;王建新;代宁 -专利权人：南京代威科技有限公司
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种通过人体骨架提取技术的行为识别方法和系统，涉及行为识别领域。一种通过人体骨架提取技术的行为识别方法，包含如下步骤：通过人体特征和行为特征建立人体模型，根据上述人体模型提取各关节点的速度变化特征、人体的地理坐标变化特征、不同关节之间的夹角特征以及不同关节点之间的相对坐标变化特征；利用人体的上述速度变化特征、上述地理坐标变化、上述夹角特征和上述相对坐标变化特征通过反向传播算法神经网络进行机器学习建立神经网络系统模型，利用上述神经网络系统模型进行行为识别，此外本发明还提出了一种通过人体骨架提取技术的行为识别系统，本发明能够满足对人们的陪护，并且提高人体行为识别的精度。
一种通过人体骨架提取技术行为识别方法系统

[实用新型]一种直观显示人体生理特征状态的穿戴式智能设备-CN201520786198.0有效
发明人：周茂奎;胡慧英;林土飞 -专利权人：深圳市前海富达科技有限公司
申请日： 2015-10-12 - 公布日： 2016-03-02 - 主分类号： A61B5/0205 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种直观显示人体生理特征状态的穿戴式智能设备，包括一组人体特征传感器，对所述的人体特征传感器输出的结果进行处理的主处理模块，显示所述的主处理模块输出的结果的显示模块；所述的主处理模块中包括将所述的人体特征传感器输出的人体特征参数与健康标准比较获得被测人体生理特征状态的信号处理电路；所述的显示模块包括一组发光二极管；所述的信号处理电路输出的不同的人体生理特征状态分别与不同的发光二极管相连。本实用新型通过采用发光二极管直观反映人体特征传感器检测的人体特征是否正常，用户使用特别方便。
一种直观显示人体生理特征状态穿戴智能设备

[发明专利]一种全身人体网格表面重建方法及相关装置-CN202310015456.4有效
发明人：林靖;曾爱玲;李昱;张磊 -专利权人：粤港澳大湾区数字经济研究院（福田）
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种全身人体网格表面重建方法及相关装置，方法包括确定目标图像的交互特征令牌和交互人体令牌；基于交互人体令牌确定人体参数，基于交互特征令牌获得多分辨率的特征图及模块令牌，基于模块令牌及多分辨率的特征图确定模块参数；基于人体参数及模块参数确定全身人体网络表面。本实施例将人体令牌与特征令牌进行交互，使得人体令牌学习到全局的人体依赖关系，提高人体参数的准确性；同时，通过关键点特征引导多分辨率的特征图进行交互学习，这样既可以学习到关键点间的自相关性和依赖关系，又可以以从多分辨率的特征图中学习到图像信息以及视觉线索，提高脸部参数和手部参数的准确性，进而提高了全身人体网络表面的准确性。
一种全身人体网格表面重建方法相关装置