[发明专利]一种人体姿态识别模型优化方法、装置和终端设备

权利要求书

1.一种人体姿态识别模型优化方法，其特征在于，该方法包括：

利用预设的姿态估计算法获取到包括预定数量关节点的人体姿态热图；

分别将每个关节点的热图对应的特征图与人体姿态识别模型对应通道的卷积核进行深度可分离卷积以确定各个通道对应的关节点特征图；

对所述各个通道对应的关节点特征图进行局部特征和/或全局特征融合处理以获取融合姿态特征图；

利用所述融合姿态特征图确定所述各个通道之间的线性关系；

利用所述各个通道之间的线性关系更新所述人体姿态识别模型的对应通道的权重系数。

2.根据权利要求1所述的人体姿态识别模型优化方法，其特征在于，所述对所述各个通道对应的关节点特征图进行局部特征融合处理包括：

将所述各个通道对应的关节点特征图作为待局部融合处理的特征图；

根据预设的分组规则将所述各个通道对应的待局部融合处理的特征图分为多个特征图组；

利用第g个特征图组内的第i个通道对应的待局部融合处理的特征图与第g个特征图组内除第i个通道对应的待局部融合处理的特征图以外的其他各个通道对应的待局部融合处理的特征图进行局部特征融合以获取所述各个通道对应的关节点局部融合特征图；

利用所述各个通道对应的关节点局部融合特征图确定所述融合姿态特征图。

3.根据权利要求2所述的人体姿态识别模型优化方法，其特征在于，在获取所述各个通道对应的关节点局部融合特征图后，所述全局特征融合处理，包括：

分别对所述各个通道对应的关节点局部融合特征图进行平均池化操作以获取所述各个通道对应的关节点全局融合特征图；

利用所述各个通道对应的关节点全局融合特征图确定所述融合姿态特征图。

4.根据权利要求1所述的人体姿态识别模型优化方法，其特征在于，所述对所述各个通道对应的关节点特征图进行全局特征融合处理，包括：

分别对所述各个通道对应的关节点特征图进行平均池化操作以获取所述各个通道对应的关节点全局融合特征图；

利用所述各个通道对应的关节点全局融合特征图确定所述融合姿态特征图。

5.根据权利要求4所述的人体姿态识别模型优化方法，其特征在于，在获取所述各个通道对应的关节点全局融合特征图后，局部特征融合处理，包括：

将所述各个通道对应的关节点全局融合特征图作为待局部融合处理的特征图；

根据预设的分组规则将所述各个通道对应的待局部融合处理的特征图分为多个特征图组；

利用第g个特征图组内的第i个通道对应的待局部融合处理的特征图与第g个特征图组内除第i个通道对应的待局部融合处理的特征图以外的其他各个通道对应的待局部融合处理的特征图进行局部特征融合处理以获取所述各个通道对应的关节点局部融合特征图；

利用所述各个通道对应的关节点局部融合特征图确定所述融合姿态特征图。

6.根据权利要求2或5所述的人体姿态识别模型优化方法，其特征在于，局部特征融合利用以下公式表示：

U_g[i]表示第g个特征图组内的第i个通道对应的关节点局部融合特征图，表示第g个特征图组内除第i个通道对应的待局部融合处理的特征图以外的其他各个通道对应的待局部融合处理的特征图，f()表示卷积运算，表示第g个特征图组内的第i个通道对应的待局部融合处理的特征图，1≤i≤N，N表示第g个特征图组的关节点集合中包括关节点的总数，g≤G，G表示所述特征图组的数量。

7.根据权利要求2或5所述的人体姿态识别模型优化方法，其特征在于，所述预设的分组规则包括：

将右耳、左耳、右眼、左眼、鼻和颈对应的关节点作为第一组；

将右肩、右肘和右手对应的关节点作为第二组；

将左肩、左肘和左手对应的关节点作为第三组；

将右臀、右膝和右脚踝对应的关节点作为第四组；

将左臀、左膝和左脚踝对应的关节点作为第五组。