[发明专利]部位识别方法、装置、终端及存储介质有效
| 申请号: | 202110312615.8 | 申请日: | 2018-07-24 |
| 公开(公告)号: | CN112911393B | 公开(公告)日: | 2023-08-01 |
| 发明(设计)人: | 曾梓华 | 申请(专利权)人: | 广州虎牙信息科技有限公司 |
| 主分类号: | H04N21/442 | 分类号: | H04N21/442;G06V40/10;G06V10/774 |
| 代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 孟金喆 |
| 地址: | 511442 广东省广州市番禺*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 部位 识别 方法 装置 终端 存储 介质 | ||
1.一种部位识别方法,其特征在于,包括:
获取显示有用户的至少一个部位的姿态图像;
将所述姿态图像输入至部位识别模型中;
获取所述部位识别模型输出的用户的至少一个部位的位置信息;
其中,所述部位识别模型包括特征提取子模型和部位检测子模型,所述特征提取子模型包括:多组依次连接的卷积模块和降采样模块,用于输入姿态图像,输出所述姿态图像中的特征;
所述部位检测子模型包括:多个依次连接的检测模块和卷积模块,用于输入所述姿态图像中的特征,输出对应部位的位置信息;
所述检测模块包括:相连接的降采样模块、多组依次连接的卷积模块和升采样模块;
所述部位识别模型还包括跳层;
所述跳层,用于将特征提取子模型中至少一个降采样模块输出的特征进行拼接后,与部位检测子模型中对应升采样模块输出的特征进行拼接。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述卷积模块包括M个bottleneck,每个bottleneck包括相连接的扩张层、卷积层和压缩层,输出通道数为N,其中M、N是自然数,3≤M≤5,16≤N≤96。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,每个bottleneck包括深度卷积和逐点卷积。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述部位识别模型输出的用户的至少一个部位的位置信息,包括:
获取所述部位识别模型输出的用户对应部位的热力图。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,在获取所述部位识别模型输出的用户对应部位的热力图之后,还包括:
从对应各部位的热力图中,分别确定各部位的位置坐标。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,在所述获取所述部位识别模型输出的用户的至少一个部位的位置信息之后,还包括:
根据所述至少一个部位的位置信息,计算所述用户的姿态信息;
根据所述用户的姿态信息和基准姿态信息,向用户提示姿态矫正信息。
7.一种部位识别装置,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取显示有用户的至少一个部位的姿态图像;
输入模块,用于将所述姿态图像输入至部位识别模型中;
第二获取模块,用于获取所述部位识别模型输出的用户的至少一个部位的位置信息;
其中,所述部位识别模型包括特征提取子模型和部位检测子模型,所述特征提取子模型包括:多组依次连接的卷积模块和降采样模块,用于输入姿态图像,输出所述姿态图像中的特征;
所述部位检测子模型包括:多个依次连接的检测模块和卷积模块,用于输入所述姿态图像中的特征,输出对应部位的位置信息;
所述检测模块包括:相连接的降采样模块、多组依次连接的卷积模块和升采样模块;
所述部位识别模型还包括跳层;
所述跳层,将特征提取子模型中至少一个降采样模块输出的特征进行拼接后,与部位检测子模型中对应升采样模块输出的特征进行拼接。
8.一种终端,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的部位识别方法。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的部位识别方法。
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