[发明专利]一种移动端实时人体姿态估计方法及系统在审
| 申请号： | 202211015809.2 | 申请日： | 2022-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN115359514A | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 李翔;黄玉阔;韩潼瑜 | 申请（专利权）人： | 功夫链（上海）体育文化发展有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V10/44;G06V10/42;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连大工智讯专利代理事务所(特殊普通合伙) 21244 | 代理人： | 梁左秋 |
| 地址： | 200040 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 移动 实时 人体 姿态 估计 方法 系统 | ||
1.一种移动端实时人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下过程：
步骤100，利用图像采集设备采集检测图片；
步骤200，将检测图片输入姿态识别模型的主干网络中，进行特征提取，得到特征图；其中，所述姿态识别模型，包括：主干网络、多个反转置卷积层和一个卷积层；所述主干网络采用MobileViT网络；
步骤300，将主干网络输出的特征图，依次输入多个反转置卷积层和一个卷积层，得到人体关键点的热力图；
步骤400，根据热力图，预测出最终的人体关键点信息，实现人体姿态估计。
2.根据权利要求1所述的移动端实时人体姿态估计方法，其特征在于，所述MobileViT网络，包括：依次设置的3*3卷积模块、Mobilenetv2模块、Mobilenetv2模块、Mobilenetv2模块、Mobilenetv2模块、Mobilenetv2模块、MobileViT Block模块、Mobilenetv2模块、MobileViT Block模块、Mobilenetv2模块、MobileViT Block模块。
3.根据权利要求2所述的移动端实时人体姿态估计方法，其特征在于，所述3*3卷积模块采用降采样2倍，第二个、第五个、第六个和第七个Mobilenetv2模块均采用降采样2倍。
4.根据权利要求3所述的移动端实时人体姿态估计方法，其特征在于，所述MobileViTBlock模块里包含Transformer Encoder模块。
5.根据权利要求4所述的移动端实时人体姿态估计方法，其特征在于，所述Transformer Encoder模块具有自注意力机制；
Transformer Encoder模块内部经过多头注意力机制后，输出的特征向量经过二个全连接层，然后进行层归一化操作。
6.根据权利要求1或5所述的移动端实时人体姿态估计方法，其特征在于，所述反转置卷积层的数量是三个，所述卷积层是1*1卷积层。
7.一种移动端实时人体姿态估计系统，其特征在于，包括：采集模块、特征提取模块、反转置卷积处理模块和输出模块；
所述采集模块，用于利用图像采集设备采集检测图片；
所述特征提取模块，用于将检测图片输入姿态识别模型的主干网络中，进行特征提取，得到特征图；其中，所述姿态识别模型，包括：主干网络、多个反转置卷积层和一个卷积层；所述主干网络采用MobileViT网络；
所述反转置卷积处理模块，用于将主干网络输出的特征图，依次输入多个反转置卷积层和一个卷积层，得到人体关键点的热力图；
所述输出模块，用于根据热力图，预测出最终的人体关键点信息，实现人体姿态估计。
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