[发明专利]一种基于骨骼关节点识别的人体姿态特征提取方法

说明书

本发明公开了一种基于骨骼关节点识别的人体姿态特征提取方法，涉及人体骨骼技术领域，包括物件主体，物件主体的一侧固定连接有防滑固定脚，所述物件主体的一侧固定连接有固定壳，所述固定壳的一侧固定连接有第一支撑杆，所述第一支撑杆的一侧固定连接有第二电机，所述第二电机的输出轴通过联轴器固定连接有固定板，所述固定壳的一侧固定连接有保护块，所述固定壳的一侧开设有第一镂空开口，所述固定板的一侧固定连接有圆柱导杆，所述圆柱导杆的一侧活动连接有套环。本发明通过设置的检测提取组件和储物壳和设置的物件主体以及固定板能够便于使用者进行高效的检测提取使用，满足了使用者能够进行高效检测提取的使用需求。

技术领域

本发明涉及人体骨骼技术领域，具体涉及一种基于骨骼关节点识别的人体姿态特征提取方法。

背景技术

人体姿态识别是检测图像或者视频中人体关键点的位置、构建人体骨架图的过程。利用人体姿态信息可以进一步进行动作识别、人机信息交互、异常行为检测等任务。然而，人的肢体比较灵活，姿态特征在视觉上变化比较大，并且容易受到视角和服饰变化的影响。

中国专利公开号为CN115171152A，该专利文献所公开的技术方案如下：本发明是一种基于骨骼关节点识别的人体姿态特征提取方法，包括特征提取坐标系建立和骨骼关节点特征提取两个阶段，在特征提取坐标系建立阶段，首先根据预选取的图片构造特征提取坐标系参照图片序列，然后提取各参照图片中包含骨骼关节点数据，构造包含人体对象序列致据的特征提取参照坐标系﹔在骨骼关节点特征提取阶段，针对待特征提取的目标图片，首先提取该图片中人物的骨骼关节点数据，构造该图片对应的人体对象数据﹔然后参照特征提取坐标系，对该目标图片中的人体对象进行对齐校正处理﹔最后，利用OKS算法，计算目标圈片中人物姿态与特征提取坐标系中的各参照图片的人物姿态的相似度，生成表示目标图片中人物的人体姿态的特征向量。

针对现有技术存在以下问题：

1、在使用者需要进行人体姿态提取时其效率不够高；

2、在使用者需要对人体姿态进行提取时进行角度使用调节时其不够便捷；

3、在使用者需要对人体姿态进行其提取时进行上下高度调节时其不够高效；

4、在使用者需要对人体姿态进行其提取时进行其检修时其检修效果不够好。

发明内容

本发明提供一种基于骨骼关节点识别的人体姿态特征提取方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

第一方面，一种基于骨骼关节点识别的人体姿态特征提取方法，该基于骨骼关节点识别的人体姿态特征提取方法，包括以下步骤：

步骤一、对人体进行活动收集；

步骤二、进行姿态特征进行提取；

步骤三、得出需要的结果。

1)对人体进行活动收集；

1)自底向上算法也称为part-based方法，它首先检测出图像或视频中人体的关键点，然后对不同关键点进行匹配，将属于一个人的关键点连接起来。这类方法的识别速度不会受图像或视频中人数的影响，并能有较小的模型来实现。但在人体关键点的连接过程中，对于距离较近或者存在遮挡的人体，准确率较低。

2)关键点回归，关键点回归方法期望得到精确的坐标值(x,y)。典型方法是DeepPose。

3)关键点检测，关键点检测方法通常希望获得图像的heatmap，并将heatmap中响应值较大的区域视为人体关键点，每个关键点对应一个heatmap，每一个heatmap是对特定感兴趣的关键点的响应。