[发明专利]一种基于卷积神经网络的多人姿态估计方法有效
| 申请号： | 201910136583.3 | 申请日： | 2019-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN109948453B | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 邹腊梅;熊紫华;李长峰;李晓光;陈婷;张松伟;俞天敏;车鑫;颜露新;钟胜;杨卫东 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 曹葆青;李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于卷积神经网络的多人姿态估计方法，将待处理图像输入到已完成训练的多人姿态估计网络得到两组数据，分别为人体关键点位置数据和人体关键点映射向量数据，然后解码数据得到图像中人体关键点和人体中心点的位置，并通过映射向量将关键点映射到可聚类的二维空间，再使用k‑means算法对映射后的关键点进行聚类间接实现原始人体关键点的分组，对分组关键点分析，最终实现多人姿态估计。本发明提出的多人姿态估计网络由特征提取网络、特征通道压缩模块、人体关键点位置分支模块和人体关键点映射向量分支模块四部分组成，可以实现端到端的训练和预测。本发明是一种自下而上多人姿态估计方法，在速度和准确率上均有良好表现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 姿态 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的多人姿态估计方法，其特征在于，包括下述步骤：(1)使用完成训练的多人姿态估计网络对输入的图像进行计算得到人体关键点位置数据和人体关键点映射向量数据；(2)解码所述人体关键点位置数据得到所述图像中所有的m类人体关键点和人体中心，解码所述人体关键点映射向量数据，将所述每类人体关键点和人体中心映射到可聚类的二维空间得到人体关键点映射后的二维坐标；(3)对所述映射后的二维坐标分组，进行多人姿态估计。
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