[发明专利]一种基于深度学习的三维人体姿态估计方法及系统有效
| 申请号： | 202110067988.3 | 申请日： | 2021-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN112766153B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 刘晓平;王冬;谢文军;蔡有城;沈子祺 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 高宁馨 |
| 地址： | 230009 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的三维人体姿态估计方法及系统，包括图像获取模块获取图像及对获取的图像进行二维关节提取的二维关节提取模块，得到二维关节；利用关节点变换模块对二维关节提取模块获取的二维关节进行关节点变换；利用三维关节提取模块和三维关节预训练模块对关节点变换模块执行关节点变换后的二维关节进行联合深度学习训练并提取三维人体姿态。能自动学习变换参数，对于二维姿态变换过程更加适用，通过限定变换过程中，能对二维姿态的坐标点直接适应性变换，防止了深度学习过程中的误差过大问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 三维 人体 姿态 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
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