龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2024-03-13
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247807A
主分类号：G06V40/10
分类号：G06V40/10;G06V20/52;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/42;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种拥挤场景下的多人人体姿态估计方法、系统及介质，方法包括：获取待估计拥挤场景图片，将待估计拥挤场景图片输入预训练的深度学习网络模型，得到初步特征，进而将初步特征输入预设的残差金字塔模块，得到融合特征；将融合特征输入门控自注意力模块，得到全局特征，进而将全局特征输入个体信息特征提取模块，得到各个体对应的个体信息特征；将全局特征和个体信息特征输入全局空间解耦模块，得到各个体对应的深层个体特征；将深层个体特征输入预先训练好的人体姿态估计模型，得到人体姿态估计结果。本发明能够提高系统在拥挤场景下的多人人体姿态估计的精确度和运算速度，可广泛应用于人体姿态估计领域。
主权项：1.一种拥挤场景下的多人人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待估计拥挤场景图片，将所述待估计拥挤场景图片输入预训练的深度学习网络模型，得到初步特征，进而将所述初步特征输入预设的残差金字塔模块，得到融合特征；将所述融合特征输入门控自注意力模块，得到全局特征，进而将所述全局特征输入个体信息特征提取模块，得到各个体对应的个体信息特征；将所述全局特征和所述个体信息特征输入全局空间解耦模块，得到各所述个体对应的深层个体特征；将所述深层个体特征输入预先训练好的人体姿态估计模型，得到人体姿态估计结果；其中，所述人体姿态估计结果包括各所述个体对应的关键点热力图和关键点检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种拥挤场景下的多人人体姿态估计方法、系统及介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号