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申请/专利权人：浪潮软件集团有限公司

摘要：本发明公开了一种实时的鲁棒的两阶段姿态预估方法，属于深度学习计算机视觉技术领域，该方法的实现过程如下：采集装置捕获外界视频流中的目标人体图像；将上述目标人体图像输入至姿态预估模型中的YOLOV3目标检测模型，检测每一帧图像中的目标人体位置并标记检测框，得到目标人体的特征信息；将上述目标人体的特征信息传递给姿态检测模型FastPose,得到检测框内人体关键点的HeatMap数据信息；将上述得到的HeatMap数据信息通过仿射变换操作映射到原图像中，得到带有人体关键点标注信息的图像。本发明能够提升人体关键点定位的准确性、稳定性，提升了姿态检测模型的检测性能。

主权项：1.一种实时的鲁棒的两阶段姿态预估方法，其特征在于该方法的实现过程如下：1）、采集装置捕获外界视频流中的目标人体图像；2）、将上述目标人体图像输入至姿态预估模型中的YOLOV3目标检测模型，检测每一帧图像中的目标人体位置并标记检测框，得到目标人体的特征信息；3）、将上述目标人体的特征信息传递给姿态检测模型FastPose,得到检测框内人体关键点的HeatMap数据信息；4）、将上述得到的HeatMap数据信息通过仿射变换操作映射到原图像中，得到带有人体关键点标注信息的图像；其中，所述YOLOV3目标检测模型是经过基于代价敏感学习的RFCS算法修改后的，即RFCS-YOLOV3目标检测模型；按照给定的比率在MSCOCO2017数据集上进行不放回采样，将采样后的图像按照指定比率再采样，得到的图像按照随机概率将图像的像素值置为0形成掩膜；记录当前Mask的位置，下一次Mask填充继续使用随机概率将图像的像素值置为0，记录Mask位置；若Mask位置重复则不再进行Mask填充，若Mask位置有交叉则取差集；每次Mask填充形成一张新的图片；对采样后的每张图像进行旋转，旋转角度为[0，45，90，135，180，225，270，315]，每次旋转形成一张新图片；对采样后的图像进行弹性扭曲仿射变换，选取不同的弹性因子将图像进行不同程度的扭曲；将遮挡、旋转、扭曲变换后的图像按照旋转角度[0，45，90，135，180，225，270，315]进行拼接，拼接后的图像按照指定的比例进行裁剪成一张新图像，得到的新图像与原图像宽高一致。

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