一种人体结构化的方法技术

本发明专利技术提出一种人体结构化的方法。本发明专利技术属于人体结构化领域，尤其涉及使用图像分析技术实现人体结构化的方法。本发明专利技术使用分阶段训练卷积神经网络的方法，提取连续图像空间时间特征，来准确识别人关键点，生成关键节点的热力图，进而使用抑制算法筛选出有效的人体关键点，解决和优化复杂场景内人员较多、人员位置复杂场景下的人体结构化准确率。特别是，本发明专利技术通过引入连续帧的时空信息，在不显著增加计算量的基础上，有效的提高了人员快速移动和远景中的细小人体的人体识别率和关键节点结构化准确率。

A method of human structure

【技术实现步骤摘要】
一种人体结构化的方法
本专利技术属于人体结构化领域，尤其涉及使用图像分析技术实现人体结构化的方法。
技术介绍
人体结构化，也叫人体姿态估计，是运动分析、行为分析等场景中的关键技术。人体结构化的任务就是基于图像重建人的关节和肢干。目前人体结构化的任务多采用单帧图像处理技术，此方法不能有效利用视频中的语义信息，并且在复杂场景内人员较多、人员重叠场景下的人体结构化准确率不够理想，特别是在人员快速移动场景，和远景中的细小人体厂家的识别率不高。本专利技术的目的是快速有效的解决复杂运动场景中人员较多、人员移动状态复杂、人体分辨率不同等状态下的人体识别率和关键节点结构化准确率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决复杂场景下人体结构化的不足，使用级连的卷积神经网络的方法，分别提取帧图像和帧差图像的特征，结合不同的输出分辨率，来准确定位不同大小的人体，进而计算并识别人体关键节点，解决和优化复杂场景内人员较多、人员重叠场景下的人体结构化准确率。特别是，本专利技术通过引入帧差的图像信息，通过较大卷积核的神经网络，提取场景中人体移动及人本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人体结构化的方法，其特征在于：1、提取图像数据的特征向量；2、识别图像数据中的人体位置；3、生成人体的关键节点热力图；4、计算人体的关键节点。/n

【技术特征摘要】
1.一种人体结构化的方法，其特征在于：1、提取图像数据的特征向量；2、识别图像数据中的人体位置；3、生成人体的关键节点热力图；4、计算人体的关键节点。


2.根据权利要求1所述的一种人体结构化的方法，其特征在于：所述提取图像数据的特征向量，使用带有分支的神经网络对视频流的前、后连续两帧的帧数据和帧差数据进行特征提取，获得图像数据的特征向量。


3.根据权利要求1所述的一种人体结构化的方法，其特征在于：所述识别图像数据中的人体位置，使用矩形边框...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立，刘文，
申请(专利权)人：上海淡竹体育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31