人体骨骼点预测方法、设备、存储介质及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及机器学习技术领域，公开了一种人体骨骼点预测方法、设备、存储介质及装置。本发明专利技术获取待预测目标图片，并获取预设人体骨骼点预测模型，其中，所述预设人体骨骼点预测模型为基于经过干扰处理的样本图片训练获得；通过预设人体骨骼点预测模型对所述待预测目标图片进行骨骼定位预测，得到目标人体骨骼点，由于本发明专利技术中的人体骨骼点预测模型是基于经过干扰处理的样本图片训练获得，相比较于经过标注的高清图片训练得到的预测模型，本发明专利技术的人体骨骼点预测模型更接近于实际场景，从而人体骨骼点预测的准确性更高。体骨骼点预测的准确性更高。体骨骼点预测的准确性更高。

【技术实现步骤摘要】
人体骨骼点预测方法、设备、存储介质及装置


[0001]本专利技术涉及机器学习
，尤其涉及人体骨骼点预测方法、设备、存储介质及装置。

技术介绍

[0002]骨骼点定位是人体行为分析的基础工作，其目的是定位人体的主要关节点。当前大部分人体骨骼点数据图片都是从互联网上采集的高清图片，然后通过高清图片训练的深度学习模型进行人体骨骼点预测。
[0003]但是，基于该数据训练的深度学习模型在落地到实际场景时有比较大的精度损失，其主要原因是因为高清互联网图片和实际场景数据这两个场景从图像质量到拍摄环境等方面有比较大的差异，从而造成人体骨骼点预测出现较大的误差。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供人体骨骼点预测方法、设备、存储介质及装置，旨在解决如何提高人体骨骼点预测的准确性。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种人体骨骼点预测方法，所述人体骨骼点预测方法包括以下步骤：
[0006]获取待预测目标图片，并获取预设人体骨骼点预测模型，其中，所述预设人体骨骼点预测模型为基于经过干扰处理的样本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人体骨骼点预测方法，其特征在于，所述人体骨骼点预测方法包括以下步骤：获取待预测目标图片，并获取预设人体骨骼点预测模型，其中，所述预设人体骨骼点预测模型为基于经过干扰处理的样本图片训练获得；通过预设人体骨骼点预测模型对所述待预测目标图片进行骨骼定位预测，得到目标人体骨骼点。2.如权利要求1所述的人体骨骼点预测方法，其特征在于，所述获取预设人体骨骼点预测模型之前，所述方法还包括：获取初始人体骨骼点预测模型，其中，所述初始人体骨骼点预测模型为基于已标注样本图片训练获得的；获取经过干扰处理的样本图片；将所述经过干扰处理的样本图片输入所述初始人体骨骼点预测模型进行训练，得到预设人体骨骼点预测模型。3.如权利要求2所述的人体骨骼点预测方法，其特征在于，所述获取经过干扰处理的样本图片，包括：获取待处理场景图片；采用预测干扰策略对所述待处理场景图片进行处理，得到经过干扰处理的样本图片。4.如权利要求3所述的人体骨骼点预测方法，其特征在于，所述预测干扰策略包括旋转策略；所述采用预测干扰策略对所述待处理场景图片进行处理，得到经过干扰处理的样本图片，包括：获取旋转策略中的旋转角度和旋转方向；根据所述旋转角度和旋转方向对所述待处理场景图片进行处理，得到经过干扰处理的样本图片。5.如权利要求3所述的人体骨骼点预测方法，其特征在于，所述预测干扰策略包括缩放策略；所述采用预测干扰策略对所述待处理场景图片进行处理，得到经过干扰处理的样本图片，包括：获取缩放策略中的缩放比例；根据所述缩放比例对所述待处理场景图片进行处理，得到经过干扰处理的样本图...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖胜涛，
申请(专利权)人：北京鸿享技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：