一种骨架检测模型的构建方法、图像数据识别方法技术

本发明专利技术提供了一种骨架检测模型的构建方法、图像数据识别方法。构建方法包括：根据训练图像，获取训练RGB图像和训练深度图像；将训练RGB图像和训练深度图像输入训练网络，分别获取第一热力图和第二热力图；将标签转换为第一正确热力图，计算第一热力图和第一正确热力图的第一损失，以及第二热力图和第一正确热力图的第二损失；根据第一热力图和第二热力图，通过热图回归技术，分别确定第一骨架关键点和第二骨架关键点；将第一骨架关键点和第二骨架关键点采用均方误差计算第三损失；根据第一损失、第二损失和第三损失的叠加优化训练网络的参数。本发明专利技术解决的问题是：现有技术无法通过模型训练有效地提高骨架检测模型的鲁棒性。模型训练有效地提高骨架检测模型的鲁棒性。模型训练有效地提高骨架检测模型的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种骨架检测模型的构建方法、图像数据识别方法


[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体而言，涉及一种骨架检测模型的构建方法、图像数据识别方法。

技术介绍

[0002]人体姿态识别是检测图像或者视频中人体关键点的位置、构建人体骨架图的过程。利用人体姿态信息可以进一步进行动作识别、人机信息交互、异常行为检测等任务。然而，人的肢体比较灵活，姿态特征在视觉上变化比较大，并且容易受到视角和服饰变化的影响。
[0003]现有技术中，对人体姿态的识别往往使用HRNet骨架模型进行骨架关键点的检测，而传统的HRNet仅使用RGB图像对模型进行训练，导致最终训练完成的HRNet骨架模型的准确性和鲁棒性不够，进而导致人体姿态检测精度不够。
[0004]由此可见，相关技术中存在的问题是：现有技术无法通过模型训练有效地提高骨架检测模型的鲁棒性。

技术实现思路

[0005]本专利技术解决的问题是：现有技术无法通过模型训练有效地提高骨架检测模型的鲁棒性。
[0006]为解决上述问题，本专利技术的第一目的在于提供一种基于多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多视图知识蒸馏的骨架检测模型的构建方法，其特征在于，所述构建方法包括：S100：获取带有标签的训练图像，对所述训练图像打标签是指，将所述训练图像的人体骨架关键点坐标和所述训练图像建立对应关系；S200：根据所述训练图像，获取训练RGB图像和训练深度图像；S300：将所述训练RGB图像和所述训练深度图像输入训练网络，分别获取第一热力图和第二热力图；S400：将所述标签转换为第一正确热力图，计算所述第一热力图和所述第一正确热力图的第一损失，以及所述第二热力图和所述第一正确热力图的第二损失；S500：根据所述第一热力图和所述第二热力图，通过热图回归技术，分别确定第一骨架关键点和第二骨架关键点；S600：将所述第一骨架关键点和所述第二骨架关键点采用均方误差计算第三损失；S700：根据所述第一损失、所述第二损失和所述第三损失的叠加优化所述训练网络的参数；S800：获取多幅带有标签的训练图像，循环所述S100至所述S700的步骤，迭代至损失收敛，完成训练，将所述训练网络的参数固定，由此构建骨架检测模型。2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，计算所述第一损失和所述第二损失的函数为OHKM损失函数。3.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，在所述S400之后，还包括：S450：将所述第一热力图和所述第二热力图采用均方误差计算第四损失；所述S700包括：根据所述第一损失、所述第二损失、所述第三损失和所述第四损失叠加优化所述训练网络的参数。4.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：项乐宏，王翀，夏银水，李裕麒，郑瑜杰，
申请(专利权)人：乐歌人体工学科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：