【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，具体来说涉及计算机视觉领域，更具体地说，涉及一种用非标定相机位姿的图像估计三维人体姿态的系统。
技术介绍
1、人体姿态估计技术是计算机视觉技术、计算机图形学中的一个技术类别。人体姿态估计是指根据输入的图像对其中的人体的姿态进行估计。估计出的人体姿态是下游应用的基础，下游应用例如是如运动识别、人机交互、电影游戏动画、虚拟现实等，这些领域的发展需要更准确、更方便的三维人体姿势估计算法。
2、根据输出维度的不同，人体姿态估计分为2d人体姿态估计(输出是多个关节点的二维坐标)和3d人体姿态估计(输出是多个关节点的三维坐标)。
3、根据输入维度的不同，人体姿态估计可分为两大类：根据单张图像的单视图估计和根据多视角下的多种图像的多视图估计。多视图估计精度更高，但是需要同步标定相机组，并且缺乏对相机位姿的泛化能力。
4、目前，多视图下的3d人体姿态估计技术因为受限于繁琐的标定过程和对相机位姿的泛化能力，一直得不到很好的应用。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种用非标定相机位姿的图像估计三维人体姿态的系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述2D人体姿态估计结果包括每个关节点对应的一组2D热图，所述一组2D热图包括为关节点在每个视角图像设置的2D热图，其中，每个所述2D热图通过热度表征一个关节点在一个视角图像上可能所处的位置。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，在系统对一个多视角视频流的首帧所含的多视角图像组进行估计时，按照以下方式初始化所述相机组的位姿分布：
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，初始化所述相机组的位姿分布后，按照以下方式...
【技术特征摘要】
1.一种用非标定相机位姿的图像估计三维人体姿态的系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述2d人体姿态估计结果包括每个关节点对应的一组2d热图，所述一组2d热图包括为关节点在每个视角图像设置的2d热图，其中，每个所述2d热图通过热度表征一个关节点在一个视角图像上可能所处的位置。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，在系统对一个多视角视频流的首帧所含的多视角图像组进行估计时，按照以下方式初始化所述相机组的位姿分布：
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，初始化所述相机组的位姿分布后，按照以下方式一次或者多次更新所述相机组的位姿分布：
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【专利技术属性】
技术研发人员：夏时洪，姜博源，胡磊，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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