【技术实现步骤摘要】
本申请涉及姿态识别，特别是涉及一种姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、姿态识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。姿态识别可以通过分析图像或视频中的信息，从而识别出人体的动作或姿态，具有广泛的应用场景，包括运动分析、健康监测、智能家居等场景。例如，在健康监测场景，可以通过识别用户的姿态，来进行日常活动水平和姿势习惯的监测。又例如，在智能家居场景，可以根据用户的姿态，来进行灯光、窗帘等设备的调节。
2、目前，姿态识别通常是通过姿态分类模型来实现的，其基于输入姿态分类模型的图像的图像特征，对图像中的人体的姿态进行分类，姿态分类模型只能将人体的姿态分为躺、坐、站几个特定的类别，对于一些介于两种类别之间的模棱两可的姿态无法进行准确识别，姿态识别的灵活度较低。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种姿态识别方法、装置、电子设备及存储介质，以提高姿态识别的灵活度。具体技术方案如下：
2、第一方面，本申请实施例提供了一种姿态识别方法，所述方法包括：<...
【技术保护点】
1.一种姿态识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述姿态回归模型包括主干网络和回归网络；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述回归网络为全连接层；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述回归网络为分类层；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述姿态回归模型的训练方式，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于该样本图像对应的姿态标签以及该样本图像包括的对象的姿态属于各个目标姿态类别的概率值，计算分类损失的步骤，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种姿态识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述姿态回归模型包括主干网络和回归网络；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述回归网络为全连接层；
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述回归网络为分类层；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述姿态回归模型的训练方式，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于该样本图像对应的姿态标签以及该样本图像包括的对象的姿态属于各个目标姿态类别的概率值，计算分类损失的步骤，包括：
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标姿态回归结果、所述待识别视频中在所述当前帧之前的连续多个视频帧中所述目标对象的姿态回归结果，确定所述目标对象的姿态识别结果的步骤，包括：
8.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，在所述基于所述目标姿态回归结...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴佳萍，吴进仪，
申请(专利权)人：杭州萤石软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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