特定场景下人体姿态估计方法、装置、设备、介质及产品制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种特定场景下人体姿态估计方法、装置、设备、介质及产品，涉及计算机视觉技术领域。所述方法是先应用人体姿态估计感知网络得到对在特定场景下采集的原始视频数据的初步人体姿态估计感知结果，然后根据该感知结果激活在为特定场景预设的姿态时空知识库中的最底层内容，并将在最底层激活最多关键点的某个连通图作为库里符合特定场景的认知情况，然后根据该连通图，通过在库中依次进行的向上匹配激活过程和向下推理修正过程，得到符合认知的人体姿态估计感知修正结果，最后将修正结果作为认知先验内容输入到感知网络中去引导网络对原始视频数据做进一步地姿态估计，得到最终感知结果，如此可满足在特定场景下的人体姿态估计任务需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉，具体涉及一种特定场景下人体姿态估计方法、装置、设备、介质及产品。

技术介绍

1、在计算机视觉中,人体姿态估计是指基于视频图像信息对人体的各个关节和刚性部件进行准确检测和有效组合,其目的是获取人身体各个关键点的位置,并在得到正确位置后,对关键点进行正确的连接以形成人体骨架信息，以便后续研究可以利用该人体骨架信息对人体动作或行为进行分析。

2、人体姿态估计是计算机视觉的重要领域，研究目标通常分为在通用场景下的姿态和在特定场景下的姿态。目前，大多数工作主要是研究如何从图像更好地映射到关键点，这些工作普遍考虑的是如何提升网络模型在通用场景下的姿态估计效果。

3、然而，在特定场景下没有与在通用场景下类似的大量数据，同时现有实现人体姿态估计的通用网络模型并不能做到在场景覆盖面广的同时又具有高度准确性，使得这些通用网络模型无法满足在特定场景下的人体姿态估计任务需求。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供一种特定场景下人体姿态估计方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种特定场景下人体姿态估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的特定场景下人体姿态估计方法，其特征在于，根据所述初步人体姿态估计感知结果，激活在为所述特定场景预设的姿态时空知识库中的最底层内容，包括：

3.根据权利要求1所述的特定场景下人体姿态估计方法，其特征在于，所述向上匹配激活过程包括：基于所述姿态时空知识库的图结构，根据所述某个连通图，层层向上匹配并激活相应的映射内容。

4.根据权利要求1所述的特定场景下人体姿态估计方法，其特征在于，所述向下推理修正过程包括：根据在所述人体子动作层级中与所述某个连通图匹配且已激活的映射内容，层层向...

【技术特征摘要】

1.一种特定场景下人体姿态估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的特定场景下人体姿态估计方法，其特征在于，根据所述初步人体姿态估计感知结果，激活在为所述特定场景预设的姿态时空知识库中的最底层内容，包括：

3.根据权利要求1所述的特定场景下人体姿态估计方法，其特征在于，所述向上匹配激活过程包括：基于所述姿态时空知识库的图结构，根据所述某个连通图，层层向上匹配并激活相应的映射内容。

4.根据权利要求1所述的特定场景下人体姿态估计方法，其特征在于，所述向下推理修正过程包括：根据在所述人体子动作层级中与所述某个连通图匹配且已激活的映射内容，层层向下推理修正相应的映射内容，直到在最底层利用关键点激活的场景认识修正在所述初步人体姿态估计感知结果中不符合库里认知的关键点轨迹信息，得到符合认知的人体姿态估计感知修正结果。

5.根据权利要求1所述的特定场景下人体姿态估计方法，其特征在于，将所述人体姿态估计感知修正结果作为认知先验内容输入到所述人体姿态估计感知网络中去引导所述人体姿态估计感知网络对所述原始视频数据做进一步地人体姿...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢雪梅，殷文杰，石光明，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：