【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉领域，尤其是涉及一种基于双向时空特征的三维人体姿态估计方法、程序产品及电子设备。
技术介绍
1、视频监控技术和人工智能技术的不断发展，增加了对基于视频图像的人体三维姿态自动分析和识别技术的实际应用需求。这些需求在多个领域中都具有重要应用，包括运动识别、虚拟现实、人机交互、机器人操作、特定场所监测以及危险场所中的工作人员姿态识别等。然而，当前广泛使用的监控摄像头通常只捕捉到单眼的二维平面图像。因此，研究如何从这些实际应用场景中获取的二维图像中进行人体三维姿态估计方法变得非常必要。然而，与二维姿态估计相比，使用单帧图像进行三维姿态估计更加困难。这是因为它要求从模糊且带有噪声的二维图像中准确估计每个关节的完整三维位置，而且不同的三维姿态可能对应于相同或相似的二维姿态。因此，从单帧二维图像中推断出三维姿态是一项具有极高挑战性的任务。本专利技术主要涉及从视频中的连续多帧二维图像中来推断出人体的三维姿态。
2、目前，人体三维姿态估计方法可以大致分为两类：单步法和两步法。在单步法中，模型直接从二维图像中预测每个关节...
【技术保护点】
1.一种基于双向时空特征的三维人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于双向时空特征的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于双向时空特征的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述预处理包括对数据进行清洗、噪声去除、图像校正确保数据集的质量和一致性。
4.根据权利要求2所述的一种基于双向时空特征的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述高维度特征矩阵包括128、256或512维度。
5.根据权利要求1所述的一种基于双向时空特征的三维人体姿态估...
【技术特征摘要】
1.一种基于双向时空特征的三维人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于双向时空特征的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于双向时空特征的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述预处理包括对数据进行清洗、噪声去除、图像校正确保数据集的质量和一致性。
4.根据权利要求2所述的一种基于双向时空特征的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述高维度特征矩阵包括128、256或512维度。
5.根据权利要求1所述的一种基于双向时空特征的三维人体姿态估计方法，其特征在于，采用三维人体姿态估计数据集对所述单目三维人体姿态估计模型进行训练；构造一损失函数，根据所述损失函数的计算结果判断训练进程，并在训练过程中调整损失函数的参数。
6.根据权利要求5所述的一种基于双向时空特征的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述...
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