【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于三维人体姿态估计领域，具体涉及一种基于多层级信息时空融合的三维人体姿态估计方法及装置。
技术介绍
1、随着信息技术和人工智能的迅猛发展，人体姿态识别技术正广泛应用于多个领域。研究人员通过收集大量人体姿势数据集，探索有效的特征提取和分类方法。三维人体姿态估计尤为需要丰富的训练数据，这些数据包括不同姿态下的图像和视频，通过大数据集模型能够学习更多关于姿态的特征，提高估计的准确性和鲁棒性。此外，大数据还可用于分析姿态变化的规律，深化对姿态估计的理解。互联网的普及使得全球范围内的数据获取和共享变得更加便捷，涵盖了多样化的人群、场景和姿态，为三维姿态估计提供了全面的数据支持。
2、目前三位人体姿态估计从摄像头数量来分类，可以分为多视角和单视角两种方式。多视角的方式因为拥有更多的信息，比如可以弥补单视角的遮挡问题，通常效果会比单视角的方法效果更好。同样的因为需要处理更多的信息，所以计算量通常也会更大。从流程上来分类，可以分为单阶段和双阶段两种方式。单阶段的方法即直接从图像或视频中估计出人体的三维坐标，不需要估计中间的人体的...
【技术保护点】
1.一种基于多层级信息时空融合的三维人体姿态估计方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于多层级信息时空融合的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述训练过程中，先求出真值的三维人体姿态的正方向，将姿态的正方向旋转至空间的正方向，记录用来旋转的旋转矩阵；再根据部位的分组，计算每个部位当前的中心位置；再进一步计算每一个关节相对于所属部位的相对位置；最后进行监督时，分别对不同级别的输出进行监督。
3.根据权利要求1所述的一种基于多层级信息时空融合的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述对二维人体姿态序列中每一个二维关键点进行处...
【技术特征摘要】
1.一种基于多层级信息时空融合的三维人体姿态估计方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于多层级信息时空融合的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述训练过程中，先求出真值的三维人体姿态的正方向，将姿态的正方向旋转至空间的正方向，记录用来旋转的旋转矩阵；再根据部位的分组，计算每个部位当前的中心位置；再进一步计算每一个关节相对于所属部位的相对位置；最后进行监督时，分别对不同级别的输出进行监督。
3.根据权利要求1所述的一种基于多层级信息时空融合的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述对二维人体姿态序列中每一个二维关键点进行处理，得到添加空间位置编码的令牌具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于多层级信息时空融合的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述通过关节级别的空间transformer中进行空间信息的融合具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于多层级信息时空融合的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述添加时间位置编码具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于多层级信息时空融合的三维人体姿态估计方法，其特征在于，所述时间信息融合包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于多层级信息时空融...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨文武，林雄彬，王勋，卓越，甘凌，王步国，
申请(专利权)人：浙江工商大学，
类型：发明
国别省市：
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