【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于3d人体姿态估计领域，具体涉及一种基于角度图和图像特征融合的3d人体姿态估计方法和系统。
技术介绍
1、目前存在的3d人体姿态估计方法主要可以分为一阶段方法和两阶段方法，一阶段方法不需要2d估计器直接回归3d姿态，相对的，两阶段方法基于2d关节点位置，串联了2d和3d的估计器。得益于近年来2d姿态估计领域的杰出工作，越来越多的研究者把精力投入在两阶段方法上。两阶段方法的关键在于2d到3d的维度提升。但是由于2d姿态回归到3d姿态存在固有的深度模糊问题，即同一个2d姿态可以由多种不同的3d姿态得到，二阶段方法的回归精度仍然有很大的提升空间。
2、为了减少深度模糊带来的精度影响，研究者们做出了许多尝试。如专利号为cn202110546337.2的专利技术专利建立了一种反投影网络，通过将关节点分组的方式实现了对不同关节的运动约束，从而一定程度上减少了深度模糊；再比如专利号为cn202210142459.x的专利技术专利也利用了相似的分组思路来捕捉人体姿态的局部和全局特征。然而，这类方法对克服深度模糊问题的效果是有限的
3、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于角度图和图像特征融合的3D人体姿态估计方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于角度图和图像特征融合的3D人体姿态估计方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：
3.如权利要求1所述的一种基于角度图和图像特征融合的3D人体姿态估计方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括：
4.如权利要求1所述的一种基于角度图和图像特征融合的3D人体姿态估计方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括：
5.如权利要求1所述的一种基于角度图和图像特征融合的3D人体姿态估计方法，其特征在于：步骤S4具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于角度图和图像特征融合的3d人体姿态估计方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于角度图和图像特征融合的3d人体姿态估计方法，其特征在于：所述步骤s1具体包括：
3.如权利要求1所述的一种基于角度图和图像特征融合的3d人体姿态估计方法，其特征在于：所述步骤s2具体包括：
4.如权利要求1所述的一种基于角度图和图像特征融合的3d人体姿态估计方法，其特征在于：所述步骤s3具体包括：
5.如权利要求1所述的一种基于角度图和图像特征融合的3d人体姿态估计方法，其特征在于：步骤s4具体包括：
6.如权利要求1所述的一种基于角度图和图像特征融合的3d人体...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞山青，赵玉真，宋栩杰，王金焕，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
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