【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉，尤其涉及一种运动姿态检测方法、系统、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在从图像或视频中识别并定位出所有行人。这项技术在多个应用场景中发挥着重要作用，比如智能监控、自动驾驶汽车、人机交互界面等。
2、行人检测的目标是从输入的视觉数据（如摄像头捕捉到的图片或视频流）中准确地辨别出行人的存在，并确定他们的位置（通常以边界框的形式）。这涉及复杂的算法和技术来处理各种挑战，包括但不限于行人的姿态变化、遮挡、背景杂乱以及光照条件的变化。
3、随着行人检测在智能监控、人机交互、自动驾驶等现实场景中的广泛应用，对检测精度的要求越来越高。然而，在现有的行人检测技术中，不同姿态的行人外观变化很大，行人姿态变化问题往往导致检测器误检和漏检。为准确抓取图像或视频中的行人目标，亟需一种检测精度更高的运动姿态检测方法。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的在于提供一种运动姿态检测方法，旨在提高行人运动姿态检测的精...
【技术保护点】
1.一种运动姿态检测方法，其特征在于，所述运动姿态检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的运动姿态检测方法，其特征在于，得到所述图像数据的具体方法为：获取若干个分辨率不同的特征图，采用双线性插值算法统一采样，得到一个共同的分辨率，在通道维度上连接得到所述图像数据。
3.根据权利要求1所述的运动姿态检测方法，其特征在于，所述矩形采样网格在卷积核中的采样点之间插入不同数量的空洞元素，形成矩形采样范围，用于引导网络捕获矩形型态的行人特征，所述行人特征具体为：
4.根据权利要求3所述的运动姿态检测方法，其特征在于，用可学习的偏移量函数实现采...
【技术特征摘要】
1.一种运动姿态检测方法，其特征在于，所述运动姿态检测方法包括：
2.根据权利要求1所述的运动姿态检测方法，其特征在于，得到所述图像数据的具体方法为：获取若干个分辨率不同的特征图，采用双线性插值算法统一采样，得到一个共同的分辨率，在通道维度上连接得到所述图像数据。
3.根据权利要求1所述的运动姿态检测方法，其特征在于，所述矩形采样网格在卷积核中的采样点之间插入不同数量的空洞元素，形成矩形采样范围，用于引导网络捕获矩形型态的行人特征，所述行人特征具体为：
4.根据权利要求3所述的运动姿态检测方法，其特征在于，用可学习的偏移量函数实现采样点的自适应偏移，得到第i个所述分支的输出特征图：
5.根据权利要求4所述的运动姿态检测方法，其特征在于，所述利用线性层捕获每一所述分支的全局信息，具体操作过程如下：
6.根据权利要求5所述的运...
【专利技术属性】
技术研发人员：李俊，李琦铭，吉康友，谢银辉，高银，
申请(专利权)人：泉州装备制造研究所，
类型：发明
国别省市：
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