用于遮挡的轻量级人体姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质-科创中国●保定云

用于遮挡的轻量级人体姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质

成果描述

本发明公开提供了一种用于遮挡的轻量级人体姿态估计算法的方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域。一种具体实现方案为：利用混合深度可分离卷积和通道注意力机制对输入数据集进行局部信息特征提取并通过获取全局上下文信息确定被遮挡关键点的坐标生成特征图，其中，所述输入数据集是日常生活场景的人体姿态图像数据集；基于所述特征图利用平衡公式对所提取的特征进行平衡以获得平衡特征图；基于所述平衡特征图生成人体关键点热力图和肢体数据PAFs图；对所述人体关键点和所述肢体数据进行偶匹配并最终合并为一个或多个人体骨架，输出可视化结果。可以在参数量较小的情况下维持较高的精度并有效解决了现实场景中的遮挡问题。

应用范围

随着神经网络的快速发展，采用深度学习进行人体姿态估计相较于传统需要人工设定特征的方法，可以更充分地提取图像信息，获取更具有鲁棒性的特征。因此基于深度学习的方法已然成为人体姿态估计的主流方向。在多人姿态估计中主要分为自上而下和自下而上的两种方法，考虑到实时性的要求，选择自下而上的方法进行多人姿态估计。关于遮挡的人体姿态估计研究，先后出现了多种方法。然而，现有的关于遮挡的人体姿态估计算法大多是参数量较多，无法达到实时性要求的大型网络。而针对轻量级算法模型，大多算法考虑的事如何降低参数量而没有针对性的解决在现实生活场景中经常出现的遮挡问题。

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孙立辉
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