公开(公告)号：CN119920010A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202510106410.2

申请日：2025-01-23

Applicant: 辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院

Inventor： 于保才 ,  贾迪 ,  何德堃 ,  杨柳 ,  程硕

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048

Abstract: 本申请提出一种融合多关节特征的单目视觉三维人体姿态估计方法及装置，属于数字图像处理技术领域，其中方法包括：将信息增强编码进行关节分类，得到关节组；对关节组进行多分支特征提取；取人体关节点的二维坐标序列中的中间帧的二维坐标，并对中间帧的二维坐标提取整体的空间位置信息；将多分支的关节运动特征以及整体的空间位置信息进行融合，得到融合特征；对融合特征进行位姿估计，得到估计结果。本申请针对时间序列冗余，设计了多分特征提取架构，其次，针对关节局部信息和全局信息融合不充分的问题，将关节进行分组，并重新组合。最后，针对预测出不合理姿态的问题，使用中间帧关节信息作为约束，提高了预测的准确性。

公开(公告)号：CN119600686A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411680330.X

申请日：2024-11-22

Applicant: 辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院

Inventor： 于保才 ,  贾迪 ,  徐驰 ,  杨柳 ,  宋慧伦

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种融合手物特征的三维手势估计方法，涉及姿态识别技术领域。该方法具体包括：获取若干张不同的包含手和物体3D姿势的手物图像，并构建图像数据集，再根据预设的比例从图像数据集中划分训练集；构建融合手物特征的手部遮挡估计联合模型；将训练集输入融合手物特征的手部遮挡估计联合模型进行训练，得到训练好的融合手物特征的手部遮挡估计联合模型；采集包含手和物体3D姿势的手物图像，并输入训练好的融合手物特征的手部遮挡估计联合模型中进行手势估计，得到三维手势估计结果。本发明通过设计一种融合手物特征的手部遮挡估计联合模型，能够在严重遮挡条件下更好地提取到手部特征信息。