公开(公告)号：CN115661862A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211318914.3

申请日：2022-10-26

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 周佳裕 ,  蔡晋辉 ,  景江兴 ,  曾九孙 ,  李立新 ,  祝冬杰 ,  孙蔡霞 ,  郑台台

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于压力视觉卷积模型的坐姿样本集自动标注方法，包括仅依靠压力实现坐姿姿态估计的模型训练系统和基于数值分析的自动标注标签系统，训练系统包括利用压力‑视觉同步采集系统获取坐姿下同步的椅面压力图像和人体姿态的视觉图像，对包含人体姿态的相机图像和椅面压力图像进行预处理，预处理得到人体关键点坐标‑压力图像数据对的数据集，设计并训练基于卷积神经网络的压力‑视觉跨域人体坐姿姿态估计模型，模型输出人体骨骼关键点坐标，自动标注系统是将压力图像输入训练得到的姿态估计模型。本发明目的在于克服现有技术上的不足，避免现在深度学习数据集的收集往往需要采用人工标注，效率低、标准不统一的问题。