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公开(公告)号：CN112668545B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202110031499.2
申请日：2021-01-11
Applicant: 华侨大学 , 福建省公田软件股份有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了人体姿态估计技术领域的一种基于人体树状网络和不同激活域值的姿态估计方法，包括如下步骤：步骤S10、搭建人体树状网络；步骤S20、分别设置各关节的激活域值，基于所述激活域值生成训练标签；生成各关节的偏移热图标签；利用所述训练标签以及偏移热图标签对人体树状网络进行训练；步骤S30、将人体图像输入训练后的所述人体树状网络，计算得到各关节之间的亲属度；基于所述亲属度计算得到所述人体图像中每个人的完整姿态。本发明的优点在于：极大的提升了人体姿态估计的精度。
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公开(公告)号：CN112668545A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110031499.2
申请日：2021-01-11
Applicant: 华侨大学 , 福建省公田软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供了人体姿态估计技术领域的一种基于人体树状网络和不同激活域值的姿态估计方法，包括如下步骤：步骤S10、搭建人体树状网络；步骤S20、分别设置各关节的激活域值，基于所述激活域值生成训练标签；生成各关节的偏移热图标签；利用所述训练标签以及偏移热图标签对人体树状网络进行训练；步骤S30、将人体图像输入训练后的所述人体树状网络，计算得到各关节之间的亲属度；基于所述亲属度计算得到所述人体图像中每个人的完整姿态。本发明的优点在于：极大的提升了人体姿态估计的精度。
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公开(公告)号：CN112597954B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011607930.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 华侨大学 , 福建省公田软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于自底向上的多人姿态估计方法及系统，所述方法包括：步骤1、生成关节所属个体的热图标签；步骤2、修改深度卷积神经网络的预测输出规模；步骤3、采用训练后的深度卷积神经网络对待测图像计算，得到所有人体的中心位置、关节位置以及关节对应所属的人体中心编码，并计算得到多人的完整姿态。本发明通过获取所有人体的中心位置、关节位置以及关节对应所属的人体中心编码，得到多人姿态估计，估计过程无需复杂的匹配计算，提高输出精度和效率。
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公开(公告)号：CN112597954A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011607930.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 华侨大学 , 福建省公田软件股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于自底向上的多人姿态估计方法及系统，所述方法包括：步骤1、生成关节所属个体的热图标签；步骤2、修改深度卷积神经网络的预测输出规模；步骤3、采用训练后的深度卷积神经网络对待测图像计算，得到所有人体的中心位置、关节位置以及关节对应所属的人体中心编码，并计算得到多人的完整姿态。本发明通过获取所有人体的中心位置、关节位置以及关节对应所属的人体中心编码，得到多人姿态估计，估计过程无需复杂的匹配计算，提高输出精度和效率。
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