公开(公告)号：CN118247807A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410286456.2

申请日：2024-03-13

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 王骁行 ,  史景伦 ,  张溢

IPC: G06V40/10 ,  G06V20/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/42 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种拥挤场景下的多人人体姿态估计方法、系统及介质，方法包括：获取待估计拥挤场景图片，将待估计拥挤场景图片输入预训练的深度学习网络模型，得到初步特征，进而将初步特征输入预设的残差金字塔模块，得到融合特征；将融合特征输入门控自注意力模块，得到全局特征，进而将全局特征输入个体信息特征提取模块，得到各个体对应的个体信息特征；将全局特征和个体信息特征输入全局空间解耦模块，得到各个体对应的深层个体特征；将深层个体特征输入预先训练好的人体姿态估计模型，得到人体姿态估计结果。本发明能够提高系统在拥挤场景下的多人人体姿态估计的精确度和运算速度，可广泛应用于人体姿态估计领域。