公开(公告)号：CN116311514A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310243337.4

申请日：2023-03-14

Applicant: 同济大学

Inventor： 田炜 ,  高众 ,  艾文瑾

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/46 ,  G06V10/22 ,  G06V10/82 ,  G06F17/11 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种基于2D‑3D坐标匹配策略的行人检测与姿态估计方法，将包含多人的待检测图像作为输入图像，输入预先构建并训练的检测网络中，输出行人检测及2D人体姿态估计结果；检测网络包括：主干网络：用以输出多个不同尺度的第一特征图；信息恢复分支：用以进行多次上采样，生成多个不同尺度的第二特征图；检测器：用以执行检测任务，输出单人检测框和单人关键点坐标；2D预测分支：用以根据所有第二特征图以及单人检测框，输出2D人体表征参数；矫正优化模块：用以对2D预测分支输出的2D人体表征参数进行优化，输出最终的2D人体姿态坐标点。与现有技术相比，本发明能够矫正关键点坐标，进而缓解现有技术2D姿态估计中错匹配的问题，提高检测效率。

公开(公告)号：CN116109673A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310095186.2

申请日：2023-01-20

Applicant: 同济大学

Inventor： 田炜 ,  高众 ,  艾文瑾

IPC: G06T7/246 ,  G06V20/58 ,  G06V10/62 ,  G06V10/74 ,  G06V40/10

Abstract: 本发明涉及一种基于行人姿态估计的多帧轨迹跟踪系统及其方法，该系统基于Tracking by Object Detection跟踪框架实现，在单帧object detection的基础上增加pose detection，同时将pose的信息引入tracking，以通过目标及其姿态检测范式进行跟踪；该方法包括：将单帧图像经过特征提取后输入检测器，输出检测置信度和检测框的坐标；分别对不同检测框中的行人进行姿态预测；根据视频第一帧图像的相应单帧模型输出数据初始化跟踪器；在基于检测框的匹配和基于姿态信息的匹配的基础上，基于检测器的参考点进行跟踪优化，利用姿态的相关判断和检测器的参考点在两帧图像之间建立目标关联。与现有技术相比，本发明能够优化整体跟踪效果，提高在具有遮挡和运动的场景下的检测和关联性能，有效提高跟踪效果。