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公开(公告)号：CN119049092B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411556400.0
申请日：2024-11-04
Applicant: 安徽建筑大学
Abstract: 本发明涉及人体姿态估计技术领域，解决了传统方法难以在单尺度特征上提升关键点高效性的技术问题，尤其涉及一种多级高效人体姿态估计系统及方法，该系统包括：依次对输入图像进行特征提取，并分别生成低级特征、中级特征以及高级特征的局部特征提取模块、空间特征提取模块和全局特征提取模块。该方法包括：依次获得输入图像的低级特征、中级特征以及高级特征，并将高级特征的空间尺度转换为二维空间特征，并利用反卷积恢复二维空间特征的尺度大小得到输入图像中与高级特征对应的关键点位置。本发明克服了传统方法难以在单尺度特征上提升关键点高效性的缺陷，能有效提升关键点的准确率，并且保持较好的运行速度。
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公开(公告)号：CN119295549A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411814502.8
申请日：2024-12-11
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G06T7/73 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人体姿态估计技术领域，解决了传统方法未在多个相同空间中执行相同分辨率的空间特征提取的技术问题，尤其涉及一种面向人体姿态估计的平行空间内外交互系统及方法，该系统包括用于获取输入图像，并对输入图像进行快速下采样得到下采样图像特征的下采样模块，通道调整模块用于扩充下采样图像特征的通道大小得到通道扩充特征，并对通道扩充特征的通道进行分离得到四个空间大小一致且通道相邻的平行空间特征。本发明通过在平行空间内和平行空间之间执行空间交互，探索平行空间交互对于人体姿态估计的影响，无论是在内部还是在外部都完成全局特征交互，对于人体姿态估计关键点之间的关系捕捉有很大益处，并保证了人体姿态估计的高效性。
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公开(公告)号：CN119049092A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411556400.0
申请日：2024-11-04
Applicant: 安徽建筑大学
Abstract: 本发明涉及人体姿态估计技术领域，解决了传统方法难以在单尺度特征上提升关键点高效性的技术问题，尤其涉及一种多级高效人体姿态估计系统及方法，该系统包括：依次对输入图像进行特征提取，并分别生成低级特征、中级特征以及高级特征的局部特征提取模块、空间特征提取模块和全局特征提取模块。该方法包括：依次获得输入图像的低级特征、中级特征以及高级特征，并将高级特征的空间尺度转换为二维空间特征，并利用反卷积恢复二维空间特征的尺度大小得到输入图像中与高级特征对应的关键点位置。本发明克服了传统方法难以在单尺度特征上提升关键点高效性的缺陷，能有效提升关键点的准确率，并且保持较好的运行速度。
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公开(公告)号：CN119295549B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411814502.8
申请日：2024-12-11
Applicant: 安徽建筑大学
IPC: G06T7/73 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人体姿态估计技术领域，解决了传统方法未在多个相同空间中执行相同分辨率的空间特征提取的技术问题，尤其涉及一种面向人体姿态估计的平行空间内外交互系统及方法，该系统包括用于获取输入图像，并对输入图像进行快速下采样得到下采样图像特征的下采样模块，通道调整模块用于扩充下采样图像特征的通道大小得到通道扩充特征，并对通道扩充特征的通道进行分离得到四个空间大小一致且通道相邻的平行空间特征。本发明通过在平行空间内和平行空间之间执行空间交互，探索平行空间交互对于人体姿态估计的影响，无论是在内部还是在外部都完成全局特征交互，对于人体姿态估计关键点之间的关系捕捉有很大益处，并保证了人体姿态估计的高效性。
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