申请/专利权人：中国科学技术大学;北京夕阳无忧科技有限公司

申请日：2023-01-31

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN115798053A

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V10/22;G06V10/774;G01S13/89;G01S13/42;G01S7/41

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.06.27#授权;2023.03.31#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要：本申请提供了一种人体姿态估计模型的训练方法、人体姿态估计方法及装置。该训练方法包括获取训练样本数据集，训练样本数据集中的训练样本包括毫米波热力图以及与毫米波热力图对应的标签数据；针对每个训练样本，将毫米波热力图输入初始人体定位网络，输出人体定位图；利用人体定位图和真实人体定位图训练初始人体定位网络，生成经训练的目标人体定位网络；基于预设处理规则，对人体定位图进行处理，得到目标检测区域，目标检测区域表征目标人体在人体定位图中的区域；根据目标检测区域中目标人体的位置信息在毫米波热力图中确定目标人体的预测定位坐标；利用预测定位坐标和真实姿态坐标训练初始姿态估计网络，得到经训练的目标姿态估计网络。

主权项：1.一种人体姿态估计模型的训练方法，所述人体姿态估计模型包括目标人体定位网络和目标姿态估计网络，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本数据集，其中，所述训练样本数据集中的训练样本包括毫米波热力图以及与所述毫米波热力图对应的标签数据，其中，所述标签数据包括真实人体定位图和真实姿态坐标；针对每个所述训练样本，将所述毫米波热力图输入初始人体定位网络，输出人体定位图；利用所述人体定位图和所述真实人体定位图训练所述初始人体定位网络，生成经训练的目标人体定位网络；基于预设处理规则，对所述人体定位图进行处理，得到目标检测区域，其中，所述目标检测区域表征所述目标人体在所述人体定位图中的区域；根据所述目标检测区域中目标人体的位置信息在所述毫米波热力图中确定目标人体的预测定位坐标；利用所述预测定位坐标和所述真实姿态坐标训练初始姿态估计网络，得到经训练的目标姿态估计网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学;北京夕阳无忧科技有限公司 人体姿态估计模型的训练方法、人体姿态估计方法及装置

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD