申请/专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司;深圳介子云图空间科技有限公司

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117392761B

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V10/40;G06V10/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本申请涉及人工智能领域，提供了一种人体位姿识别方法、装置、电子设备及存储介质，该人体位姿识别方法包括：从待识别图像中分多个阶段提取有效特征，得到待识别图像的多个有效特征图；对多个有效特征图进行增强处理，得到多个增强特征图，其中，多个增强特征图中每一增强特征图基于对应阶段的有效特征图和前一阶段所得到的增强特征图中的至少一个进行结合得到；对多个增强特征图进行位姿识别处理，得到第一位姿图；将多个增强特征图输入到细粒度预测模块，得到细粒度预测模块输出的第二位姿图；基于第一位姿图和第二位姿图，确定待识别图像的人体位姿。本申请实施例解决了相关技术中存在复杂场景下对人体位姿识别不准确的问题。

主权项：1.一种人体位姿识别方法，其特征在于，包括：从待识别图像中分多个阶段提取有效特征，得到所述待识别图像的多个有效特征图，其中，所述多个有效特征图中的每一有效特征图基于前一阶段的提取结果进行进一步提取得到；对所述多个有效特征图进行增强处理，得到多个增强特征图，其中，所述多个增强特征图中每一增强特征图基于对应阶段的有效特征图和前一阶段所得到的增强特征图中的至少一个进行结合得到；对所述多个增强特征图进行位姿识别处理，得到第一位姿图，其中，所述第一位姿图中包括所述待识别图像的简单关键点；将所述多个增强特征图输入到细粒度预测模块，得到所述细粒度预测模块输出的第二位姿图，其中，所述第二位姿图包括所述待识别图像的难例关键点；基于所述第一位姿图和所述第二位姿图，确定所述待识别图像的人体位姿；所述从待识别图像中分多个阶段提取有效特征，得到所述待识别图像的多个有效特征图，包括：从待识别图像中分四个阶段提取有效特征，得到所述待识别图像的第一有效特征图、第二有效特征图、第三有效特征图和第四有效特征图；所述对所述多个有效特征图进行增强处理，得到多个增强特征图，包括：对所述第四有效特征图进行2倍上采样处理，得到第一增强特征图；将所述第一增强特征图与所述第三有效特征图进行相加，得到第二增强特征图；将所述第二增强特征图与所述第二有效特征图进行相加，得到第三增强特征图；将所述第三增强特征图与所述第一有效特征图进行相加，得到第四增强特征图；所述方法还包括：利用卷积层对所述第一增强特征图、第二增强特征图、第三增强特征图、第四增强特征图进行变换操作，得到第一变换数据；将所述第一变换数据进行局部最大操作，得到第一操作数据；提取所述第一操作数据的第一关节点，基于所述第一关节点，确定第一位姿图；所述将所述多个增强特征图输入到细粒度预测模块，得到所述细粒度预测模块输出的第二位姿图，包括：将所述第一增强特征图、第二增强特征图以及第三增强特征图输入到所述细粒度预测模块不同分支网络中，利用每个分支网络对所述第一增强特征图、第二增强特征图以及第三增强特征图进行特征变换，得到不同分支网络下的特征变换图；将所述不同分支网络下的特征变换图与第四增强特征图进行拼接处理，得到细粒度特征图；基于所述细粒度特征图，确定所述第二位姿图；所述将所述第一增强特征图、第二增强特征图以及第三增强特征图输入到所述细粒度预测模块不同分支网络中，利用每个分支网络对所述第一增强特征图、第二增强特征图以及第三增强特征图进行特征变换，得到不同分支网络下的特征变换图，包括：将所述第一增强特征图输入第一分支网络，利用所述第一分支网络对所述第一增强特征图进行特征变换处理，得到第一特征变换图，其中，所述第一分支网络采用3个空洞率为1的3乘3空洞卷积层进行堆叠；将所述第二增强特征图输入第二分支网络，利用所述第二分支网络对所述第二增强特征图进行特征变换处理，得到第二特征变换图，其中，所述第二分支网络采用2个空洞率为2的3乘3空洞卷积层进行堆叠；将所述第三增强特征图输入第三分支网络，利用所述第三分支网络对所述第三增强特征图进行特征变换处理，得到第三特征变换图，其中，所述第三分支网络采用1个空洞率为3的3乘3空洞卷积层进行堆叠。

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权利要求：

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