一种基于人体关键点的员工手势指引检测方法

摘要

本发明公开了一种基于人体关键点的员工手势指引检测方法。在Faster RCNN网络的损失函数中加入度量学习函数采样难样本训练网络；使用COCO数据集通过交叉验证法训练CPM网络；训练好的Faster RCNN模型根据输入的测试图像，得到员工的位置坐标，裁剪出员工图像；将员工图像输入CPM模型根据输入的员工图像，检测得到人体关键点，根据关键点连线的夹角判断员工是否有手势指引。本发明基于人体关键点检测来判断员工在服务顾客时是否有手势指引，与基于外观的表示方法不同，关键点特征是紧凑且强结构性的特征，带有丰富的语义信息，对人类动作与运动具有高度描述性，判断准确性更高。