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一种基于深度学习的三维人体姿态估计方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的三维人体姿态估计方法及系统,包括图像获取模块获取图像及对获取的图像进行二维关节提取的二维关节提取模块,得到二维关节;利用关节点变换模块对二维关节提取模块获取的二维关节进行关节点变换;利用三维关节提取模块和三维关节预训练模块对关节点变换模块执行关节点变换后的二维关节进行联合深度学习训练并提取三维人体姿态。能自动学习变换参数,对于二维姿态变换过程更加适用,通过限定变换过程中,能对二维姿态的坐标点直接适应性变换,防止了深度学习过程中的误差过大问题。

著录项

  • 公开/公告号CN112766153B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 合肥工业大学;

    申请/专利号CN202110067988.3

  • 申请日2021-01-19

  • 分类号G06V40/20(20220101);G06V10/82(20220101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;

  • 代理人高宁馨

  • 地址 230009 安徽省合肥市屯溪路193号

  • 入库时间 2022-08-23 13:14:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-11

    授权

    发明专利权授予

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