[發明專利]虛化背景下人體骨骼關鍵點檢測結果的過濾方法

有效

• 申請號: 201810299569.0
• 申請日: 2018-04-04
• 公開（公告）號: CN108510491B
• 公開（公告）日: 2020-07-24
• 發明（設計）人: 王興政;李萌;王好謙;方璐;戴瓊海
• 申請（專利權）人: 深圳市未來媒體技術研究院;清華大學深圳研究生院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/90;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 徐羅艷

1.一種虛化背景下人體骨骼關鍵點檢測結果的過濾方法，包括：

對一含人像的RGB圖像進行人體骨骼關鍵點的初步檢測，得到人體骨骼關鍵點檢測的初步結果；所述初步結果包括所述RGB圖像中的人數以及檢測到的每個人的骨骼關鍵點坐標集合；

對所述RGB圖像進行深度估計，得到深度估計圖；

對所述深度估計圖進行深度聚類，以將所述深度估計圖劃分為N個區域，并計算每個區域的平均深度；其中，N≥1；

對所述初步結果進行過濾，包括：

若N＝1，則不進行過濾，將所述初步結果作為最終的檢測結果；

若N≥2，首先對經所述初步檢測得到的每一個人，分別統計其在所述深度估計圖的N個區域中的骨骼關鍵點數量；然后找出每個人的骨骼關鍵點數量最多的區域，判定相應的人屬于該區域；最后將屬于平均深度最大的區域的人的骨骼關鍵點檢測結果從所述初步結果中去除，得到最終的檢測結果。

2.如權利要求1所述的過濾方法，其特征在于：還包括將所述最終的檢測結果可視化表示于所述RGB圖像中。

3.如權利要求1所述的過濾方法，其特征在于：對所述RGB圖像進行人體骨骼關鍵點的初步檢測時，采用OpenPose模型。

4.如權利要求3所述的過濾方法，其特征在于：所述初步檢測的步驟包括：將所述RGB圖像輸入到OpenPose模型中，輸出RGB圖像中的人數M以及M個人的骨骼關鍵點坐標集合J＝(J₁,J₂,…,J_M)，集合J中的元素J_i表示第i個人的骨骼關鍵點坐標集合，i＝1,2,...,M，k＝18，表示第i個人的第j個骨骼關鍵點的坐標。

5.如權利要求1所述的過濾方法，其特征在于：對所述RGB圖像進行深度估計時采用散焦法，具體包括以下步驟：

S1、將所述RGB圖像轉化為灰度圖；

S2、對所述灰度圖進行邊緣檢測，并對邊緣點進行LOG濾波，計算相應的散焦參數；

S3、使用所述散焦參數計算邊緣點處的深度，再使用拉普拉斯摳圖法插值得到所述深度估計圖。

6.如權利要求5所述的過濾方法，其特征在于：步驟S2中，在對所述邊緣點一一進行LOG濾波后，得到每個邊緣點處的梯度向量；然后在邊緣點處，分別按照正梯度方向和負梯度方向搜索灰度極大值點和灰度極小值點，并計算灰度極大值點和灰度極小值點之間的歐氏距離α，由所述歐氏距離α得到邊緣點對應的散焦參數

7.如權利要求6所述的過濾方法，其特征在于：步驟S3中，根據所述散焦參數，計算邊緣點處的深度

8.如權利要求1所述的過濾方法，其特征在于：對所述深度估計圖進行深度聚類時采用的聚類方法包括基于最小生成樹的聚類、均值平移聚類、雙重域聚類和近鄰傳播聚類。