[發明專利]一種三維人體姿態信息檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201910098332.0
• 申請日: 2019-01-31
• 公開（公告）號: CN109840500B
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 王魯陽;陳巖;任思捷
• 申請（專利權）人: 深圳市商湯科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 李強;張穎玲

本發明實施例公開了一種三維人體姿態信息檢測方法及裝置。所述方法包括：獲得第一關鍵點信息；所述第一關鍵點信息表征從第一視圖圖像中獲得的對應于目標對象的肢體關鍵點的二維信息；基于所述第一關鍵點信息獲得第二關鍵點信息；所述第二關鍵點信息表征第二視圖圖像中的所述目標對象的肢體關鍵點的二維信息；基于所述第一關鍵點信息和所述第二關鍵點信息獲得目標三維關鍵點信息。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，具體涉及一種三維人體姿態信息檢測方法及裝置。

背景技術

三維(3D)人體姿態檢測是計算機視覺領域的基本問題。高精度的3D人體姿態檢測在許多領域有著重要的應用價值。例如，運動場景動作的識別與分析、人機交互場景、電影場景人體動作捕捉等等。在卷積神經網絡的發展驅動下，3D人體姿態檢測的相關技術得到了快速發展。然而，基于單目的2D數據預測3D數據的方法，造成深度信息的不確定性，影響網絡模型的精度。

發明內容

為解決現有存在的技術問題，本發明實施例提供一種三維人體姿態信息檢測方法及裝置。

為達到上述目的，本發明實施例的技術方案是這樣實現的：

本發明實施例提供了一種三維人體姿態信息檢測方法，所述方法包括：

獲得第一關鍵點信息；所述第一關鍵點信息表征從第一視圖圖像中獲得的對應于目標對象的肢體關鍵點的二維信息；

基于所述第一關鍵點信息獲得第二關鍵點信息；所述第二關鍵點信息表征第二視圖圖像中的所述目標對象的肢體關鍵點的二維信息；

基于所述第一關鍵點信息和所述第二關鍵點信息獲得目標三維關鍵點信息。

上述方案中，所述基于所述第一關鍵點信息和所述第二關鍵點信息獲得三維關鍵點信息，包括：

基于所述第一關鍵點信息和所述第二關鍵點信息，獲得初始三維關鍵點信息；

對所述初始三維關鍵點信息進行調整，獲得目標三維關鍵點信息。

上述方案中，所述對所述初始三維關鍵點信息進行調整，獲得目標三維關鍵點信息，包括：

基于所述第一關鍵點信息以及預設相機標定參數確定三維投影區間；

在所述三維投影區間內獲得與所述初始三維關鍵點信息之間的距離滿足預設條件的三維關鍵點信息，將所述三維關鍵點信息作為目標三維關鍵點信息。

上述方案中，所述三維投影區間為與所述第一關鍵點信息之間具有投影關系的三維區間；所述三維投影區間內的每個三維關鍵點經所述預設相機標定參數向所述第一關鍵點信息所在平面投影后均與所述第一關鍵點信息對應的第一關鍵點重合。

上述方案中，所述在所述投影區間內獲得與所述初始三維關鍵點信息之間的距離滿足預設條件的三維關鍵點信息，包括：

按照預設步長獲得所述三維投影區間內的多個三維關鍵點信息；

分別計算每個三維關鍵點信息與所述初始三維關鍵點信息之間的歐式距離，確定歐式距離最小的三維關鍵點信息為目標三維關鍵點信息。

上述方案中，所述基于所述第一關鍵點信息獲得第二關鍵點信息，包括：

基于所述第一關鍵點信息和預先訓練獲得的第一網絡模型獲得第二關鍵點信息；

所述基于所述第一關鍵點信息和所述第二關鍵點信息，獲得初始三維關鍵點信息，包括：

基于所述第一關鍵點信息、所述第二關鍵點信息和預先訓練獲得的第二網絡模型，獲得初始三維關鍵點信息。

上述方案中，所述第一網絡模型和所述第二網絡模型的訓練過程包括：