[發(fā)明專利]基于分組卷積的人體姿態(tài)識別方法、裝置、設備和介質

在審

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• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111753736A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發(fā)明（設計）人: 袁振杰;郝瑞;雒冬梅;李慧強;宋亞蓮
• 申請（專利權）人: 北京軟通智慧城市科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發(fā)明實施例公開了一種基于分組卷積的人體姿態(tài)識別方法、裝置、設備和介質。該基于分組卷積的人體姿態(tài)識別方法包括：獲取待識別圖像；將所述待識別圖像輸入到人體姿態(tài)識別模型中，得到所述人體姿態(tài)識別模型的輸出結果；其中，所述人體姿態(tài)識別模型中包括至少兩組卷積單元，用于得到待識別圖像的至少兩個特征數(shù)據(jù)；根據(jù)所述輸出結果，確定待識別圖像中的人體姿態(tài)。本發(fā)明實施例通過待識別圖像的至少兩個特征數(shù)據(jù)提高人體姿態(tài)特征提取的全局性，避免受到局部特征的影響造成姿態(tài)識別不準確，進而提高姿態(tài)識別的準確率和人體姿態(tài)識別模型的泛化性。

技術領域

本發(fā)明實施例涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種基于分組卷積的人體姿態(tài)識別方法、裝置、設備和介質。

背景技術

近年來，隨著信息技術的發(fā)展和人工智能技術的普及，人體姿態(tài)識別技術開始廣泛應用。相關研究人員用收集到的人體姿勢數(shù)據(jù)集來探索有效特征和進行分類。傳統(tǒng)的姿態(tài)識別方法主要有兩個步驟：(1)從原始輸入圖像中提取復雜的人工特征；(2)從獲取的特征中訓練分類器。

在傳統(tǒng)的姿態(tài)識別過程中，需要從原始輸入圖像中提取復雜的人工特征。雖然在識別精度上是有效的，但由于人體的高度復雜性，從骨關節(jié)點和深度圖像信息中提取的特征具有一定的局限性。并且大部分深度圖像需要進行預處理，導致姿態(tài)特征提取困難，識別效率低，收斂時間長。

發(fā)明內容

本發(fā)明實施例提供一種基于分組卷積的人體姿態(tài)識別方法、裝置、設備和介質，以提高人體姿態(tài)特征提取的全局性，進而提高姿態(tài)識別準確率。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種基于分組卷積的人體姿態(tài)識別方法，包括：

獲取待識別圖像；

將所述待識別圖像輸入到人體姿態(tài)識別模型中，得到所述人體姿態(tài)識別模型的輸出結果；其中，所述人體姿態(tài)識別模型中包括至少兩組卷積單元，用于得到待識別圖像的至少兩個特征數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述輸出結果，確定待識別圖像中的人體姿態(tài)。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種基于分組卷積的人體姿態(tài)識別裝置，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取待識別圖像；

輸出結果確定模塊，用于將所述待識別圖像輸入到人體姿態(tài)識別模型中，得到所述人體姿態(tài)識別模型的輸出結果；其中，所述人體姿態(tài)識別模型中包括至少兩組卷積單元，用于得到待識別圖像的至少兩個特征數(shù)據(jù)；

姿態(tài)識別模塊，用于根據(jù)所述輸出結果，確定待識別圖像中的人體姿態(tài)。

第三方面，本發(fā)明實施例還提供了一種設備，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序，

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行，使得所述一個或多個處理器實現(xiàn)如本發(fā)明任一實施例所述的基于分組卷積的人體姿態(tài)識別方法。

第四方面，本發(fā)明實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明任一實施例所述的基于分組卷積的人體姿態(tài)識別方法。

本發(fā)明實施例基于預先訓練包括至少兩組卷積單元的人體姿態(tài)識別模型，將待識別圖像輸入到該模型中，以此得到待識別圖像的至少兩個特征數(shù)據(jù)，通過待識別圖像的至少兩個特征數(shù)據(jù)可以提高人體姿態(tài)特征提取的全局性，避免受到局部特征的影響造成姿態(tài)識別不準確，進而提高姿態(tài)識別的準確率和人體姿態(tài)識別模型的泛化性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例一中的基于分組卷積的人體姿態(tài)識別方法的流程圖；

圖2A是本發(fā)明實施例二中的人體姿態(tài)識別模型訓練過程的流程圖；