[發明專利]一種基于骨骼關節點識別的人體姿態特征提取方法

在審

• 申請號: 202211678013.5
• 申請日: 2022-12-26
• 公開（公告）號: CN115937981A
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 岳峰
• 申請（專利權）人: 蘇州嗶蹦智能科技有限公司
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/12
• 代理公司: 南京眾創睿智知識產權代理事務所(普通合伙) 32470
• 代理人: 徐煒

本發明公開了一種基于骨骼關節點識別的人體姿態特征提取方法，涉及人體骨骼技術領域，包括物件主體，物件主體的一側固定連接有防滑固定腳，所述物件主體的一側固定連接有固定殼，所述固定殼的一側固定連接有第一支撐桿，所述第一支撐桿的一側固定連接有第二電機，所述第二電機的輸出軸通過聯軸器固定連接有固定板，所述固定殼的一側固定連接有保護塊，所述固定殼的一側開設有第一鏤空開口，所述固定板的一側固定連接有圓柱導桿，所述圓柱導桿的一側活動連接有套環。本發明通過設置的檢測提取組件和儲物殼和設置的物件主體以及固定板能夠便于使用者進行高效的檢測提取使用，滿足了使用者能夠進行高效檢測提取的使用需求。

技術領域

本發明涉及人體骨骼技術領域，具體涉及一種基于骨骼關節點識別的人體姿態特征提取方法。

背景技術

人體姿態識別是檢測圖像或者視頻中人體關鍵點的位置、構建人體骨架圖的過程。利用人體姿態信息可以進一步進行動作識別、人機信息交互、異常行為檢測等任務。然而，人的肢體比較靈活，姿態特征在視覺上變化比較大，并且容易受到視角和服飾變化的影響。

中國專利公開號為CN115171152A，該專利文獻所公開的技術方案如下：本發明是一種基于骨骼關節點識別的人體姿態特征提取方法，包括特征提取坐標系建立和骨骼關節點特征提取兩個階段，在特征提取坐標系建立階段，首先根據預選取的圖片構造特征提取坐標系參照圖片序列，然后提取各參照圖片中包含骨骼關節點數據，構造包含人體對象序列致據的特征提取參照坐標系﹔在骨骼關節點特征提取階段，針對待特征提取的目標圖片，首先提取該圖片中人物的骨骼關節點數據，構造該圖片對應的人體對象數據﹔然后參照特征提取坐標系，對該目標圖片中的人體對象進行對齊校正處理﹔最后，利用OKS算法，計算目標圈片中人物姿態與特征提取坐標系中的各參照圖片的人物姿態的相似度，生成表示目標圖片中人物的人體姿態的特征向量。

針對現有技術存在以下問題：

1、在使用者需要進行人體姿態提取時其效率不夠高；

2、在使用者需要對人體姿態進行提取時進行角度使用調節時其不夠便捷；

3、在使用者需要對人體姿態進行其提取時進行上下高度調節時其不夠高效；

4、在使用者需要對人體姿態進行其提取時進行其檢修時其檢修效果不夠好。

發明內容

本發明提供一種基于骨骼關節點識別的人體姿態特征提取方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

為解決上述技術問題，本發明所采用的技術方案是：

第一方面，一種基于骨骼關節點識別的人體姿態特征提取方法，該基于骨骼關節點識別的人體姿態特征提取方法，包括以下步驟：

步驟一、對人體進行活動收集；

步驟二、進行姿態特征進行提取；

步驟三、得出需要的結果。

1)對人體進行活動收集；

1)自底向上算法也稱為part-based方法，它首先檢測出圖像或視頻中人體的關鍵點，然后對不同關鍵點進行匹配，將屬于一個人的關鍵點連接起來。這類方法的識別速度不會受圖像或視頻中人數的影響，并能有較小的模型來實現。但在人體關鍵點的連接過程中，對于距離較近或者存在遮擋的人體，準確率較低。

2)關鍵點回歸，關鍵點回歸方法期望得到精確的坐標值(x,y)。典型方法是DeepPose。

3)關鍵點檢測，關鍵點檢測方法通常希望獲得圖像的heatmap，并將heatmap中響應值較大的區域視為人體關鍵點，每個關鍵點對應一個heatmap，每一個heatmap是對特定感興趣的關鍵點的響應。