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申请/专利权人：同济人工智能研究院(苏州)有限公司
摘要：本发明涉及一种基于OpenPose改进的实时轻量人体姿态估计方法，包括获取2D图像帧，预处理后输入已训练好的特征提取模块，利用MobileNetV2轻量模块获取初始特征F，将F输入到初始模块，利用部分双分支结构获取人物姿态的关节点热图S1和部分亲和度图L1，将获取的F、S1、L1串联后输入精炼模块，利用融合残差结构的连续小卷积层结构和部分双分支结构获取关节点热图S2和部分亲和度图L2，利用贪婪解析法对检测到的关节点和肢体进行连接，可视化输出。本发明减少人体姿态估计所需的参数量和计算量，在CPU和GPU上提高执行速度，保持精确度在可接受水平，有利于人体姿态估计在便携式和嵌入式设备上的开发与应用。
主权项：1.一种基于OpenPose改进的实时轻量人体姿态估计方法，其特征在于：包括：S1、获取2D图像帧，对图像进行标准化预处理，S2、将预处理后的图像输入已训练好的特征提取模块，利用MobileNetV2轻量模块获取初始特征F，S3、将初始特征F输入到初始模块，利用部分双分支结构分别获取人物姿态的关节点热图S1和部分亲和度图L1，将初始特征F输入到三层连续的3×3卷积层进一步提取特征，再分别输入到两个分支进行两层1×1卷积，分别得到关节点热图S1和部分亲和度图L1，分别满足公式S1=ρ1（F），L1=φ1（F），S4、将获取的F、S1、L1串联后输入精炼模块，利用融合残差结构的连续小卷积层结构以及部分双分支结构获取关节点热图S2和部分亲和度图L2，初始模块和精炼模块除了最后的连续两层1×1卷积层为双分支输出，分别负责输出关节点热图和部分亲和度图，其余卷积层均为合并卷积，S5、利用贪婪解析法对检测到的关节点和肢体进行连接，并对计算结果进行可视化输出。
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百度查询： 同济人工智能研究院(苏州)有限公司 一种基于OpenPose改进的实时轻量人体姿态估计方法
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