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申请/专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
摘要：公开了一种姿态估计方法、装置、介质及设备，方法包括：提取图像中的人体特征数据；将所述人体特征数据分别输入第一卷积层和第二卷积层，通过所述第一卷积层估计人体关键点的位置数据，通过所述第二卷积层估计所述人体关键点的偏移量数据，其中，所述人体关键点为所述人体特征数据表征的人体的关键部位成像点；融合所述位置数据和所述偏移量数据，以获得所述人体关键点的坐标数据，并根据所述坐标数据确定所述图像中的人体姿态。本申请用于解决现有技术存在的识别精确度不高及输出精确度对带宽要求高的问题。实现了提高输出精确度和有效降低了对网络带宽的要求的技术效果。
主权项：1.一种姿态估计方法，包括：提取图像中的人体特征数据；将所述人体特征数据分别输入第一卷积层和第二卷积层，通过所述第一卷积层估计人体关键点的位置数据，通过所述第二卷积层估计所述人体关键点的偏移量数据，其中，所述人体关键点为所述人体特征数据表征的人体的关键部位成像点；融合所述位置数据和所述偏移量数据，以获得所述人体关键点的坐标数据，并根据所述坐标数据确定所述图像中的人体姿态；所述第一卷积层的卷积核数量为N，N为预设的所述人体关键点的数量，其中，所述第一卷积层的N个卷积核与预设的N个所述人体关键点一一对应；所述第二卷积层的卷积核数量为N组，其中，所述第二卷积层中的N组卷积核与所述第一卷积层的N个卷积核一一对应；所述通过所述第一卷积层估计人体关键点的位置数据，包括：所述人体特征数据输入所述第一卷积层后，通过不同卷积核的卷积计算分别预测出对应的人体关键点的位置数据；所述通过所述第二卷积层估计所述人体关键点的偏移量数据，包括：所述人体特征数据输入所述第二卷积层后，通过不同组卷积核的卷积计算分别预测出其对应的第一卷积层中的卷积核输出的该关键点的位置数据与真实关键点所处坐标之间的偏移量。
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百度查询： 北京地平线机器人技术研发有限公司 姿态估计方法、装置、介质及设备
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