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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及先进传感智能感知和计算机视觉领域，提供了一种基于单光子探测的连续帧3D人体姿态估计方法，包括基于Human3.6M数据集获取单光子数据；基于单光子数据降维去噪后获取目标场景深度估计图和强度估计图对深度估计图进行训练，得到2D估计坐标；将2D估计坐标与深度估计图进行对应位置映射，得到3D估计坐标，将连续帧3D估计坐标组成骨骼图序列，输入基于高阶骨骼时空图卷积的U型网络，得到修正后的3D人体姿态坐标序列；对连续帧3D姿态估计模型进行训练，获得3D人体姿态估计数据。通过本发明提出的方法实现了基于单光子数据的3D人体姿态估计，相对于单帧方法提高了3D姿态估计准确度。
主权项：1.一种基于单光子探测的连续帧3D人体姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1:基于Human3.6M数据集获取单光子数据；步骤2:构建基于单光子探测的连续帧姿态估计模型，连续帧姿态估计模型包括单帧深度估计模块、单帧姿态回归模块和多帧姿态修正模块；单帧深度估计模块，获取对单光子数据降维去噪后的目标场景深度估计图和强度估计图；单帧姿态回归模块，基于轻量化OpenPose网络结构对深度估计图进行训练，得到2D估计坐标；将2D估计坐标与深度估计图进行对应位置映射，得到3D估计坐标；多帧姿态修正模块，将连续帧3D估计坐标组成骨骼图序列，输入基于高阶骨骼时空图卷积的U型网络，得到修正后的3D人体姿态坐标序列；步骤3:根据单光子训练数据集对所述连续帧3D姿态估计模型进行训练和学习，获取训练完成的3D人体姿态估计模型；步骤4:获取连续帧单光子数据，并将其输入训练完成的3D人体姿态估计模型，进行3D人体姿态估计数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 一种基于单光子探测的连续帧3D人体姿态估计方法
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