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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种基于姿态引导重识别特征的并行人体姿态检测跟踪方法，通过输入视频并检测人体区域后统一尺寸，然后检测人体姿态并提取姿态引导增强的重识别特征，最后利用多语义信息进行前后帧匹配，完成人体姿态检测跟踪。本发明能够同时输出姿态检测结果和人体重识别特征，其中人体重识别特征又可以利用人体姿态进行引导增强，利用包括重识别特征、人体检测框和姿态等多种语义信息进行跟踪匹配。
主权项：1.一种基于姿态引导重识别特征的并行人体姿态检测跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A，利用目标检测模型或从已经标注的数据集中得到单独的人体区域框图片，并将图片统一成相同尺寸；步骤B，利用深度学习网络构建的resnet网络，从步骤A得到的人体区域框图片中提取包含丰富语义信息的多通道的特征图；步骤C，在步骤B的骨干网络后并联构建人体姿态检测分支网络和人体重识别分支网络，分别①通过人体姿态检测分支网络将特征图转换为人体姿态检测热力图，姿态检测热力图的对应真实值是以关节点位置为中心的二维高斯分布、②通过人体重识别分支网络将特征图转换为人体重识别特征特征向量；再根据人体姿态检测分支得到的姿态检测热力图对重识别特征进行加权引导融合；步骤D，将训练图片和对应的人体姿态标注以及人体实例编号标注输入到步骤B得到的骨干网络中，经前向传播得到输出结果，按照对应规则计算相应的损失函数，然后利用反向传播算法进行梯度回传，进而更新该骨干网络以及后面并联的两个分支网络的参数；步骤E，在线阶段，将待检测的视频序列依次输入到目标检测模型得到不同人体的检测框；将检测框尺寸统一化之后输入到步骤D更新后的骨干网络中得到人体姿态检测结果和增强后的人体重识别特征向量，将同一张图片的不同人体检测结果映射回到原图片，构建跟踪匹配池并依次进行人体重识别特征匹配、人体检测框匹配和人体姿态匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于姿态引导重识别特征的并行人体姿态检测跟踪方法
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