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申请/专利权人：鹏城实验室
摘要：本申请实施例提供了一种人体姿态识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质。方法包括：获取图像帧序列，并从中获取第一图像帧以及位于第一图像帧前序的第二图像帧、后序的第三图像帧；将第一图像帧、第二图像帧和第三图像帧输入至目标模型中，得到第一热图、第二热图和第三热图；根据各图像帧的帧距离，确定热图之间的融合权重比例；通过目标模型的姿态融合残差模块，对各热图进行融合修正，得到第一特征张量；通过目标模型的差分融合残差模块，对第一热图、第一差异热图和第二差异热图进行融合修正，得到第二特征张量；根据第一特征张量和第二特征张量对第一热图进行修正，生成人体姿态识别结果。以此，提高了对人体姿态识别的准确性和稳定性。
主权项：1.一种人体姿态识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标视频对应的图像帧序列，并从图像帧序列中获取当前时序的第一图像帧以及位于所述第一图像帧前序的第二图像帧、后序的第三图像帧；所述第二图像帧和所述第三图像帧基于所述第一图像帧与所述图像帧序列中的各个图像帧的均方误差确定得到；将所述第一图像帧、所述第二图像帧和所述第三图像帧输入至目标模型中的初始姿态预测模块进行关键点识别，得到所述第一图像帧对应的第一热图、所述第二图像帧对应的第二热图和所述第三图像帧对应的第三热图；根据所述第二图像帧和所述第三图像帧相对于所述第一图像帧的帧距离，确定所述第一热图、所述第二热图和所述第三热图之间的融合权重比例；通过所述目标模型的姿态融合残差模块，基于所述融合权重比例对所述第一热图、所述第二热图和所述第三热图进行融合修正，得到第一特征张量；通过所述目标模型的差分融合残差模块，确定所述第二热图相对于所述第一热图的第一差异热图以及所述第三热图相对于所述第一热图的第二差异热图，并基于所述融合权重比例对所述第一热图、所述第一差异热图和所述第二差异热图进行融合修正，得到第二特征张量；根据所述第一特征张量和所述第二特征张量对所述第一热图进行修正，并基于修正后的第一热图生成人体姿态识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鹏城实验室 人体姿态识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质
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