基于HRNet深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)、行為分析模塊及分析方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110174216.X 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113158756A 公開(kāi)（公告）日 2021-07-23
申請(qǐng)公布號(hào) CN113158756A 申請(qǐng)公布日 2021-07-23
分類號(hào) G06K9/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 王軍;卓俊成;許可;蔣興浩;高浩翔;崔曉宇;王浩 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 上海領(lǐng)本智能科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京中建聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 田世瑢
地址 200240上海市閔行區(qū)劍川路600號(hào)1幢
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了基于HRNet深度學(xué)習(xí)的姿態(tài)、行為分析模塊及分析方法，涉及人體姿態(tài)、行為分析技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明包括視頻流獲取模塊，人體偵測(cè)模塊，人體圖片處理模塊，人體關(guān)鍵點(diǎn)偵測(cè)模塊，關(guān)鍵點(diǎn)信息處理模塊和姿態(tài)、行為分析模塊，所述視頻流獲取模塊進(jìn)行視頻流獲取，利用所述人體偵測(cè)模塊對(duì)視頻流中的圖像進(jìn)行人體偵測(cè)，并由人體圖片處理模塊裁剪出符合要求的人體圖片。本發(fā)明方法深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型采用重復(fù)的多尺度融合方式，并行連接高分辨率到低分辨率的子網(wǎng)，利用相同深度和相似級(jí)別的低分辨率表示來(lái)提高高分辨率表示，使高分辨率表示對(duì)于姿態(tài)的估計(jì)也很充分，確保預(yù)測(cè)熱圖在空間上更精確，提高人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法的準(zhǔn)確性、魯棒性及適應(yīng)性。