公开(公告)号：CN113313731B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202110648734.0

申请日：2021-06-10

Applicant: 东南大学

Inventor： 姚莉 ,  游文彦 ,  杨俊宴 ,  吴含前

IPC: G06T7/207 ,  G06T5/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开一种针对单目视频的三维人体姿态估计方法。首先对输入的单目人体运动视频，采用级联金字塔结构的二维姿态检测器进行二维关节坐标提取，并输出为二维关节序列；根据二维关节序列极值点与前后帧差异构建噪声阈值约束，通过阈值滤波器对二维关节序列进行平滑降噪；然后对输入若干帧二维关节序列进行升维卷积；构建时序扩张卷积模型；再采用切片方法在每层卷积结构中进行残差连接并构建联合损失函数；最后利用时序卷积模型输出的三维关节坐标序列重建与单目人体运动视频相对应的三维姿态结果。本发明能够应对单目视频场景下的三维人体姿态估计需求，并能有效提升序列图像下的姿态估计效果，生成一段高精度的三维人体关节点运动视频。

公开(公告)号：CN113313731A

公开(公告)日：2021-08-27

申请号：CN202110648734.0

申请日：2021-06-10

Applicant: 东南大学

Inventor： 姚莉 ,  游文彦 ,  杨俊宴 ,  吴含前

IPC: G06T7/207 ,  G06T5/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种针对单目视频的三维人体姿态估计方法。首先对输入的单目人体运动视频，采用级联金字塔结构的二维姿态检测器进行二维关节坐标提取，并输出为二维关节序列；根据二维关节序列极值点与前后帧差异构建噪声阈值约束，通过阈值滤波器对二维关节序列进行平滑降噪；然后对输入若干帧二维关节序列进行升维卷积；构建时序扩张卷积模型；再采用切片方法在每层卷积结构中进行残差连接并构建联合损失函数；最后利用时序卷积模型输出的三维关节坐标序列重建与单目人体运动视频相对应的三维姿态结果。本发明能够应对单目视频场景下的三维人体姿态估计需求，并能有效提升序列图像下的姿态估计效果，生成一段高精度的三维人体关节点运动视频。