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公开(公告)号：CN119942655A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510437685.4
申请日：2025-04-09
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/096 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40
Abstract: 本发明公开了基于知识蒸馏的轻量级人体姿态估计方法及装置，涉及人体姿态估计领域，方法包括：S1，构建初始数据集，对数据集进行标记；S2，构建用于人体姿态估计的教师模型和学生模型；S3，使用标记的数据集对教师模型进行训练，利用训练好的教师模型对学生模型进行指导训练，得到训练好的学生模型；指导训练包括特征蒸馏阶段和逻辑蒸馏阶段；所述特征蒸馏基于学生模型的中间特征图和剪枝后的教师模型中间特征图；逻辑蒸馏基于教师模型和学生模型的逻辑输出；S4，获取视频数据，将视频数据输入训练好的学生模型进行人体姿态估计。本发明通过引入秩引导的滤波器剪枝与特征关联性重构，降低人体姿态估计模型参数的同时，确保了模型的高效和精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119131844B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411612006.4
申请日：2024-11-13
Applicant: 华侨大学 , 福建泉城特种装备科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于语义图的轻量级多视角三维人体姿态估计方法及系统，涉及计算机视觉领域，方法如下：S1，获取多视角二维人体姿态数据；S2，构建三维人体姿态估计模型；所述三维人体姿态估计模型包括空间位置嵌入块、动态修剪块、语义图变换器编码器、多视角空间融合块、多视角时空融合块和回归层；S3，基于多视角的二维人体姿态数据对三维人体姿态估计模型进行训练，得到训练好的三维人体估计模型；S4，使用训练好的三维人体姿态估计模型进行三维人体姿态估计。本发明通过设计出基于语义图、动态修剪和多视角的三维人体姿态估计模型，实现了模型的轻量化，同时提升了三维人体姿态估计的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119131844A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411612006.4
申请日：2024-11-13
Applicant: 华侨大学 , 福建泉城特种装备科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于语义图的轻量级多视角三维人体姿态估计方法及系统，涉及计算机视觉领域，方法如下：S1，获取多视角二维人体姿态数据；S2，构建三维人体姿态估计模型；所述三维人体姿态估计模型包括空间位置嵌入块、动态修剪块、语义图变换器编码器、多视角空间融合块、多视角时空融合块和回归层；S3，基于多视角的二维人体姿态数据对三维人体姿态估计模型进行训练，得到训练好的三维人体估计模型；S4，使用训练好的三维人体姿态估计模型进行三维人体姿态估计。本发明通过设计出基于语义图、动态修剪和多视角的三维人体姿态估计模型，实现了模型的轻量化，同时提升了三维人体姿态估计的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119445677A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510047049.0
申请日：2025-01-13
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V40/10 , A61F2/68 , A61B5/00 , A61B5/11
Abstract: 本发明公开了基于HigherHRNet的智能假肢控制与姿态检测方法及装置，涉及计算机视觉领域，方法包括：S1，获取包括二维假肢用户人体图像的数据集；S2，构建基于HigherHRNet的智能假肢控制与姿态检测高分辨率网络；S3，使用智能假肢控制与姿态检测高分辨率网络对数据集中的二维假肢用户人体图像进行处理，获得最终关键点热图。本发明的轻量级智能假肢控制与姿态检测高分辨率网络，引入了自蒸馏模块、通道相关性蒸馏模块、DSNT模块和反卷积模块，实现了人体姿态检测中的蒸馏网络学习和关键点的精确定位，对于单人姿态蒸馏和多人姿态识别都有着很好的识别准确率，在提高人体姿势识别准确率的同时具有较低的计算参数和运算次数。
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公开(公告)号：CN118447539A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410899748.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自蒸馏的二维人体姿态估计方法及装置，涉及计算机视觉领域，包括以下步骤：S101，获取包括二维人体图像的数据集；S102，构建基于HRNet的人体姿态检测高分辨率网络；其中，人体姿态检测高分辨率网络包括预处理层、多维尺度融合部分、自蒸馏模块、卷积层和DSNT层；S103，使用人体姿态检测高分辨率网络对数据集中的二维人体图像进行处理，获得预测热图，完成人体姿态估计。本发明的轻量级人体姿态检测高分辨率网络，引入了自蒸馏模块和DSNT模块，实现了人体姿态检测中的蒸馏网络学习和关键点的精确定位，对于单人姿态蒸馏和多人姿态识别都有着很好的识别准确率，在提高人体姿势识别准确率的同时具有较低的计算参数和运算次数。
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公开(公告)号：CN118447539B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410899748.3
申请日：2024-07-05
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自蒸馏的二维人体姿态估计方法及装置，涉及计算机视觉领域，包括以下步骤：S101，获取包括二维人体图像的数据集；S102，构建基于HRNet的人体姿态检测高分辨率网络；其中，人体姿态检测高分辨率网络包括预处理层、多维尺度融合部分、自蒸馏模块、卷积层和DSNT层；S103，使用人体姿态检测高分辨率网络对数据集中的二维人体图像进行处理，获得预测热图，完成人体姿态估计。本发明的轻量级人体姿态检测高分辨率网络，引入了自蒸馏模块和DSNT模块，实现了人体姿态检测中的蒸馏网络学习和关键点的精确定位，对于单人姿态蒸馏和多人姿态识别都有着很好的识别准确率，在提高人体姿势识别准确率的同时具有较低的计算参数和运算次数。
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