公开(公告)号：CN116824631B

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202310702759.3

申请日：2023-06-14

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 吴晓 ,  胡文莉 ,  李威 ,  乔建军 ,  何廷全 ,  胡东风

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N3/042 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种姿态估计方法及系统，该方法，对网络模型进行多层次渐进式特征融合，通过关键点的权重信息对网络模型进行约束，将多个阶段的融合特征、分布权重以及损失作为网络模型的输出。本发明解决了现有技术存在的难以实现姿态估计的精细化预测、影响姿态估计的准确性等问题。(56)对比文件KR 20230083212 A,2023.06.09US 2022414928 A1,2022.12.29CN 115311317 A,2022.11.08CN 111898566 A,2020.11.06US 2022262036 A1,2022.08.18沈栎;陈莹.带特征监控的高维信息编解码端到端无标记人体姿态估计网络.电子学报.2020,(第08期),74-83.Bruno Artacho.UniPose+: A UnifiedFramework for 2D and 3D Human PoseEstimation in Images and Videos. IEEETransactions on Pattern Analysis andMachine Intelligence .2022,9641 - 9653.赵佳圆等.基于注意力机制的人体关键点隐式建模网络.计算机工程.2023,1-13.吴青科等.结合神经网络与多列特征图聚合的人群计数.计算机工程与应用.2020,214-218.刘浩.基于神经网络方法的图像描述研究综述.现代计算机.2020,(第08期),101-104.

公开(公告)号：CN116824631A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310702759.3

申请日：2023-06-14

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 吴晓 ,  胡文莉 ,  李威 ,  乔建军 ,  何廷全 ,  胡东风

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N3/042 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种姿态估计方法及系统，该方法，对网络模型进行多层次渐进式特征融合，通过关键点的权重信息对网络模型进行约束，将多个阶段的融合特征、分布权重以及损失作为网络模型的输出。本发明解决了现有技术存在的难以实现姿态估计的精细化预测、影响姿态估计的准确性等问题。