[发明专利]一种多人图像上的人体骨骼关键点的位置排布检测方法

权利要求书

1.一种多人图像上的人体骨骼关键点的位置排布检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

将人体骨骼关键点原始彩色图像输入至人体位置和纹理全卷积神经网络训练模型f；

经人体位置和纹理全卷积神经网络训练模型f计算生成突显人体骨骼关键点原始彩色图像上每个人的位置和纹理的人体位置和纹理彩色特征图F；

将人体位置和纹理彩色特征图F经RGB转灰度计算后生成人体位置和纹理灰度特征图F'；

将人体位置和纹理灰度特征图F'分别输入至人体骨骼关键点置信全卷积神经网络训练模型ρ^k和人体骨骼关键点链接场全卷积神经网络训练模型进行多阶段循环变换计算；

人体位置和纹理灰度特征图F'经每个阶段的人体骨骼关键点置信全卷积神经网络训练模型ρ^k变换计算生成表示各个骨骼关键点位置的每个阶段的人体骨骼关键点置信图s^k；

人体位置和纹理灰度特征图F'经每个阶段的人体骨骼关键点链接场全卷积神经网络训练模型变换计算生成表示两个物理上链接的骨骼关键点之间的链接关系的每个阶段的人体骨骼关键点链接场图l^k；

每个阶段变换计算生成的每个阶段人体骨骼关键点置信图s^k和每个阶段人体骨骼关键点链接场图l^k进行融合计算生成人体骨骼关键点融合特征图后再进行下个阶段的循环变换计算；及

根据最终阶段变换计算生成的人体骨骼关键点置信图s^k和人体骨骼关键点链接场图l^k计算得到输入的人体骨骼关键点原始彩色图像上的每个人的所有骨骼关键点的位置排布信息；

其中，k为多阶段循环变换计算中的第k个阶段。

2.根据权利要求1所述的一种多人图像上的人体骨骼关键点的位置排布检测方法，其特征在于，所述人体位置和纹理全卷积神经网络训练模型f的网络架构为CCPCCPCCCCPC，每个阶段的人体骨骼关键点置信全卷积神经网络训练模型ρ^k和每个阶段的人体骨骼关键点链接场全卷积神经网络训练模型的网络架构为CCCCC，其中，C为卷积层，卷积层C为一个m×m的矩阵，3≤m≤5，P为池化层，池化层P为一个n×n的矩阵，2≤n≤4。

3.根据权利要求1所述的一种多人图像上的人体骨骼关键点的位置排布检测方法，其特征在于，所述人体位置和纹理彩色特征图F的宽度w'和高度h'分别为：

w'＝w/n^a，h'＝h/n^a；

其中，w为人体骨骼关键点原始彩色图像的宽度，h为人体骨骼关键点原始彩色图像的高度，n表示池化层的矩阵大小，2≤n≤4，a为人体位置和纹理全卷积神经网络训练模型f的网络架构中池化层的个数。

4.根据权利要求1所述的一种多人图像上的人体骨骼关键点的位置排布检测方法，其特征在于，所述每个阶段人体骨骼关键点置信图s^k具有表示18个骨骼关键点位置的18层人体骨骼单关键点置信图，每层人体骨骼单关键点置信图表示1个骨骼关键点位置。

5.根据权利要求4所述的一种多人图像上的人体骨骼关键点的位置排布检测方法，其特征在于，所述18个骨骼关键点分别为：鼻子、脖子、右肩膀、右肘关节、右腕关节、左肩膀、左肘关节、左腕关节、右臀部、右膝关节、右踝关节、左臀部、左膝关节、左踝关节、右眼、左眼、右耳和左耳。

6.根据权利要求1所述的一种多人图像上的人体骨骼关键点的位置排布检测方法，其特征在于，所述每个阶段人体骨骼关键点链接场图l^k具有表示17个人体骨骼关键点链接段的17层人体骨骼单段关键点链接场图，每层人体骨骼单段关键点链接场图表示1个人体骨骼关键点链接段的人体骨骼关键点链接对的链接关系，所述人体骨骼关键点链接段为二维向量，人体骨骼关键点链接对由起点人体骨骼关键点和终点人体骨骼关键点组成。