[发明专利]一种人体骨骼关键点的检测方法及系统

权利要求书

1.一种人体骨骼关键点的检测方法，其特征在于，包括：

将待测人体图像输入至训练后的人体骨骼关键点检测模型，获取所述训练后的人体骨骼关键点检测模型的输出结果；

根据所述输出结果，确定所述待测人体图像的人体骨骼关键点；

其中，所述训练后的人体骨骼关键点检测模型由多级非对称神经网络所组成，所述多级非对称神经网络中的各级非对称神经网络的网络结构均相同，且均为使用空洞卷积替换卷积层和池化层的网络结构；

所述多级非对称神经网络，包含多个神经网络，每个神经网络的网络结构均相同，且均为非对称结构；

所述将待测人体图像输入至训练后的人体骨骼关键点检测模型，之前还包括：

通过数据扩充方法获取训练数据集；

通过所述训练数据集对所述人体骨骼关键点检测模型进行训练，得到训练后的人体骨骼关键点检测模型；

所述通过所述训练数据集对所述人体骨骼关键点检测模型进行训练，得到训练后的人体骨骼关键点检测模型，包括：

通过所述训练数据集对人体骨骼关键点检测模型进行多轮训练，得到满足预设的条件的人体骨骼关键点检测模型，并作为训练后的人体骨骼关键点检测模型；

对于每一轮训练，获取所述人体骨骼关键点检测模型所输出的热力图集合的第一损失函数值和所述人体骨骼关键点检测模型所输出的回归图集合的第二损失函数值之和，并作为本轮损失值；

根据所述本轮损失值和梯度下降算法，更新所述人体骨骼关键点检测模型的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出结果为所述待测人体图像的热力图集合和对应的回归图集合；

其中，所述热力图集合携带有所述待测人体图像的多个人体骨骼关键点的位置信息，所述回归图集合用于对多个所述位置信息进行修正。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述输出结果，确定所述待测人体图像的人体骨骼关键点，包括：

获取所述热力图集合中每一热力图所包含的一个人体骨骼关键点的位置信息，组成第一人体骨骼关键点集合；

在所述回归图集合中，确定所述第一人体骨骼关键点集合中每一人体骨骼关键点对应的回归图，以对每一人体骨骼关键点的位置信息进行修正。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过数据扩充获取训练数据集，包括：

通过水平翻转、上下翻转、旋转预设角度、随机缩放、随机裁剪以及添加噪声中的一种或多种方法获取训练数据集。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练数据集对所述人体骨骼关键点检测模型进行训练，得到训练后的人体骨骼关键点检测模型，包括：

通过在线困难样本挖掘算法对所述人体骨骼关键点检测模型进行训练，得到训练后的人体骨骼关键点检测模型。