[发明专利]一种人体关键点识别方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种人体关键点识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别人体关键点的目标图像；

将所述目标图像输入至预先训练的神经网络模型，得到所述目标图像中每个人体关键点的热度图和位移图；其中，任一人体关键点的位移图中的每个点用于表征该点所在位置相对于目标点所在位置的偏移距离，所述目标点为该人体关键点在所述位移图中的映射点；所述神经网络模型为基于样本图像，以及所述样本图像中每个人体关键点的真值热度图和真值位移图，所训练得到的模型；

按照预定的识别规则，基于所述目标图像中每个人体关键点的热度图和位移图，确定所述目标图像中的每个人体关键点的坐标；其中，所述预定的识别规则为：针对每一人体关键点，基于该人体关键点的热度图确定候选区域，并基于该人体关键点的位移图从所述候选区域中确定该人体关键点的坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一人体关键点的位移图包括x轴方向的位移图和y轴方向的位移图；

所述按照预定的识别规则，基于所述目标图像中每个人体关键点的热度图和位移图，确定所述目标图像中的每个人体关键点的坐标的步骤，包括：

按照预定的第一计算公式，基于所述目标图像中每个人体关键点的热度图和位移图，确定所述目标图像中的每个人体关键点的坐标；

其中，所述预定的第一计算公式包括：

I_x＝h_x×s1+ox×t1；

I_y＝h_y×s2+oy×t2；

其中，(I_x，I_y)为人体关键点I的坐标，(h_x，h_y)为所述人体关键点I的热度图中取值最大的像素点的坐标，ox为所述人体关键点I的x轴方向的位移图中，取值为0的列的序号，oy为所述人体关键点I的y轴方向的位移图中，取值为0的行的序号；s1为x轴方向上所述神经网络模型所输出热度图相对于所输入图像的缩小系数，s2为y轴方向上所述神经网络模型所输出热度图相对于所输入图像的缩小系数；t1为x轴方向上所述神经网络模型所输出位移图相对于所输出热度图的缩小系数，t2为y轴方向上所述神经网络模型所输出位移图相对于所输出热度图的缩小系数。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型的训练过程包括：

获取多个样本图像，以及每一样本图像中每个人体关键点的坐标；

针对每一样本图像，利用该样本图像中每个人体关键点的坐标，生成该样本图像中每个人体关键点的真值热度图和真值位移图；

分别将每一样本图像输入至训练中的所述神经网络模型，得到每一样本图像中每个人体关键点的预测热度图和预测位移图；

基于每一样本图像中每个人体关键点的真值热度图与预测热度图的差异，以及真值位移图与预测位移图的差异，计算综合损失值；

基于所述综合损失值，判断训练中的所述神经网络模型是否收敛，如果收敛，结束训练，得到训练完成的所述神经网络模型；否则，调整所述神经网络模型的网络参数，继续训练所述神经网络模型。