[发明专利]用于检测人体关键点的方法和装置

说明书

本公开的实施例公开了用于检测人体关键点的方法和装置。该用于检测人体关键点的方法的一具体实施方式包括：从待检测视频中选取视频帧，作为待检测视频帧；在待检测视频帧满足预设人体关键点检测条件的情况下，基于待检测视频帧的在前视频帧中的人体关键点位置信息和待检测视频帧，生成待检测视频帧中的人体关键点位置信息。该实施方式可以提高视频帧中人体关键点检测的准确度和速度，降低了人体关键点检测过程中对CPU等资源的占用。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于检测人体关键点的方法和装置。

背景技术

人体关键点检测也称人体姿态估计，其任务是：在给定的图片中定位人体的身体关键部位，例如头部，颈部，肩部，手部等。在不同数据集上，需要检测的具体部位也不尽相同。实践中，人体关键点检测的应用场景主要有：人类行为识别、人类行为识别、服装解析等。

现有技术中，通常采用基于深度学习的计算机视觉算法模型。首先使用一个人体对象检测模型，对视频中的视频帧检测出人体对象的位置，截取视频帧中包含人体对象的矩形框的图像区域；然后，采用关键点检测模型预测图像区域中的人体关键点的位置。

发明内容

本公开提出了用于检测人体关键点的方法和装置。

第一方面，本公开的实施例提供了一种用于检测人体关键点的方法，该方法包括：从待检测视频中选取视频帧，作为待检测视频帧；响应于待检测视频帧满足预设人体关键点检测条件，基于待检测视频帧的在前视频帧中的人体关键点位置信息和待检测视频帧，生成待检测视频帧中的人体关键点位置信息。

在一些实施例中，基于待检测视频帧的在前视频帧中的人体关键点位置信息和待检测视频帧，生成待检测视频帧中的人体关键点位置信息，包括：将待检测视频帧的在前视频帧中的人体关键点位置信息和待检测视频帧输入至预先训练的人体关键点检测模型，得到待检测视频帧中的人体关键点位置信息，其中，人体关键点检测模型用于表征待检测视频帧的在前视频帧中的人体关键点位置信息、待检测视频帧与待检测视频帧中的人体关键点位置信息之间的对应关系。

在一些实施例中，人体关键点检测模型通过如下步骤训练得到：获取训练样本集，其中，训练样本集中的训练样本包括输入数据和与输入数据相对应的期望输出数据，输入数据包括待检测视频帧的在前视频帧中的人体关键点位置信息和待检测视频帧，与输入数据相对应的期望输出数据包括待检测视频帧中的人体关键点位置信息；采用机器学习算法，将训练样本集中的训练样本包括的输入数据作为输入，将与输入的输入数据相对应的期望输出数据作为期望输出，训练得到人体关键点检测模型。

在一些实施例中，与输入数据相对应的期望输出数据还包括：用于表征期望输出数据包括的待检测视频帧中的人体关键点位置信息的准确度的准确度信息。

在一些实施例中，准确度信息基于以下至少一项确定：待检测视频帧与待检测视频帧的在前视频帧之间间隔的视频帧数；待检测视频帧与待检测视频帧的在前视频帧之间的光流；包含待检测视频帧和待检测视频帧的在前视频帧的视频中的视频帧之间的平均光流。

在一些实施例中，预设人体关键点检测条件包括：已获得待检测视频帧的在前视频帧中的人体关键点位置信息，并且，所获得的人体关键点位置信息的准确度大于或等于预设准确度阈值。

在一些实施例中，响应于用于训练人体关键点检测模型的训练样本中包括用于指示期望输出数据包括的待检测视频帧中的人体关键点位置信息的准确度的准确度信息，预设人体关键点检测条件中，人体关键点位置信息的准确度由人体关键点检测模型生成。

在一些实施例中，待检测视频帧的在前视频帧为：包含待检测视频帧的视频中，待检测视频帧的前一帧视频帧。