[发明专利]人体姿态估计方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种人体姿态估计方法，其特征在于，包括：

构建并训练对抗网络模型，所述对抗网络模型包括特征提取器、判别器和生成器；

响应于获取信道状态信息，至少经过所述特征提取器处理以获取特征信息；以及

通过生成器处理所述特征信息以获取人体姿态估计结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于获取信道状态信息，至少经过所述特征提取器处理以获取特征信息，包括：

获取信道状态信息；

提取所述信道状态信息中的动态成分；

通过所述特征提取器处理所述动态成分以获取特征信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练对抗网络模型包括：

获取样本数据，所述样本数据包括信道状态信息、姿态估计标签以及域标签；

基于所述信道状态信息和所述姿态估计标签，预训练所述特征提取器和所述生成器，直至满足第一收敛条件；

基于所述信道状态信息和所述域标签，预训练所述判别器，直至满足第二收敛条件；

对抗训练所述对抗网络模型，直至满足第三收敛条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取样本数据包括：

获取信道状态信息，以及与所述信道状态信息对应的视频帧和域标签；

处理所述视频帧以获取姿态估计标签；以及

基于所述信道状态信息、所述姿态估计标签以及所述域标签确定样本数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述信道状态信息和所述姿态估计标签，预训练所述特征提取器和所述生成器，直至满足第一收敛条件，包括：

通过所述特征提取器处理所述信道状态信息以获取特征信息；

通过所述生成器处理所述特征信息以获取人体姿态估计结果；

基于所述姿态估计标签以及所述人体姿态估计结果，确定生成器损失；

优化所述生成器损失直至满足第一收敛条件。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述信道状态信息和所述域标签，预训练所述判别器，直至满足第二收敛条件，包括：

通过所述特征提取器处理所述信道状态信息以获取特征信息；

通过所述判别器处理所述特征信息以获取判别所述样本数据所属的域的判别结果；

基于所述域标签以及所述判别结果，确定判别器损失；

优化所述判别器损失直至满足第二收敛条件。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对抗训练所述对抗网络模型，直至满足第三收敛条件，包括：

基于生成器损失和判别器损失确定联合损失；

优化所述判别器损失和所述联合损失直至满足第三收敛条件。

8.一种人体姿态估计装置，其特征在于，包括：

模型准备模块，被配置为构建并训练对抗网络模型，所述对抗网络模型包括特征提取器、判别器和生成器；

特征提取模块，被配置为响应于获取信道状态信息，至少经过所述特征提取器处理以获取特征信息；以及

姿态估计模块，被配置为通过生成器处理所述特征信息以获取人体姿态估计结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现权利要求1～7任一项所述的方法步骤。

10.一种可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述的方法步骤。