[发明专利]一种多人姿态识别方法及系统

权利要求书

1.一种多人姿态识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、获取多人姿态图像；

S2、将所述多人姿态图像输入到训练好的姿态提取网络中，获得所述多人姿态图像的关键点特征图和连接特征图；

S3、基于所述关键点特征图，获得所述多人姿态图像的关键点的坐标；

S4、基于所述连接特征图和所述关键点的坐标，获得多人姿态图像的关键点之间的连接关系；

S5、基于所述关键点之间的连接关系，将所述关键点分配到对应的人体上，获得每个人的姿态估计结果，即完成多人姿态的识别。

2.如权利要求1所述的一种多人姿态识别方法，其特征在于：

将所述多人姿态图像输入到训练好的姿态提取网络后，所述训练好的姿态提取网络的输出有43个通道，其中，关键点特征图有18个通道，即对应于18种关键点类型，连接特征图有23个通道，即对应于23种连接关系，1个后台通道和1个前景通道；

所述18种关键点类型具体为：鼻子、颈部、左右肩、左右眼、左右耳、左右手肘、左右手腕、左右臀部、左右膝盖、左右脚踝；

所述23种连接关系具体为：鼻子与颈部、鼻子与左眼、鼻子与右眼、左眼与左耳、右眼与右耳、颈部与左肩、颈部与右肩、左肩与左耳、右肩与右耳、左肩与左手肘、右肩与右手肘、左肩与左臀部、右肩与右臀部、左手肘与左手腕、右手肘与右手腕、右手腕与右臀部、左手腕与左臀部、左臀部与右臀部、左臀部与左膝盖、右臀部与右膝盖、左膝盖与左脚踝、右膝盖与右脚踝、左脚踝和右脚踝。

3.如权利要求1所述的一种多人姿态识别方法，其特征在于：在步骤S3中，获得所述多人姿态图像中像的关键点的坐标的具体步骤如下：

S31、采用高斯滤波核对所述关键点特征图进行滤波处理；

S32、设定像素阈值，在所述关键点特征图中搜索出像素值大于所述像素阈值的点；

S33、将步骤S32中搜索出来的点的坐标按照所述多人姿态图像与所述多人姿态图像的特征图的尺寸比例还原到所述多人姿态图像中，从而获得所述多人姿态图像的关键点的坐标。

4.如权利要求1所述的一种多人姿态识别方法，其特征在于：在步骤S4中，获得所述多人姿态图像的关键点之间的连接关系具体为：

对所述连接特征图进行编码，如公式(1)：

其中，p为连接特征图上任意一个像素点，L(p)表示关键点j_mi和j_nk之间的连线上点p的像素值，limb表示关键点j_mi和j_nk之间的连线，即表示一种连接关系，若像素点p在关键点j_mi和j_nk之间的连线上，L(p)＝1，反之，L(p)＝0，m和n表示人体中两种不同类型关键点的序号，m，n∈{1，2，...，M}，m≠n，M表示人体中关键点类型的总数，i表示第m类关键点中关键点的序号，i∈{1，2，...,I}，I表示第m类关键点中关键点的总数，k表示第n类关键点中关键点的序号，k∈{1，2，...,K}，K表示第n类关键点中关键点的总数；

对任意两个关键点j_mi和j_nk之间的连线进行采样，沿着线段测量关键点j_mi和j_nk之间的关联置信度E，计算公式如公式(2)：

其中，0≤E≤1，关联置信度E的值越接近1，表示关键点j_mi和j_nk之间的关联的可能性越大，r表示采样点的总数，p(u)是采样点的坐标，u＝0表示j_mi和j_nk之间的线段的起点，u＝1表示j_mi和j_nk之间的线段的终点，L(p(u))表示采样点的像素值。