[发明专利]一种关节点分类和关节点推理的人体姿态估计分析方法

权利要求书

1.一种关节点分类和关节点推理的人体姿态估计分析方法，其特征在于：该方法有两个分支，一个分支负责检测人体关节点，一个分支负责对关节点进行聚类；该方法分为如下步骤，

S1，将视频帧中的行人输入卷积神经网络中检测人体关节点，网络输出所有行人的关节点的位置信息和方向信息；将关节点位置信息进行两两相减取绝对值，获得几组相等的坐标信息，将这些相等的关节点位置信息标注为固定关节点，其余标注为非固定关节点；

S2，通过S1获得固定关节点，将这些固定关节点作为人体姿态初步框架；然后通过人体姿态初步框架推理属于本人的非固定关节点；人体姿态的初步框架中的关节点包含着方向信息，通过两个关节点之间的方向信息，形成一组肢体，然后肢体的关节点与其他的关节点之间具有方向信息，进行两两部位连接；

S3，由S2得到肢体信息组；利用肢体之间的共享关节点进行两两肢体部位连接甚至两段关节部位的连接，从而人体姿态的初步框架寻找到属于自己的“非固定关节点”，获得行人的人体姿态估计。

2.根据权利要求1所述的一种关节点分类和关节点推理的人体姿态估计分析方法，其特征在于：采用自上而下的方法实现人体姿态估计；检测出人体关节点位置坐标，然后将人体的关节点聚类，从而判断出这个人的姿态或行为；具体如下：

首先，截取视频帧中的行人一帧尺寸为w*h输入到卷积神经网络中，w代表图片的宽度，h代表图片的高度，输出图像中所有的关节点，输出的关节点信息中既包含着位置信息又有方向信息；关节点的位置信息如公式(1)：

L＝(L₁,L₂,…L_n)L_n∈R^w*hn∈(1,2…,18) 公式(1)

其中L代表关节点的位置信息，L₁表示第二个关节点位置信息，n表示要检测关节点的数量，一共是18个关节点，R代表实数；

关节点的方向信息如公式(2)：

D＝(D₁,D₂,…D_c)D_c∈R^w*hc∈(1,2,…,19) 公式(2)

其中D表示关节点和关节点的方向信息，D₁表示第一对关节点之间的方向信息，D₂表示第二对关节点之间的方向信息，c表示18个关节点，两两关节点之间的方向信息的数量。