[发明专利]目标对象的姿态检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本说明书实施例提供了一种目标对象的姿态检测方法、装置、设备及存储介质。可以获取从不同角度采集的目标对象的彩色图像以及彩色图像对应的深度图像，可以利用其中一帧彩色图像得到目标对象的三维网格模型，并且基于深度图像对目标对象进行三维重建，即可以确定其他彩色图像中的目标对象与这一帧彩色图像中的目标对象的相对姿态，进而可以确定其他彩色图像中的目标对象相对于该三维网格模型的姿态。通过本公开实施例提供的方法，针对一些无法准确提取关键点的目标对象的彩色图像，也可以准确地确定出彩色图像中目标对象相对于三维网格模型的姿态。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种目标对象的姿态检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

很多场景都需要对图像中的目标对象进行姿态估计，并基于姿态估计结果进行后续的业务处理。对目标对象进行姿态估计，即估计目标对象相对于参考基准（比如，图像采集装置或其他）的姿态或者朝向。比如，以人脸姿态估计为例，在人脸识别的场景中，可以先通过人脸姿态估计筛选出符合条件的人脸图像（比如，正脸图像），再对筛选出的人脸图像进行识别。目前，在对图像中的目标对象进行姿态估计时，针对图像中提取的关键点数量较少的场景，无法准确的估计该图像中目标对象的姿态。

发明内容

本公开提供一种目标对象的姿态检测方法、装置、设备及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种目标对象的姿态检测方法，所述方法包括：

获取从不同角度采集的目标对象的彩色图像以及所述彩色图像对应的深度图像，所述彩色图像至少包括第一彩色图像和第二彩色图像；

利用所述深度图像对所述目标对象进行三维重建，得到三维重建过程中相邻两帧深度图像中的目标对象的相对姿态；

基于所述相邻两帧深度图像中的目标对象的相对姿态，确定所述第二彩色图像中的目标对象与所述第一彩色图像中的目标对象的第一相对姿态；

基于所述第一相对姿态确定所述第二彩色图像中的目标对象相对于目标对象的三维网格模型的第二相对姿态，其中，所述三维网格模型基于所述第一彩色图像中提取的目标对象的关键点确定。

在一些实施例中，获取从不同角度采集的目标对象的彩色图像以及所述彩色图像对应的深度图像，包括：

获取图像采集装置从不同角度采集得到的多帧RGBD图像，其中，相邻两帧RGBD图像中存在重叠区域。

在一些实施例中，所述三维网格模型基于所述第一彩色图像中提取的目标对象的关键点确定，包括：

从所述第一彩色图像中提取所述目标对象的关键点；

基于所述关键点和预设的标准三维网格模型拟合得到所述目标对象的三维网格模型。

在一些实施例中，从所述第一彩色图像中提取的目标对象的关键点数量不小于预设数量阈值，所述预设数量阈值基于所述目标对象的目标侧分布的关键点的数量确定，所述目标侧分布的关键点数量大于所述目标对象的其他侧分布的关键点数量。

在一些实施例中，所述利用所述深度图像对目标对象进行三维重建，得到三维重建过程中相邻两帧深度图像中的目标对象的相对姿态，包括：

获取所述深度图像；

针对所获取的任一深度图像，分别执行以下操作：

将所述深度图像对应的点云模型与已重建的点云模型进行配准，得到多对匹配点对；

基于所述多对匹配点对确定所述深度图像中的目标对象与所述深度图像的上一帧深度图像中的目标对象的相对姿态。

在一些实施例中，所述方法还包括：