[发明专利]一种人体骨架标注方法、装置及电子设备

说明书

本申请涉及深度学习技术领域，提供了一种人体骨架标注方法、装置及电子设备，该方法包括：获取待标注的当前帧人体图像及其对应的当前帧骨架关键点信息，并将当前帧人体图像的图像信息及当前帧骨架关键点信息保存为当前帧标注文件，其中，骨架关键点信息包括所述骨架关键点的类型信息和位置信息；利用当前帧标注文件对当前帧人体图像进行标注得到初始标注图像，并判断初始标注图像是否存在漏检或误检以获取判断结果；根据判断结果对当前帧人体图像对应的初始标注图像中存在漏检或误检的骨架关键点进行修正，得到当前帧标注图像。本申请实施例可以快速且准确地获得人体骨架标注图像。

技术领域

本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种人体骨架标注方法、装置及电子设备。

背景技术

人体骨架关键点包括关节和五官等。通过这些关键点来描述人体骨骼信息，对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。近几年，人体骨架关键点的检测方案有了很大的发展，特别是深度学习的崛起，例如openpose、alphapose等检测模型的提出，人体骨架关键点的检测方案在实际场景中的应用也越来越广泛，如娱乐健身、康复训练、动作识别等。

然而训练一个人体骨架关键点的检测模型，需要使用大量的标注有人体骨架关键点的图像，而人体骨架关键点的标注是一件非常繁琐、精细与耗时的工作。

目前，人体骨架关键点的标注方法主要分为两种：一种为采用全手动标注的方法，标注人员对大量的待标注图像中的人体骨骼关键点进行一一标注；另一种是采用全自动标注的方法，通常利用一个现成的精度较高的人体骨架关键点检测模型对图像进行检测，获得骨架关键点。

但是，前一种方法，不可避免地需要投入大量的人力和时间成本，出错率较高，降低了数据集优化和模型建立的效率；后一种方法，对于复杂动作标注效果较差，标注数据的准确度完全依赖于使用的骨架关键点检测模型。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种人体骨架标注方法、装置及电子设备，能够解决相关技术中的一个或多个技术问题。

第一方面，本申请一实施例提供了一种人体骨架标注方法，包括：获取待标注的当前帧人体图像及其对应的当前帧骨架关键点信息，并将所述当前帧人体图像的图像信息及所述当前帧骨架关键点信息保存为当前帧标注文件，其中，所述骨架关键点信息包括所述骨架关键点的类型信息和位置信息；利用所述当前帧标注文件对当前帧人体图像进行标注得到初始标注图像，并判断所述初始标注图像是否存在漏检或误检以获取判断结果；根据所述判断结果对所述当前帧人体图像对应的所述初始标注图像中存在漏检或误检的骨架关键点进行修正，得到当前帧标注图像。

第二方面，本申请一实施例提供一种人体骨架标注装置，包括：获取模块，用于获取待标注的当前帧人体图像及其对应的当前帧骨架关键点信息，并将所述当前帧人体图像的图像信息及所述当前帧骨架关键点信息保存为当前帧标注文件，其中，所述骨架关键点信息包括所述骨架关键点的类型信息和位置信息；判断模块，用于利用所述当前帧标注文件对当前帧人体图像进行标注得到初始标注图像，并判断所述初始标注图像是否存在漏检或误检以获取判断结果；修正模块，用于根据所述判断结果对所述当前帧人体图像对应的所述初始标注图像中存在漏检或误检的骨架关键点进行修正，得到当前帧标注图像。

第三方面，本申请一实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一实施例所述人体骨架标注方法的步骤。

第四方面，本申请一实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一实施例所述人体骨架标注方法的步骤。

第五方面，本申请一实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备可实现如第一方面任一实施例所述人体骨架标注方法的步骤。

本申请实施例可以快速且准确地获得人体骨架标注图像。