[发明专利]一种多人姿态估计方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种多人姿态估计方法，其特征在于，包括：

基于姿态估计模型，从每个样本图像中提取多个目标对象中每个目标对象对应的关节点特征集合；

基于数据标注，对所述关节点特征集合中的每个关节点特征进行位置损失计算，得到每个所述关节点特征对应的预测损失值；

基于人体关节关联关系，对所述关节点特征集合进行类别关节对划分，得到每个关节对类别对应的关节对关系特征集合；

基于采样策略，对所述关节对关系特征集合进行采样，得到参考关节对特征、参考关节对正样本特征以及参考关节对负样本特征；

基于所述参考关节对特征、所述参考关节对正样本特征以及所述参考关节对负样本特征进行一致性损失计算，得到每个所述关节对类别对应的成对一致性损失值；

基于所述成对一致性损失值以及所述预测损失值对所述姿态估计模型进行参数调整，得到目标姿态估计模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述成对一致性损失值以及所述预测损失值对所述姿态估计模型进行参数调整，得到所述目标姿态估计模型之前，所述方法还包括：

基于关节类别标签，对所述关节点特征集合进行关节类别划分，得到每个关节类别对应的类别关节特征集合；

基于所述采样策略，对所述类别关节特征集合进行采样，得到参考关节点特征、参考关节点正样本特征以及参考关节点负样本特征；

基于所述参考关节点特征、所述参考关节点正样本特征以及所述参考关节点负样本特征进行一致性损失计算，得到每个所述关节类别对应的单关节一致性损失值；

所述基于所述成对一致性损失值以及所述预测损失值对所述姿态估计模型进行参数调整，得到所述目标姿态估计模型，包括：

基于所述单关节一致性损失值、所述成对一致性损失值以及所述预测损失值对所述姿态估计模型进行参数调整，得到所述目标姿态估计模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于人体关节关联关系，对所述关节点特征集合进行类别关节对划分，得到每个关节对类别对应的关节对关系特征集合之前，所述方法还包括：

将所有的所述关节点特征集合中的每个关节点特征映射至目标空间；

对所述目标空间中的每个关节点特征分别进行降维处理，得到目标维度关节特征集合；

所述基于人体关节关联关系，对所述关节点特征集合进行类别关节对划分，得到每个关节对类别对应的关节对关系特征集合，包括：

基于人体关节关联关系，对所述目标维度关节特征集合进行类别关节对划分，得到每个关节对类别对应的关节对关系特征集合；

所述基于关节类别标签，对所述关节点特征集合进行关节类别划分，得到每个关节类别对应的类别关节特征集合，包括：

基于关节类别标签，对所述目标维度关节特征集合进行关节类别划分，得到每个关节类别对应的类别关节特征集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于人体关节关联关系，对所述目标维度关节特征集合进行类别关节对划分，得到每个关节对类别对应的关节对关系特征集合，包括：

从所述目标维度关节特征集合中，确定满足所述人体关节关联关系的两两邻接的关节点特征，其中，每个两两邻接的关节点特征对应一个所述关节对类别；

根据所述两两邻接的关节点特征计算关节对关系特征，以获取到所述每个关节对类别对应的关节对关系特征集合。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于采样策略，对所述关节对关系特征集合进行采样，得到参考关节对特征、参考关节对正样本特征以及参考关节对负样本特征，包括：

将所述关节对关系特征集合中的任意一个关节对关系特征，作为所述参考关节对特征；

将所述关节对关系特征集合中除所述参考关节对特征以外的关节对关系特征，作为所述参考关节对正样本特征；

从其他所述关节对关系特征集合中，确定与所述参考关节对特征相对应的所述参考关节对负样本特征。