[发明专利]一种基于深度学习的骨架线提取算法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 201710711483.X | 申请日： | 2017-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN107492108A | 公开（公告）日： | 2017-12-19 |
| 发明（设计）人： | 廖逸琪;陈志超;周剑 | 申请（专利权）人： | 成都通甲优博科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06T7/181;G06T7/66 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司51214 | 代理人： | 钱成岑,袁春晓 |
| 地址： | 610213 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的骨架线提取算法、系统及存储介质，涉及机器视觉技术领域，旨在提供一种无需人为操作、鲁棒的人体骨架线提取算法。本发明技术要点包括对人体深度图进行人体区域分块的步骤使用深度学习模型对人体深度图进行处理，得到人体区域分块结果；求取人体区域分块质心的步骤对每个人体区域分块进行以下处理计算该人体区域分块像素点横坐标的均值与纵坐标的均值，横坐标的均值与纵坐标的均值即为该人体区域分块的质心坐标；将各个人体区域分块的质心及人体区域分块的边界进行合并处理，得到各个关节点的步骤；将各个关节点顺序连接，得到人体骨架线的步骤。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 骨架 提取 算法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的骨架线提取算法，其特征在于，包括：对人体深度图进行人体区域分块的步骤：使用深度学习模型对人体深度图进行处理，得到人体区域分块结果；求取人体区域分块质心的步骤：对每个人体区域分块进行以下处理：计算该人体区域分块像素点横坐标的均值与纵坐标的均值，横坐标的均值与纵坐标的均值即为该人体区域分块的质心坐标；将各个人体区域分块的质心及人体区域分块的边界进行合并处理，得到各个关节点的步骤；将各个关节点顺序连接，得到人体骨架线的步骤。
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