[发明专利]人体姿态预测方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810321191.X | 申请日： | 2018-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN108549863B | 公开（公告）日： | 2019-11-26 |
| 发明（设计）人： | 张虹;沈小勇;贾佳亚 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 44202 广州三环专利商标代理有限公司 | 代理人： | 郝传鑫;贾允<国际申请>=<国际公布>= |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种人体姿态预测方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理领域。所述方法包括：通过基本神经网络对输入的目标图像进行预测，得到人体关键点的初始预测图；将所述人体关键点的初始预测图和人体结构图输入人体图神经网络；通过所述人体图神经网络采用所述人体关键点的初始预测图对所述人体结构图进行初始化，得到初始化后的人体结构图；通过所述人体图神经网络对所述初始化后的人体结构图进行迭代预测，得到最终预测图。本申请实施例能够充分利用人体图神经网络对人体关节之间的空间信息进行挖掘，从而在提取图像特征的基础上综合挖掘人体关节之间的空间信息，得到较为准确的人体姿态信息。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 人体结构图 预测 人体图 初始化 关键点 存储介质 空间信息 人体关节 人体姿态 人体姿态信息 提取图像特征 图像处理领域 迭代预测 目标图像 挖掘 申请 | ||
【主权项】：
1.一种人体姿态预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n通过基本神经网络对输入的目标图像进行预测，得到人体关键点的初始预测图，人体图神经网络中包括卷积核和门控循环单元；/n将所述人体关键点的初始预测图和人体结构图输入人体图神经网络，所述人体结构图中的每个节点分别对应一个人体关节，每条边表示连接相邻的人体关节；/n通过所述人体图神经网络采用所述人体关键点的初始预测图对所述人体结构图进行初始化，得到初始化后的人体结构图；/n通过所述人体图神经网络对所述初始化后的人体结构图进行迭代预测，包括对所述人体结构图中的每个节点，在每次迭代更新前通过所述卷积核对所述节点的相邻节点进行信息搜集，得到相邻节点信息；/n通过所述门控循环单元根据所述相邻节点信息对所述节点的状态进行更新，所述门控循环单元用于挖掘所述人体结构图中相邻节点之间的空间信息；/n经过T次更新后，将门控循环单元的输出结果和初始预测图进行叠加，得到最终预测图，所述最终预测图包括预测出的人体姿态。/n
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