[发明专利]一种基于人体关键点跟踪的多人姿态分析方法

摘要

本发明公开了一种基于人体关键点跟踪的多人姿态分析方法，本发明具体包括以下步骤：S1、获取视频流，S2、对视频流中的图像利用关键点检测模型进行人体关键点检测，S3、选出人体关键点中置信度较高且位置预测校准的点，S4、在获取到视频流当前帧与之前所有帧中人的位置，S5、确定需要分析的姿态种类，S6、设计分类网络，S7、最后将一段视频流中的关键点序列输入到分类网络中，本发明涉及人体姿态识别技术领域。该基于人体关键点跟踪的多人姿态分析方法，实现了对关键点进行跟踪，将同一个人在一段时间内的关键点提取出来，区分不同的人之间关键点；同时综合序列帧的所有关键点信息，加入时间维度的信息，反向修正离群关键点。

主权项

1.一种基于人体关键点跟踪的多人姿态分析方法，其特征在于：具体包括以下步骤：/nS1、获取视频流；/nS2、对视频流中的图像利用关键点检测模型进行人体关键点检测，得到图像中每个人身体各部位的关键点的位置及预测置信度；/nS3、选出人体关键点中置信度较高且位置预测校准的点，用此点表示人的位置；/nS4、在获取到视频流当前帧与之前所有帧中人的位置后，用滤波算法将前后相邻帧之间的人关联起来，这样就得到视频流从开始到当前帧的所有人的行动轨迹，在记录每个人的轨迹的同时记录下此人在每一帧中各个关键点的位置，反向修正这一段序列帧中的人体关键点信息；/nS5、确定需要分析的姿态种类，对每一种姿态进行模拟，得到行人在此姿态下的关键点的信息，记录下作为训练样本；/nS6、设计分类网络，将模拟得出的多种姿态的关键点信息特征图输入到分类网络当中进行训练，通过调整相关超参数得到可靠的姿态分类模型；/nS7、最后将一段视频流中的关键点序列输入到分类网络中，进行最终判决，将最终的姿态分类结果按照置信度高低排序，其中输入已经由步骤S4得到，分类网络由步骤S6得出。/n