基于卷积神经网络的人体姿态估计方法

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摘要

基于卷积神经网络的人体姿态估计方法，它属于人体姿态估计技术领域。本发明解决了采用现有方法对人体姿态进行估计时，获得的估计结果不准确的问题。本发明首先设计一种全局卷积算法来增加CNN感受野、提取全局信息；然后利用构建的全局残差块替换残差网络中的残差块得到全局残差子网络，进而提高人体关键点的定位精度；最后，本发明设计了具备修复量化误差能力的量化误差优化子网络，以得到更高精度的关键点定位结果；进而获得了准确的人体姿态估计结果。本发明可以应用于对人体姿态进行估计。

基本信息

专利标题：

基于卷积神经网络的人体姿态估计方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113920587A

申请号：

CN202111284500.9

公开（公告）日：

2022-01-11

申请日：

2021-11-01

授权号：

CN113920587B

授权日：

2022-05-17

发明人：

赵蓝飞陈志铧

申请人：

哈尔滨理工大学

申请人地址：

黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号

代理机构：

哈尔滨市松花江专利商标事务所

代理人：

张换男

优先权：

CN202111284500.9

主分类号：

G06V40/20

IPC分类号：

G06V40/20 G06N3/04 G06N3/08