一种基于神经网络的人体姿态重构与跟踪方法

本发明公开了一种基于神经网络的人体姿态重构与跟踪方法，涉及姿态重构与跟踪技术领域，本发明，采用多输入多输出MIMO天线阵列获取目标回波数据，并结合小波变换降噪和自适应增益补偿，采用时空加权构建低分辨率三维雷达图像，特征提取阶段，引入基于Transformer的特征提取网络，结合局部卷积神经网络CNN处理短距离关节细节，采用全局自注意力机制计算远端关节的空间相关性，全局特征增强GFE模块对低置信度区域进行特征补全；采用混合记忆网络HMN进行短时和长时信息融合，通过短时记忆单元STM存储当前帧特征，并利用长时记忆单元LTM存储历史关键点数据，结合时序对齐修正漂移误差，保障姿态估计的时序一致性。