摘要
本发明提供了一种基于OpenPose的人体骨骼点定位识别方法及系统,方法包括:对输入的人体图像进行预处理,得到预处理图像数据;采用双域多路径自监督扩散模型结合卷积神经网络对预处理图像数据进行骨骼点检测,得到二维人体骨骼点坐标数据;对二维骨骼点坐标数据进行信噪比评估和降噪处理,得到降噪后的二维骨骼点数据;通过三角测量原理和特征匹配技术进行二维到三维转换,得到初步的三维骨骼点坐标数据;通过速率感知分析和三维高斯压缩算法进行骨骼点优化;对优化后的三维骨骼点进行遮挡预测和补全处理,得到完整的人体骨骼点定位识别结果。本发明解决了复杂动态场景下骨骼点定位的精确度和稳定性问题。
技术关键词
人体骨骼点
预处理图像数据
三角测量原理
特征匹配技术
坐标
定位识别方法
信噪比
深度映射
运动特征参数
压缩算法
多路径
多层次特征
拓扑图
摄像机标定算法
人体生物力学
定位识别装置
时序特征
系统为您推荐了相关专利信息
图像模板
图像识别方法
执行压力测试
车载主机
生成压力
结构化输出方法
多模型协同
坐标
大语言模型
表格识别技术
线绘制方法
多场景
智能人机交互系统
绘制系统
输入模块
机械臂系统
旋转关节
机器人建模方法
坐标系
机器人单元