摘要
本发明提供了单目视频3D人体姿态估计技术领域的一种基于时空双流交叉的3D姿态估计方法及系统,方法包括步骤S1、获取大量的历史人体视频,通过2D人体姿态估计模型对各历史人体视频进行逐帧处理获取2D坐标位置,并构建关节时空序列数据集;步骤S2、基于关节语义编码模块、动态图卷积模块、时空双流交叉融合模块、3D姿态解码模块创建一3D人体姿态估计模型;步骤S3、通过关节时空序列数据集以及损失函数对3D人体姿态估计模型进行训练;步骤S4、获取实时人体视频,通过2D人体姿态估计模型以及3D人体姿态估计模型对实时人体视频进行推理,得到3D人体姿态估计结果。本发明的优点在于:极大的提升了3D人体姿态估计的精度以及鲁棒性。
技术关键词
人体姿态估计
时空序列数据
姿态估计方法
姿态估计系统
运动特征
交叉注意力机制
人体骨架
视频
空间特征提取
人体关节点
融合姿态
特征提取单元
卷积模块
解码模块
硬件加速技术
语义特征
融合特征
训练集
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危岩落石
运动特征
三维实景模型
数据驱动模型
关键断面
关键点
三维人体姿态
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风险