一种基于多级优化的遮挡状态3D人体姿态估计方法

本发明公开了一种基于多级优化的遮挡状态3D人体姿态估计方法。该方法利用多个同步校准的摄像头采集RGB图像，并引入包括随机旋转、水平翻转、几何遮挡和对象遮挡等多种数据增强策略，提升2D关节点检测网络在复杂视角与遮挡条件下的鲁棒性。随后通过检测得到的多视角2D热图利用体素空间反投影法初步估计初始三维人体姿态。针对遮挡问题，构建融合自体遮挡与视角遮挡的可见性评估模型，通过引入视觉一致性、时序连续性、姿态先验与骨架一致性等多种约束多级优化预测3D姿态，在严重遮挡条件下仍可实现鲁棒、稳定的人体三维姿态估计。本方法在运行时仅需输入多视角RGB图像，即可实现高精度、遮挡鲁棒的3D关节点检测，适用遮挡情况复杂的现实场景。