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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开的一种针对RGB视频中人体空间位置估计方法及其步速导出应用，属于计算机视觉领域与速度测量技术领域，具体为：先构建由多个RGB视频组成的训练集，并获取拍摄RGB视频的摄像机相机内参；基于2D人体姿态估计网络和相对3D人体姿态估计网络，计算各RGB视频的人体空间位置矩阵；构建并训练空间位置估计网络；对待估计RGB视频处理得到其N×5的人体空间位置矩阵，输入至训练后空间位置估计网络，输出待估计RGB视频中的人体空间位置；本发明还基于人体空间位置估计，计算人体步速。本发明具有较高的估计准确性，误差极低，效果稳定。

主权项：1.一种针对RGB视频中人体空间位置估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建由多个RGB视频组成的训练集，并获取拍摄RGB视频的摄像机的相机内参，包括3×3的投影矩阵，以及由多个经向畸变参数和切向畸变参数构成的畸变矩阵；步骤2：计算各RGB视频的人体空间位置矩阵，具体为：步骤2.1：基于2D人体姿态估计网络，估计RGB视频中各帧的人体关节点在像素坐标系下的像素坐标值，得到N×2维的校正前2D人体关节点矩阵；其中，N为人体关节点的总数量；步骤2.2：根据畸变矩阵，对校正前2D人体关节点矩阵进行畸变校正操作，得到N×2维的校正后2D人体关节点矩阵；步骤2.3：基于投影矩阵的逆矩阵，对校正后2D人体关节点矩阵进行内参归一化操作，得到N×2维的内参归一化后2D人体关节点矩阵；步骤2.4：基于相对3D人体姿态估计网络，对输入的内参归一化后2D人体关节点矩阵进行相对3D人体姿态估计，得到以人体髋关节点为原点的相机坐标系下的N×3的人体3D姿态矩阵；将N×2维的内参归一化后2D人体关节点矩阵与N×3维的人体3D姿态矩阵进行左右拼接，得到N×5的人体空间位置矩阵；步骤3：构建空间位置估计网络，以训练集中各RGB视频对应的人体空间位置矩阵为输入，各RGB视频中每一帧的人体髋关节点在相机坐标系下的3D位置为估计目标，最小化网络输出与估计目标真实值之间的均方误差损失误差为训练目标，对空间位置估计网络进行训练，得到训练后空间位置估计网络；步骤4：待估计RGB视频经步骤2进行依次处理后，得到待估计RGB视频对应的N×5的人体空间位置矩阵，输入至训练后空间位置估计网络，输出待估计RGB视频中的人体空间位置，即每一帧人体髋关节点在相机坐标系下的3D位置。

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