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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本申请提供一种融合人本智造的人体姿态估计方法和装置。本申请提供的方法，包括：获取目标视觉输入数据及目标惯性输入数据；构建人体姿态估计网络模型；将目标视觉输入数据以及目标惯性输入数据输入人体姿态估计网络模型中，得到视觉模态空间特征和惯性模态空间特征；基于人体关键空间相关性，将对应的视觉模态空间特征和惯性模态空间特征进行融合，得到空间融合特征；将空间融合特征进行多尺度时序特征变换，得到原始全局时域特征，对原始全局时域特征进行时序特征提取，得到多模态时空特征；基于时间信息和空间信息计算目标人体姿态。本申请提供的融合人本智造的人体姿态估计方法和装置，以较低的计算量实现人体姿态的准确估计。
主权项：1.一种融合人本智造的人体姿态估计方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标视觉输入数据及目标惯性输入数据；所述目标惯性输入数据包括目标位置、速度；构建人体姿态估计网络模型；其中，所述人体姿态估计网络模型包括用于处理图像数据的视觉模态、以及用于处理惯性数据的惯性模态；将所述目标视觉输入数据以及所述目标惯性输入数据输入所述人体姿态估计网络模型中，得到视觉模态空间特征和惯性模态空间特征；基于人体关键空间相关性，将对应的所述视觉模态空间特征和所述惯性模态空间特征进行融合，得到空间融合特征；将所述空间融合特征进行多尺度时序特征变换，得到原始全局时域特征，对所述原始全局时域特征进行时序特征提取，得到多模态时空特征；其中，所述多模态时空特征包含时间信息和空间信息；基于所述时间信息和所述空间信息计算目标人体姿态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种融合人本智造的人体姿态估计方法和装置
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