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摘要：本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及人体姿态估计方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：从获取的多帧运动图片中提取边界框特征图；对所提取的边界框特征图进行特征提取，将提取得到的多个阶段的当前特征向量以及多个阶段的邻近特征向量输入至基于密集特征对齐模块中，以分别进行对齐处理，得到多个阶段的邻近对齐特征向量；基于渐进式融合模块对多个阶段的当前特征向量和多个阶段的邻近对齐特征向量进行融合处理，得到融合特征；使用检测器对融合特征进行处理，得到与当前帧运动图片对应的特征热图；本申请公开的方法，可解决由运动幅度较大或镜头抖动等原因造成的人体特征变化，进而得到更精准的运动场景下人体姿态。

主权项：1.一种人体姿态估计方法，其特征在于，包括：获取运动场景下的多帧运动图片，并从多帧运动图片中提取边界框特征图，所述多帧运动图片包括当前帧运动图片以及位于当前帧运动图片前后的邻近帧运动图片；基于HRNet骨干网络对所提取的边界框特征图进行特征提取，得到与当前帧运动图片对应的、多个阶段的当前特征向量，以及与邻近帧运动图片对应的、多个阶段的邻近特征向量；基于密集特征对齐模块对多个阶段的当前特征向量以及多个阶段的邻近特征向量分别进行对齐处理，得到多个阶段的邻近对齐特征向量；基于渐进式融合模块对多个阶段的当前特征向量和多个阶段的邻近对齐特征向量进行融合处理，得到融合特征；具体的，将多个阶段的当前特征向量和多个阶段的邻近对齐特征向量分别输入至渐进式融合模块中，每个阶段的当前特征向量包括多个尺度的当前特征图，每个阶段的邻近对齐特征向量包括多个尺度的邻近对齐特征图；在渐进式融合模块中，对属于同一阶段、同一尺度的当前特征图和邻近对齐特征图进行相加操作，再通过渐进式融合模块的通道注意力层和卷积层对相加操作结果进一步操作，得到多个与阶段和尺度对应的第一融合特征；对属于相邻阶段、同一尺度的当前特征图和邻近对齐特征图进行相加操作，再通过渐进式融合模块的通道注意力层和卷积层对相加操作结果进一步操作，得到多个与阶段和尺度对应的第二融合特征；基于多个第一融合特征和与阶段对应的当前特征图获取第三融合特征；整合第一融合特征、第二融合特征和第三融合特征，得到融合特征；使用检测器对融合特征进行处理，得到与当前帧运动图片对应的特征热图。

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百度查询： 季华实验室 人体姿态估计方法、装置、设备及存储介质