基于单目摄像头和三维姿态估计的剧烈运动检测方法

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专利状态

基于单目摄像头和三维姿态估计的剧烈运动检测方法

有效

专利申请进度

申请

2020-06-28

申请公布

2020-10-09

授权

2023-11-24

预估到期

2040-06-28

专利基础信息

申请号	CN202010596641.3	申请日	2020-06-28
申请公布号	CN111753747A	申请公布日	2020-10-09
授权公布号	CN111753747B	授权公告日	2023-11-24
分类号	G06V40/20;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G08B21/18;G06N3/08
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	高新兴科技集团股份有限公司
申请人地址	广东省广州市黄埔区科学城开创大道2819号六楼

专利法律状态

2023-11-24

授权

状态信息

授权
2020-10-30

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06K9/00；申请日:20200628
2020-10-09

公布

状态信息

公布

摘要

本发明属于视频行为分析技术领域，具体涉及一种基于单目摄像头和三维姿态估计的剧烈运动检测方法，首先，利用基于深层卷积神经网络的人体检测模型、人体二维关键点检测模型、人体二维关键点提升为人体三维关键点模型，输入单目摄像头的RGB图像，输出人体三维关键点位置信息，为剧烈运动检测提供人体三维姿态表征。其次，基于深层卷积神经网络模型检测到的人体位置信息、人体二维关键点位置信息和人体三维关键点位置信息，对多帧图像中人体的进行身份匹配，为剧烈运动检测提供人体身份信息。最后，对多帧图像中同一个人的人体三维关键点位置信息进行提取特征，利用预训练的随机森林剧烈运动检测模型，检测是否存在剧烈运动。本方案以人为主体，利用人体三维关键点更准确地表征人体三维姿态、匹配人体身份，提高剧烈运动检测的精确度和稳健度。

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