基于联合训练的姿态估计模型训练方法、系统、介质及终端

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专利状态

基于联合训练的姿态估计模型训练方法、系统、介质及终端

有效

专利申请进度

申请

2020-07-22

申请公布

2020-11-03

授权

2023-07-28

预估到期

2040-07-22

专利基础信息

申请号	CN202010711735.0	申请日	2020-07-22
申请公布号	CN111881804A	申请公布日	2020-11-03
授权公布号	CN111881804B	授权公告日	2023-07-28
分类号	G06V10/44;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/0464
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	汇纳科技股份有限公司
申请人地址	上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试验区川和路55弄6号

专利法律状态

2023-07-28

授权

状态信息

授权
2022-03-01

著录事项变更

状态信息

著录事项变更；IPC(主分类):G06K9/00；变更事项:申请人；变更前:汇纳科技股份有限公司；变更后:汇纳科技股份有限公司；变更事项:地址；变更前:201505 上海市金山区亭林镇亭枫公路333号216室；变更后:201203 上海市浦东新区中国（上海）自由贸易试验区川和路55弄6号
2020-11-20

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:20200722
2020-11-03

公布

状态信息

公布

摘要

本发明提供一种基于联合训练的姿态估计模型训练方法、系统、介质及终端，所述方法包括以下步骤：对人体RGB图像进行特征提取，产生第一特征图；对人体深度图像进行特征提取，产生第二特征图；获取关键点热度图和部位关联场；预测关键点热度图和部位关联场中每个像素的偏移值；将计算得到的热度图损失和偏移量损失叠加，产生联合损失；利用联合损失更新姿态估计模型的权重，实现对姿态估计模型的训练；本发明使用深度图片和RGB图片双流输入，在使用RGB图像预测得到的关键点基础上，有效地利用了深度数据进行关键点的预测修正，且可灵活实现是否使用深度图片进行关键点修正的能力，有效解决了在复杂场景中，关键点匹配容易出错的问题。

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