融合双目信息的队列姿态检测
Queue posture detection with fusion of binocular information
1. 江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
2. 近地面探测技术重点实验室, 江苏 无锡 214000
摘要
为实现队列姿态动作的准确评估，针对训练场景中踢腿高度等三维人体姿态特征难以准确测量的问题，提出融合双目信息的队列三维姿态特征检测方法。方法分为2D姿态估计和双目立体匹配两个阶段。为提高2D人体姿态检测精度，设计基于改进HRNet网络的2D姿态估计模型。首先，在主干网络引入空间通道注意力，增强特征提取能力。特征融合层采用自适应空间特征融合模块，融合网络多尺度特征。其次，采用无偏数据处理方法进行热图编解码，减小数据统计误差。最后，在模型训练时采用由粗到细的多阶段监督方法，提高关键点的检测准确率。在2D姿态估计模型基础上，采用标准相关匹配函数实现双目立体匹配，再通过坐标变换得到三维人体姿态。实验结果表明，改进的姿态估计网络有较好的精度，在COCO数据集上精度达到77.1%，在自制的队列训练数据集上精度达到86.3%，相比原网络分别提升2.2%和3.1%。在三维人体姿态的踢腿高度实验中，该方法测得平均相对误差为2.5%，充分验证了算法的有效性。
基金项目
近地面探测技术重点实验室基金资助项目(6142414220203)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.11.0595
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第9期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2860-2866
文章编号: 1001-3695(2024)09-041-2860-07
发布历史
[2024-02-23] 优先出版
[2024-09-05] 印刷出版
引用本文
赵继发, 王呈, 荣英佼. 融合双目信息的队列姿态检测 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (9): 2860-2866. (Zhao Jifa, Wang Cheng, Rong Yingjiao. Queue posture detection with fusion of binocular information [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (9): 2860-2866. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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