运用改进的PolarMask进行人形轮廓检测和姿态识别的方法

授权公布号：CN116863509B

有效

申请

2023-09-01

申请公布

2023-10-10

授权

2024-02-20

预估到期

2043-09-01

申请号	CN202311119512.5
申请日	2023-09-01
申请公布号	CN116863509A
申请公布日	2023-10-10
授权公布号	CN116863509B
授权公告日	2024-02-20
分类号	G06V40/10;G06N3/0464;G06N3/096;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06V40/20
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	福建环宇通信息科技股份公司
申请人地址	福建省泉州市丰泽区城东城华北路269号

专利法律状态

2024-02-20 授权

状态信息

授权

2023-12-29 专利申请权、专利权的转移

状态信息

专利申请权的转移；IPC(主分类):G06V40/10；登记生效日:20231212；变更事项:申请人；变更前:福建环宇通信息科技股份公司；变更后:华侨大学；变更事项:地址；变更前:362000 福建省泉州市丰泽区高新产业园区（原浔美工业区）科技路海西电子信息产业育成基地办公楼7楼；变更后:362000 福建省泉州市丰泽区城东城华北路269号；变更事项:申请人；变更后:福建环宇通信息科技股份公司

2023-10-27 实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06V40/10；申请日:20230901

2023-10-10 公布

状态信息

公布

摘要

本发明运用改进的PolarMask进行人形轮廓检测和姿态识别的方法，采用改进的PolarMask模型，基于人形轮廓特点，进行人形轮廓极坐标建模的设计；然后构建改进的PolarMask模型作为人形轮廓分割模型，加入通道注意力机制模块，在原基于YOLOV7的特征金字塔网络中添加了跳跃连接，弥补了在特征融合过程中损失的细节信息，最后，采取基于弱标签的训练策略，用于训练出一个能够识别出包含人形位置信息的矩形框和人的姿态类型的初级人形轮廓分割模型；在正式训练过程中，使用预训练出的提前学习了人形轮廓的相关信息的预训练权重进行迁移学习，在对真实的人形轮廓进行学习的过程中，使得对预测出的人形轮廓不断收敛，准确地识别出人形轮廓和姿态类型。