一种基于双通道融合驱动的3D人体姿态估计方法及系统
申请号:CN202510876666
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120412032B
公开日期:2025-09-23
类型:发明专利
摘要
本发明提供了计算机视觉技术领域的一种基于双通道融合驱动的3D人体姿态估计方法及系统,方法包括:步骤S1、构建3D人体姿态估计模型;步骤S2、获取大量的历史人体视频构建数据集;步骤S3、将数据集划分为训练集、验证集以及测试集,通过训练集对3D人体姿态估计模型进行训练,通过验证集对训练后的3D人体姿态估计模型进行验证,通过测试集对验证通过的3D人体姿态估计模型进行测试;步骤S4、对测试通过的3D人体姿态估计模型进行部署;步骤S5、获取实时人体视频,对实时人体视频进行预处理后输入部署的3D人体姿态估计模型,得到人体姿态估计结果。本发明的优点在于:极大的提升了3D人体姿态估计的精度以及鲁棒性。
技术关键词
人体姿态估计方法
时间序列特征
局部空间特征
视频
局部注意力机制
硬件加速技术
训练集
容器化技术
人体关键点
模型训练模块
数据
日志
计算机视觉技术
移动终端
图像