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多目视觉下基于融合特征的行人3D姿态点跟踪方法
摘要文本
本发明实施例公开了一种多目视觉下基于融合特征的行人3D姿态点跟踪方法，涉及智能制造技术领域，将行人在空间场中的跟踪需求与计算机深度学习领域的功能相结合，可以更精确地关联行人特征实现三维姿态跟踪。本发明包括：在各视角下进行多目标行人边界框的识别与定位；根据目标图像提取各行人融合特征；对融合特征进行关联、补充与校验，完成多目标的跟踪匹配；更新特征池，提取目标特征模板；提取行人2D姿态点，并通过相机参数投影至三维空间，实现完整、精确的行人3D姿态点跟踪。从而提高三维行人姿态跟踪的成功率与精确度。。数据由马 克 团 队整理
申请人信息
- 申请人:南京航空航天大学
- 申请人地址:210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号
- 发明人: 南京航空航天大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 多目视觉下基于融合特征的行人3D姿态点跟踪方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410156976.1 |
| 申请日 | 2024/2/4 |
| 公告号 | CN117690123A |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06V20/64 |
| 权利人 | 南京航空航天大学 |
| 发明人 | 陈凯; 黄煜杰; 赵晓冬; 王子源; 朱海华; 唐敦兵 |
| 地址 | 江苏省南京市秦淮区御道街29号 |
专利主权项内容
1.一种多目视觉下基于融合特征的行人3D姿态点跟踪方法，其特征在于，包括：S1、识别不同视角下的同一个行人，并获取每一个行人在所出现的视角中的边界框，其中，不同视角下的相同行人对应同一个行人标识，一个行人标识对应多个边界框坐标；S2、从所确定的边界框对应的目标图像中，提取行人的融合特征；S3、对所述融合特征进行预处理后，对行人进行跟踪匹配；S4、利用所得到的跟踪匹配的结果，通过SMPL人体模型提取行人的2D姿态点并通过多相机视角投影至三维空间中，得到行人的3D姿态点跟踪结果。 （更多数据，详见马克数据网）