【摘 要】
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人体姿态估计是动作识别领域的一大研究课题,其主要研究内容是将人体特征图像进行人物识别与提取,以此描绘出人体的运动姿态。人体姿态估计主要应用于人体动作预测与位置定位的各种场景。在过去,该任务往往通过传统的图结构方法进行解决,但由于图像背景要求度高和时间开销大等原因,其识别准确度与性能欠佳。近年来,人体姿态估计的研究者不再局限于传统方法,而是依靠神经网络学习视频数据特征,以此提升算法识别率。然而,视频
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人体姿态估计是动作识别领域的一大研究课题,其主要研究内容是将人体特征图像进行人物识别与提取,以此描绘出人体的运动姿态。人体姿态估计主要应用于人体动作预测与位置定位的各种场景。在过去,该任务往往通过传统的图结构方法进行解决,但由于图像背景要求度高和时间开销大等原因,其识别准确度与性能欠佳。近年来,人体姿态估计的研究者不再局限于传统方法,而是依靠神经网络学习视频数据特征,以此提升算法识别率。然而,视频数据在某些应用场景存在数据难以获取或特征信息不足等问题,因此越来越多的研究者转向射频姿态估计,以突破数据类型带来的应用局限性。本文针对射频姿态估计问题进行研究,并做了如下工作。（1）目前可用的射频原始数据,往往受实物阻挡等因素影响,存在大量的干扰信号需要过滤。同时,现有的算法在识别率与时效性方面仍然具有很大的提升空间。针对射频领域的不足之处,本文依靠毫米波采集设备进行原始数据获取和处理,并提出更为高效的关键点预测算法。该算法包括人体关键点定位和组合两大步骤,并结合堆叠式沙漏网络和残差网络,从而组成多任务模型架构。算法网络进行训练后,能够有效提高传统网络的特征学习率,并完成姿态估计任务。在毫米波雷达数据集上的仿真结果表明,该算法能够有效提高姿态估计的检测准确率,这也进一步佐证了射频姿态估计的可行性。（2）随着姿态估计检测人员数量的上升,现有的算法往往会由于人员之间的肢体干扰而影响检测任务,使得准确率明显下降。在多人场景下,人体相邻、碰撞或遮挡造成的关键点错误连接等问题更为明显,且大大提升了关键点组合问题的解决难度。基于上述问题,本文针对多人热图算法进行优化,提出了基于部分关联域的多人关键点检测算法。为改进多人情景下的检测效果,该算法引入部分关联域标签,并以此构建主体网络后的子网络。仿真结果表明,基于部分关联域信息的多任务网络算法在检测准确率、模型工作效率等方面均具备一定的优势。
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