【摘 要】
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多人协作目标常因实际目标存在多尺度识别率低、关键点正负样本不均衡等问题而导致无法对多人协作进行实时侦察识别.该文提出了实时的多人姿态估计模型,首先,使用Ghost模块提高人体探测器的响应速度.其次,基于高分辨率网络融合不同分辨率图像,用于提取不同尺度的特征.最后,采用梯度均衡机制解决因关键点正负样本不均衡而带来的关键点检测低精度的问题,从而提高人体姿态估计识别的准确性.试验结果表明,该文所提出的方法的平均检测精度比Alphapose模型提升了5.1％.
【机 构】
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西安工业大学电子信息工程学院,陕西西安710021
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多人协作目标常因实际目标存在多尺度识别率低、关键点正负样本不均衡等问题而导致无法对多人协作进行实时侦察识别.该文提出了实时的多人姿态估计模型,首先,使用Ghost模块提高人体探测器的响应速度.其次,基于高分辨率网络融合不同分辨率图像,用于提取不同尺度的特征.最后,采用梯度均衡机制解决因关键点正负样本不均衡而带来的关键点检测低精度的问题,从而提高人体姿态估计识别的准确性.试验结果表明,该文所提出的方法的平均检测精度比Alphapose模型提升了5.1％.
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