CN111476097B 人体姿态评估方法、装置、计算机设备及存储介质 （平安科技（深圳）有限公司）

道福安社区益田路5033号平安金融中本发明公开了一种人体姿态评估方法、装2将所述待评估图像输入预设的人体姿态估计网络，得到人体关键点通过所述人体包围边框对所述待评估图像进行缩放处理，并且根获取标准比对数据，所述标准比对数据包括标准坐标和每通过所述置信度计算所述待评估坐标和所述标准坐标的相似度通过如下公式计算所述待评估坐标和所述标准坐标的;其中，D(F,G)为所述待评估坐标和所述标准坐标的相似度，为第k个标准坐标对应通过所述人体包围边框对所述待评估图像进行裁剪，并按照预设的标准尺将经过坐标变换后的所述关键点坐标进行L1归一化或者L2归一化处获取待处理视频数据，所述待处理视频数据为通过视频采集设根据预设的时间节点从所述待处理视频数据中提取出待评估采用权利要求1至3任一项所述人体姿态评估方法，对所述待评估图像5.如权利要求4所述的人体姿态评估方法，3根据每一子时间节点从所述待处理视频数据中提取预设数量的待评根据每一子时间节点对应的所述目标评估信息，计算所述待处理视频数据的评估分输入模块，用于将所述待评估图像输入预设的人体姿态估计网络缩放处理模块，用于通过所述人体包围边框对所述待评估图像进标准比对数据获取模块，用于获取标准比对数据，所述标准比对数据包相似度计算模块，用于通过所述置信度计算所述待评估坐标和所述标准坐标的相似;其中，D(F,G)为所述待评估坐标和所述标准坐标的相似度，为第k个标准坐标对应9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存45[0030]本发明实施例提供的人体姿态评估方法，该人体姿态评估方法可应用如图1所示6待评估图像，还可以从互联网或第三方机构/平台所公开的数据集中获取用户姿态图像作络使用OpenPose框架。openpose是基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架携程的)、脖子关键点所对应的关键点坐标为(x2,y2)和左肩关键点所对应的关键点坐标为7的待评估图像进行了放大2倍处理，则得到待评估图像中人体关键点A的待评估坐标为用相似度算法，比如余弦相似度算法计算每一待评估坐标与对应的标准坐标之间的相似8k个待评估坐标与第k个标准坐标之间的距离乘于第k个标准坐标对应的置信度，即可得到估坐标和标准坐标的相似度可以通过一具体的数值表示，相似度为1则表示待评估坐标和9内插值算法或三线性卷积插值算法。图像缩放工具可以为photoshop、iResizer或FastStonePhotoResi将关键点坐标中x轴方向上的值12缩放4/3倍，将关键点坐标中y轴方向上的值15缩放5/3数据中提取出的每一时间节点所对应的待评估图像至少一子时间节点对应的所述待评估图像组成待[0082]具体地，时间节点包括M个子时间节点，每一子时间节点对应至少一个待评估图的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限[0107]提取模块，用于根据预设的时间节点从待处理视频数据[0115]关于人体姿态评估装置的具体限定可以参见上文中对于人体姿态评估方法的限机程序被处理器执行时实现上述实施例中的人体姿包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM