人体姿态估计方法、装置、存储介质及计算机设备与流程

1.本技术涉及行为模式识别技术领域，尤其涉及一种人体姿态估计方法、装置、存储介质及计算机设备。


背景技术：

2.目前，针对人体的行为模式识别是一个重要的技术课题，而人体的行为模式识别的基础课题是人体的姿态估计。
3.相关技术中，通常以热图(heat map)为基础估计人体姿态，以深度学习方法检测人体的关节点，从而形成关节热图作为网络输出以估计人体的姿态。
4.这种方式下，由于人体结构左右相互对称的关节点的相似性很高，如左手和右手，左肘和右肘，左膝和右膝，左脚和右脚，使得人体的姿态算法在检测这些关节点的时候，可能发生歧义，因此，现有的人体姿态估计算法不能够实现人体姿态估计的解歧义，导致人体姿态估计不够精准，估计效果不佳。


技术实现要素：

5.本技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
6.为此，本技术的目的在于提出一种人体姿态估计方法、装置、存储介质及计算机设备，能够有效提升人体姿态估计的精准度，提升估计效果。
7.为达到上述目的，本技术第一方面实施例提出的人体姿态估计方法，包括：获取人体四肢的骨骼热图；获取人体全身的关节热图；根据所述骨骼热图结合所述关节热图估计人体姿态。
8.本技术第一方面实施例提出的人体姿态估计方法，通过获取人体四肢的骨骼热图和人体全身的关节热图，从而根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态，能够有效提升人体姿态估计的精准度，提升估计效果。
9.为达到上述目的，本技术第二方面实施例提出的人体姿态估计装置，包括：第一获取模块，用于获取人体四肢的骨骼热图；第二获取模块，用于获取人体全身的关节热图；估计模块，用于根据所述骨骼热图结合所述关节热图估计人体姿态。
10.本技术第二方面实施例提出的人体姿态估计装置，通过获取人体四肢的骨骼热图和人体全身的关节热图，从而根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态，能够有效提升人体姿态估计的精准度，提升估计效果。
11.为达到上述目的，本技术第三方面实施例提出的非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本技术第一方面实施例提出的人体姿态估计方法。
12.本技术第三方面实施例提出的非临时性计算机可读存储介质，通过获取人体四肢的骨骼热图和人体全身的关节热图，从而根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态，能够有效提升人体姿态估计的精准度，提升估计效果。
13.为达到上述目的，本技术第四方面实施例提出的计算机设备，包括壳体、处理器、存储器、电路板和电源电路，其中，所述电路板安置在所述壳体围成的空间内部，所述处理器和所述存储器设置在所述电路板上；所述电源电路，用于为所述计算机设备的各个电路或器件供电；所述存储器用于存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行：本技术第一方面实施例提出的人体姿态估计方法。
14.本技术第四方面实施例提出的计算机设备，通过获取人体四肢的骨骼热图和人体全身的关节热图，从而根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态，能够有效提升人体姿态估计的精准度，提升估计效果。
15.本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
16.本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
17.图1是本技术一实施例提出的人体姿态估计方法的流程示意图；
18.图2为本技术实施例的骨骼热图示意图；
19.图3是本技术另一实施例提出的人体姿态估计方法的流程示意图；
20.图4为本技术实施例中消除歧义后的人体骨骼热图示意图；
21.图5为本技术实施例中目标人体姿态示意图；
22.图6为本技术实施例中初始人体姿态示意图；
23.图7是本技术一实施例提出的人体姿态估计装置的结构示意图；
24.图8是本技术另一实施例提出的人体姿态估计装置的结构示意图；
25.图9是本技术一实施例提出的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
26.下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。相反，本技术的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
27.图1是本技术一实施例提出的人体姿态估计方法的流程示意图。
28.本实施例以该人体姿态估计方法被配置为人体姿态估计装置中来举例说明。
29.本实施例中人体姿态估计方法可以被配置在人体姿态估计装置中，人体姿态估计装置可以设置在服务器中，或者也可以设置在电子设备中，本技术实施例对此不作限制。
30.本实施例以人体姿态估计方法被配置在电子设备中为例。
31.其中，电子设备例如智能手机、平板电脑、个人数字助理、电子书等具有各种操作系统的硬件设备。
32.需要说明的是，本技术实施例的执行主体，在硬件上可以例如为电子设备中的中
央处理器(central processing unit，cpu)，在软件上可以例如为电子设备中的人体姿态估计类的服务，对此不作限制。
33.参见图1，该方法包括：
34.s101：获取人体四肢的骨骼热图。
35.其中，骨骼热图，用于描述人体四肢的各骨骼点的热图值，骨骼热图，还用于描述各骨骼点的位置。
36.参见图2，图2为本技术实施例的骨骼热图示意图，其中，描述了人体上肢和下肢共八段骨骼相应的热图值和位置。下文中出现的左和右是以图中人物的视角区分的左右，而不是图像的左右。
37.本技术实施例在获取人体四肢的骨骼热图时，可以具体时采用已训练得到的深度模型获取人体四肢的骨骼热图，其中，可以预先获得海量人体四肢的骨骼热图的位置标签，该位置标签由公式可以表示如下：
[0038][0039]
其中，x1，y1，x2，y2为骨骼两端的关节点的位置坐标。
[0040]
而后，可以采用上述海量人体四肢的骨骼热图的位置标签来训练一个初始的深度模型，直至训练好的深度模型符合设定的条件后，采用该训练好的深度模型来识别得到人体四肢的骨骼热图，对此不作限制。
[0041]
可以理解的是，相对于相关技术中仅仅采用关节热图估计人体姿态，而关节热图只能够反映出人体关节点的热图值和关节点的位置，由此受限于关节点的对称性，而本技术实施示例中，正是通过获取人体四肢的骨骼热图，因此打破了关节点对称性的限制，从而有效地辅助后续根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态。
[0042]
s102：获取人体全身的关节热图。
[0043]
s103：根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态。
[0044]
一些实施例中，在根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态时，可以首先根据人体全身的关节热图识别出人体四肢的关节热图，从而根据骨骼热图结合人体四肢的关节热图估计人体姿态，由此，有效保障后续人体姿态的估计精准度。
[0045]
本技术实施在具体执行的过程中，可以是根据骨骼热图，从关节热图中识别出具有歧义的第一关节点；从关节热图中识别出第二关节点，第二关节点和第一关节点基于人体结构相互对称；根据第二关节点结合骨骼热图消除关节热图内的第一关节点的歧义，得到目标关节热图，目标关节热图被用于估计人体姿态，由此，能够精准地识别出具有歧义的第一关节点，以及第二关节点，使得人体姿态估计的处理逻辑更具有针对性，能够获得更好的人体姿态估计效果，降低硬件设备的运行资源消耗。
[0046]
当然，也可以采用其他任意可能的方式实现根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态，比如建模的方式，工程的方式等等，对此不作限制。
[0047]
上述根据骨骼热图，从关节热图中识别出具有歧义的第一关节点时，可以是从关节热图内确定出人体四肢的骨骼区域，并从骨骼热图中，确定出与骨骼区域对应部分的热
图值，以及若与骨骼区域对应部分的热图值不满足设定条件，则从关节热图内骨骼区域包含的关节点中识别出第一关节点，实现简便，且能够获得较为精准的识别效果。
[0048]
作为一种示例，参见上述图2，可以确定出关节热图之中，四肢骨骼两端关节点的关节点位置，而后，根据四肢骨骼两端关节点的关节点位置确定出人体四肢的骨骼区域，并从骨骼热图中，确定出与骨骼区域对应部分的热图值，在具体执行的过程中，可以是在骨骼热图之中，描绘出基于关节热图所确定的骨骼区域对应的骨骼连线(该骨骼连线具体是参照关节热图中的关节点，在骨骼热图中所描绘出的)，从而将骨骼连线上各骨骼点的热图值作为与骨骼区域对应部分的热图值。
[0049]
参见图2中的骨骼连线21，由于四肢骨骼包含了上肢和下肢共八段骨骼，因此，相应的骨骼连线也对应为八条，当确定出八条骨骼连线后，可以确定每条骨骼连线上，对应于骨骼热图的热图值，当该热图值小于设定阈值，或者该热图值与采用骨骼热图所描述的骨骼的热图值不相适配时，则可以确定该骨骼连线的热图值不满足设定条件(此时表明该骨骼区域包含的关节点可能为具有歧义的关节点)，此时，可将该骨骼连线确定为目标骨骼连线，参见图2中的目标骨骼连线22，从而从目标骨骼连线22两端的关节点中确定出第一关节点23(图2中示例的第一关节点为左腕部位的关节点)。
[0050]
上述图2中示例的第一关节点23为左腕部位的关节点，可以理解的是，图2中示出的为产生歧义的左腕部位的关节点的位置，由此，左腕部位的关节点的位置和右腕部的关节点的位置相重合，而在未产生歧义的情况下二者是不重合的)，对此不作限制。
[0051]
本实施例中，通过获取人体四肢的骨骼热图和人体全身的关节热图，从而根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态，能够有效提升人体姿态估计的精准度，提升估计效果。
[0052]
图3是本技术另一实施例提出的人体姿态估计方法的流程示意图。
[0053]
参见图3，该方法包括：
[0054]
s301：获取人体四肢的骨骼热图。
[0055]
s302：根据骨骼热图，从关节热图中识别出具有歧义的第一关节点。
[0056]
步骤s301-s302的说明可以参见上述实施例，在此不再赘述。
[0057]
s303：从关节热图中识别出第二关节点，第二关节点和第一关节点基于人体结构相互对称。
[0058]
需要说明的是，上述第二关节点和第一关节点基于人体结构相互对称，是指第二关节点和第一关节点分布在人体结构的左右两侧，而由于上述在确定人体姿态时，关节热图内包含了具有歧义的第一关节点，由此在人体结构体现在骨骼热图中时，第一关节点和第二关节点并不必然从视觉上为对称。
[0059]
在上述根据骨骼热图，从关节热图中识别出具有歧义的第一关节点后，可以直接基于人体结构，将与第一关节点对应的关节点作为第二关节点。
[0060]
上述图2中示例的第一关节点为左腕部位的关节点，则第二关节点为右腕部位的关节点，在图2中关节热图内包含了具有歧义的第一关节点，导致第一关节点23的位置和第二关节点24的位置产生重叠，本技术实施例中正是将第一关节点作为具有歧义的关节点，并采用不存在歧义的第二关节点相关的信息对第一关节点进行修正。
[0061]
s304：确定第一关节点对应于骨骼热图中的第一骨骼点位置，并确定第二关节点对应于骨骼热图中的第二骨骼点位置。
[0062]
上述确定了第一关节点和第二关节点之后，可以是确定第一关节点对应于骨骼热图中的第一骨骼点位置，并确定第二关节点对应于骨骼热图中的第二骨骼点位置，从而采用第二骨骼点位置对第一骨骼点位置进行修正。
[0063]
s305：采用第二骨骼点位置，结合预设策略修正第一骨骼点位置，得到目标骨骼点位置。
[0064]
作为一种示例，可以将骨骼热图中，视觉上与第二骨骼点位置对应的关节点位置作为目标骨骼点位置。
[0065]
而本技术实施例中，可以从骨骼热图中识别出与第一骨骼点位置对应的中间骨骼点位置，第一骨骼点位置和中间骨骼点位置分别为相同肢体骨骼两端的骨骼点位置；从骨骼热图中识别出与第一骨骼点位置相关的第一骨骼热图，并识别出第二骨骼点位置相关的第二骨骼热图；根据第一骨骼热图的第一波峰值，和第二骨骼热图的第二波峰值，以及中间骨骼点位置从骨骼热图中识别出目标波峰值所对应的位置；将目标波峰值所对应的位置作为目标骨骼点位置。
[0066]
由此，使得所确定的目标骨骼点位置能够更精准地反映出实际人体骨骼点的位置，能够获得较为精准的修正效果，有效保障歧义消除效果。
[0067]
上述从骨骼热图中识别出与第一骨骼点位置对应肢体的第一骨骼热图示例为：参见上述图2，第一骨骼点位置对应肢体为人体的左腕肢体，则图2中的骨骼热图内左腕肢体对应的骨骼热图，可以被称为第一骨骼热图。
[0068]
上述从骨骼热图中识别出第二骨骼点位置对应肢体的第二骨骼热图示例为：参见上述图2，第二骨骼点位置对应的肢体为人体的右腕肢体，则图2中的骨骼热图内右腕肢体对应的骨骼热图，可以被称为第二骨骼热图。
[0069]
上述在确定出第一骨骼热图和第二骨骼热图之后，可以将第一骨骼热图的波峰值作为第一波峰值，本技术实施例中的第一波峰值例如为第一骨骼热图的最大波峰值和次大波峰值，而第二波峰值例如为第二骨骼热图的最大波峰值和次大波峰值，也即，第一波峰值对应有两个，而第二波峰值也对应有两个，对此不作限制。
[0070]
其中，在上述从目标骨骼连线22两端的关节点中确定出第一关节点23(图2中示例的第一关节点23为左腕部位的关节点)之后，可以将目标骨骼连线22的另一端骨骼点的位置确定为中间骨骼点位置(即图2中示例的中间骨骼点位置25为左肘部位的骨骼点位置)，因此，第一骨骼点位置和中间骨骼点位置25共同为相同肢体骨骼两端的骨骼点。
[0071]
在具体执行的过程中，形成第一波峰值和中间骨骼点位置之间的第一连线，并形成第二波峰值和中间骨骼点位置之间的第二连线；结合第一连线的第一置信度将第一连线叠加至骨骼热图中，以及结合第二连线的第二置信度将第二连线叠加至骨骼热图中；在叠加之后，确定第一连线对应骨骼的第一骨骼置信度，并确定第二连线对应骨骼的第二骨骼置信度；对第一骨骼置信度和第一波峰值的置信度进行加权求和得到第一和值，对第二骨骼置信度和第二波峰值的置信度进行加权求和得到第二和值；将第一和值和第二和值中值较大的和值对应的波峰值作为目标波峰值，并识别出目标波峰值所对应的位置。
[0072]
上述在具体执行的过程中，可以形成最大波峰值和次大波峰值和中间骨骼点位置之间的两条第一连线，并且形成最大波峰值和次大波峰值和中间骨骼点位置之间的两条第二连线，结合第一连线的第一置信度(第一置信度为第一连线上各点的亮度值的加和值)将
第一连线叠加至骨骼热图中，以及结合第二连线的第二置信度(第二置信度为第二连线上各点的亮度值的加和值)将第二连线叠加至骨骼热图中。
[0073]
在叠加之后，确定第一连线对应骨骼(即将第一连线叠加至骨骼热图中后对应的骨骼)的第一骨骼置信度(第一连线对应骨骼的置信度，可以被称为第一骨骼置信度)，并确定第二连线对应骨骼(即将第二连线叠加至骨骼热图中后对应的骨骼)的第二骨骼置信度(第二连线对应骨骼的置信度，可以被称为第二骨骼置信度)，从而确定了第一连线对应骨骼的两个第一骨骼置信度，以及确定了第二连线对应骨骼的两个第二骨骼置信度，而后，对第一骨骼置信度和第一波峰值的置信度进行加权求和得到第一和值，对第二骨骼置信度和第二波峰值的置信度进行加权求和得到第二和值，从而得到与最大波峰值对应的第一和值，与次大波峰值对应的第一和值，以及与最大波峰值对应的第二和值，以及与次大波峰值对应的第二和值，将共四个的第一和值和第二和值中值较大的和值对应的波峰值作为目标波峰值，并识别出目标波峰值所对应的位置。
[0074]
作为一种示例，以图2中示例的第一关节点23为左腕部位的关节点进行示例，本技术取第一骨骼热图(即左腕肢体的骨骼热图)的最大波峰值和次大波峰值，第二骨骼热图(即右腕肢体的骨骼热图)的最大波峰值和次大波峰值，分别与中间骨骼点位置(即图2中示例的中间骨骼点位置25为左肘部位的骨骼点位置)左肘相连，在左小臂的骨骼热图上叠加，计算各连线路径上的左小臂置信度，获得四个骨骼的置信度，与四个波峰本身的置信度加权求和取最大值，最大值对应的波峰作为目标波峰值，并识别出目标波峰值所对应的位置，将目标波峰值所对应的位置作为修正过后的左腕位置。
[0075]
本技术实施例中，解歧义后的骨骼热图如图4所示，图4为本技术实施例中消除歧义后的人体骨骼热图示意图，其中描述了消除歧义后的左腕关节点热图，一并参见上述的图2，由于左腕关节点热图的最大波峰值出现在右腕关节点位置，而左腕关节点位置是次大波峰值，致使左腕关节点的检测位置发生错误如上述图2所示，经过本技术实施例消除歧义后，左腕关节点热图的次大波峰值获得了最大加权置信度，因此，能够将左腕关节点位置被修正至左腕关节点热图的次大波峰值位置处，也就是正确位置上，消除歧义效果如图4。
[0076]
s306：根据目标骨骼点位置，消除关节热图内的第一关节点的歧义，得到目标关节热图。
[0077]
可选地，可以根据目标骨骼点位置，调整关节热图内的第一关节点的位置，从而将调整位置后的关节热图作为目标关节热图。
[0078]
一并参见图5，图5为本技术实施例中目标人体姿态示意图，图6为本技术实施例中初始人体姿态示意图，可见，图5中由于对人体左腕关节点的位置进行了修正，从而使得输出的目标人体姿态相比于图6的初始人体姿态更为精准。
[0079]
上述是以待消除歧义的关节点为左腕关节点进行示例，在实际应用中，右腕关节点，左右肘关节点，左右膝关节点，左右踝关节点的消除歧义方式可以以此类推，在此不再赘述。
[0080]
在实际应用的过程中，消除歧义的顺序可以是先针对四肢的父关节点(肘关节点，膝关节点)消除歧义，而后，针对子关节点(腕关节点，踝关节点)消除歧义，由于子关节点消除歧义必须是基于父关节点的消除歧义后的位置进行展开的，因此，可以先消除父关节点的歧义从而修正父关节点的位置，才能保证子关节点消除歧义有效。
[0081]
本实施例中，通过获取人体四肢的骨骼热图和人体全身的关节热图，从而根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态，能够有效提升人体姿态估计的精准度，提升估计效果。能够精准地识别出具有歧义的第一关节点，以及用于消除歧义的第二关节点，使得消除歧义的处理逻辑更具有针对性，能够获得更好的消除歧义效果，降低硬件设备的运行资源消耗。实现简便，且能够获得较为精准的识别效果。使得所确定的目标骨骼点位置能够更精准地反映出实际人体骨骼点的位置，能够获得较为精准的修正效果，有效保障消除歧义的精准度。
[0082]
图7是本技术一实施例提出的人体姿态估计装置的结构示意图。
[0083]
参见图7，装置700包括：
[0084]
第一获取模块701，用于获取人体四肢的骨骼热图；
[0085]
第二获取模块702，用于获取人体全身的关节热图；
[0086]
估计模块703，用于根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态。
[0087]
可选地，一些实施例中，参见图8，估计模块703，包括：
[0088]
第一识别子模块7031，用于根据骨骼热图，从关节热图中识别出具有歧义的第一关节点；
[0089]
第二识别子模块7032，用于从关节热图中识别出第二关节点，第二关节点和第一关节点基于人体结构相互对称；
[0090]
消除子模块7033，用于根据第二关节点结合骨骼热图消除关节热图内的第一关节点的歧义，得到目标关节热图，目标关节热图被用于估计人体姿态。
[0091]
可选地，一些实施例中，参见图8，骨骼热图，用于描述人体四肢的各骨骼点的热图值，第一识别子模块7031，具体用于：
[0092]
从关节热图内确定出人体四肢的骨骼区域；
[0093]
从骨骼热图中，确定出与骨骼区域对应部分的热图值；
[0094]
若与骨骼区域对应部分的热图值不满足设定条件，则从关节热图内骨骼区域包含的关节点中识别出第一关节点。
[0095]
可选地，一些实施例中，参见图8，骨骼热图，还用于描述各骨骼点的位置，消除子模块7033，具体用于：
[0096]
确定第一关节点对应于骨骼热图中的第一骨骼点位置，并确定第二关节点对应于骨骼热图中的第二骨骼点位置；
[0097]
采用第二骨骼点位置，结合预设策略修正第一骨骼点位置，得到目标骨骼点位置；
[0098]
根据目标骨骼点位置，消除关节热图内的第一关节点的歧义，得到目标关节热图。
[0099]
可选地，一些实施例中，参见图8，消除子模块7033，具体用于：
[0100]
从骨骼热图中识别出与第一骨骼点位置对应的中间骨骼点位置，第一骨骼点位置和中间骨骼点位置分别为相同肢体骨骼两端的骨骼点位置；
[0101]
从骨骼热图中识别出与第一骨骼点位置相关的第一骨骼热图，并识别出第二骨骼点位置相关的第二骨骼热图；
[0102]
根据第一骨骼热图的第一波峰值，和第二骨骼热图的第二波峰值，以及中间骨骼点位置从骨骼热图中识别出目标波峰值所对应的位置；
[0103]
将目标波峰值所对应的位置作为目标骨骼点位置。
[0104]
可选地，一些实施例中，参见图8，消除子模块7033，进一步用于：
[0105]
形成第一波峰值和中间骨骼点位置之间的第一连线，并形成第二波峰值和中间骨骼点位置之间的第二连线；
[0106]
结合第一连线的第一置信度将第一连线叠加至骨骼热图中，以及结合第二连线的第二置信度将第二连线叠加至骨骼热图中；
[0107]
在叠加之后，确定第一连线对应骨骼的第一骨骼置信度，并确定第二连线对应骨骼的第二骨骼置信度；
[0108]
对第一骨骼置信度和第一波峰值的置信度进行加权求和得到第一和值，对第二骨骼置信度和第二波峰值的置信度进行加权求和得到第二和值；
[0109]
将第一和值和第二和值中值较大的和值对应的波峰值作为目标波峰值，并识别出目标波峰值所对应的位置。
[0110]
可选地，一些实施例中，参见图8，消除子模块7033，还用于：
[0111]
根据目标骨骼点位置，调整关节热图内的第一关节点的位置，从而将调整位置后的关节热图作为目标关节热图。
[0112]
需要说明的是，前述图1-图6实施例中对人体姿态估计方法实施例的解释说明也适用于该实施例的人体姿态估计装置700，其实现原理类似，此处不再赘述.
[0113]
本实施例中，通过获取人体四肢的骨骼热图和人体全身的关节热图，从而根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态，能够有效提升人体姿态估计的精准度，提升估计效果。
[0114]
图9是本技术一实施例提出的计算机设备的结构示意图。
[0115]
参见图9，本实施例的计算机设备90包括：壳体901、处理器902、存储器903、电路板904、电源电路905，电路板904安置在壳体901围成的空间内部，处理器902、存储器903设置在电路板904上；电源电路905，用于为计算机设备90各个电路或器件供电；存储器903用于存储可执行程序代码；其中，处理器902通过读取存储器903中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于执行：
[0116]
获取人体四肢的骨骼热图；
[0117]
获取人体全身的关节热图；
[0118]
根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态。
[0119]
需要说明的是，前述图1-图6实施例中对人体姿态估计方法实施例的解释说明也适用于该实施例的计算机设备90，其实现原理类似，此处不再赘述.
[0120]
本实施例中，通过获取人体四肢的骨骼热图和人体全身的关节热图，从而根据骨骼热图结合关节热图估计人体姿态，能够有效提升人体姿态估计的精准度，提升估计效果。
[0121]
为了实现上述实施例，本技术实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述方法实施例的人体姿态估计方法。
[0122]
需要说明的是，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0123]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部
分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0124]
应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0125]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0126]
此外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0127]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0128]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0129]
尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。