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人体姿态估计

人体姿态估计1、概述2、原理3、启动3.1、进入Docker3.2、启动程序

源码路径：~/yahboomcar_ws/src/yahboomcar_visual/detection

1、概述​

人体姿态估计（Human Posture Estimation），是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来，从而估计人体姿态。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等，如下图。

基于图卷积的行人意图识别方法与流程

2、原理​

image-20210901161528551

输入一幅图像，经过卷积网络提取特征，得到一组特征图，然后分成两个岔路，分别使用 CNN网络提取Part Confidence Maps 和 Part Affinity Fields； 得到这两个信息后，我们使用图论中的 Bipartite Matching（偶匹配） 求出Part Association，将同一个人的关节点连接起来，由于PAF自身的矢量性，使得生成的偶匹配很正确，最终合并为一个人的整体骨架； 最后基于PAFs求Multi-Person Parsing—>把Multi-person parsing问题转换成graphs问题—>Hungarian Algorithm(匈牙利算法) （匈牙利算法是部图匹配最常见的算法，该算法的核心就是寻找增广路径，它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。)

3、启动​

3.1、进入Docker​

​ x sh ~/ros_melodic.sh

image-20250115200521960

3.2、启动程序​

cd ~/yahboomcar_ws/src/yahboomcar_visual/detection python3 target_detection.py

点击图像框后，使用键盘【f】键切换目标检测。

xxxxxxxxxx if action == ord ( 'f' ) or action == ord ( 'F' ): state = not state # 功能切换

输入图片

person

输出图片

result

可以看到实际摄像头排到的画面。