基于深度学习的多人人体姿态估计方法

本发明公开了基于深度学习的多人人体姿态估计方法，其技术方案要点是：包括以下步骤：步骤一、图像采集：获取待处理的人体图像数据；步骤二、提取特征图：对所述人体图像数据进行特征提取，得到多尺度人体特征图；步骤三、增强特征：将所述多尺度人体特征图输入集成注意力模块，通过多维度注意力信息融合得到增强特征图；步骤四、姿态输出：基于所述增强特征图进行关节候选区域预测与关节关联，输出2D人体姿态估计结果。本发明可实现复杂场景下姿态估计精度显著提升，在遮挡率30%以上的场景中，关键关节定位准确率较传统单一注意力方法提升15%‑25%，低光照、杂乱背景场景下误检率降低30%以上。