一种基于HRNet的人体姿态估计方法

本发明公开了一种基于HRNet的人体姿态估计方法，包括以下步骤：步骤一，对获取的待检测图像进行预处理，采用人体检测算法提取包含人体的候选区域，并对图像进行尺寸归一化与颜色标准化；步骤二，将预处理后的候选图像输入高分辨率网络通过多分支并行卷积结构提取不同尺度的人体特征，并在高、低分辨率特征间保持信息交互与融合；步骤三，利用融合后的特征图生成各人体关键点的热力图，计算关键点在图像中的空间概率分布；步骤四，对预测热力图进行非极大值抑制，提取关键点坐标，并依据人体骨架拓扑结构连接各关键点。本发明方法能够在保持高分辨率特征的同时提升姿态估计精度，具有定位准确、鲁棒性强及实时性能优良的优点。