人体结构化信息解析方法及系统与流程

技术特征：
1.一种人体结构化信息解析方法，其特征在于，包括：获取彩色图像和所述彩色图像对应的深度图像，所述彩色图像中包含有目标人像；基于所述彩色图像中的r、g、b三通道信息以及所述深度图像中的深度信息，确定所述目标人像的结构化信息。2.根据权利要求1所述的人体结构化信息解析方法，其特征在于，所述基于所述彩色图像中的r、g、b三通道信息以及所述深度图像中的深度信息，确定所述目标人像的结构化信息，具体包括：将所述彩色图像和所述深度图像同时输入至卷积神经网络模型，由所述卷积神经网络模型基于所述彩色图像中的r、g、b三通道信息以及所述深度图像中的深度信息，输出所述目标人像的结构化信息；其中，所述卷积神经网络模型基于样本彩色图像、所述样本彩色图像对应的深度图像以及所述样本彩色图像中样本人像对应的结构化信息训练得到。3.根据权利要求1所述的人体结构化信息解析方法，其特征在于，所述目标人像的结构化信息具体包括所述目标人像的各个结构及对应的标注信息；相应地，所述方法还包括：获取所述目标人像的每个结构的外接矩形，基于所述彩色图像中与所述外接矩形对应的区域以及所述目标人像的每个结构对应的标注信息，对检测模型进行训练。4.根据权利要求3所述的人体结构化信息解析方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标人像的每个结构对应的标注信息作为每个结构中所有的像素点对应的标注信息，基于每个结构中所有的像素点以及对应的标注信息，对分割模型进行训练。5.根据权利要求1-4中任一项所述的人体结构化信息解析方法，其特征在于，所述彩色图像和所述深度图像均由3d摄像装置获取。6.根据权利要求5所述的人体结构化信息解析方法，其特征在于，所述3d摄像装置具体包括3d摄像头和深度信息计算单元。7.一种人体结构化信息解析系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取彩色图像和所述彩色图像对应的深度图像，所述彩色图像中包含有目标人像；解析模块，用于基于所述彩色图像中的r、g、b三通道信息以及所述深度图像中的深度信息，确定所述目标人像的结构化信息。8.根据权利要求7所述的人体结构化信息解析系统，其特征在于，所述解析模块具体用于：将所述彩色图像和所述深度图像同时输入至卷积神经网络模型，由所述卷积神经网络模型基于所述彩色图像中的r、g、b三通道信息以及所述深度图像中的深度信息，输出所述目标人像的结构化信息；其中，所述卷积神经网络模型基于样本彩色图像、所述样本彩色图像对应的深度图像以及所述样本彩色图像中样本人像对应的结构化信息训练得到。9.一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的人体结构化信息解析方法的步骤。10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机
程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的人体结构化信息解析方法的步骤。

技术总结
本发明实施例提供了一种人体结构化信息解析方法及系统，所述方法首先获取彩色图像和所述彩色图像对应的深度图像，所述彩色图像中包含有目标人像；然后基于所述彩色图像中的R、G、B三通道信息以及所述深度图像中的深度信息，确定所述目标人像的结构化信息。由于引入了深度图像中的深度信息，不仅可以使得到的人体结构解析结果排除复杂场景下的环境干扰，更加准确。还可以实现各种复杂场景下的自动化、智能化的人体结构标注过程，通过对人体结构进行解析，为各种与之相关场景下的模型练提供数据支持。据支持。据支持。


技术研发人员：韩琨 夏春晓 李红 钮伟墚 郑伟彦 刘箭 黄晨 李哲
受保护的技术使用者：普天信息技术有限公司
技术研发日：2020.04.15
技术公布日：2021/10/22