基于轻量化高分辨率网络的人体姿态估计方法

张耀平; 李井泉; 裘昌利; 石静苑; 汤艳坤; 陈大川

doi:10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.05.022

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (05) : 1051 -1057. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.05.022

基于轻量化高分辨率网络的人体姿态估计方法

张耀平, 李井泉, 裘昌利, 石静苑, 汤艳坤, 陈大川

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摘要

针对现有的人体姿态估计方法在动作评判场景下的准确度有待提高，并且方法依赖于高性能计算设备，在边缘计算设备上的推理速度有待增强的问题，对经典的高分辨率网络模型进行了轻量化改进，同时针对动作评判场景中频繁出现的遮挡问题，对数据集中的图片进行随机擦除，增强算法鲁棒性。实验对比表明，该改进方法在保证姿态估计准确率的同时，显著降低了模型的参数量，提高了模型的推理速度，并且算法对遮挡问题表现出更强的鲁棒性。改进的方法能满足动作评判场景的需要。