一种基于联合2D-3D神经网络的3D驾驶员姿态估计方法

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专利名称	一种基于联合2D-3D神经网络的3D驾驶员姿态估计方法
申请号	CN201910837845.9	申请日期	2019-09-05
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-02-07	公开/公告号	CN110766746A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/70 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕 G06T7/70 确定物体或摄像机的姿态、方向（摄像机校准G06T 7/80）〔2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;7;0查看分类表>
申请人	南京理工大学	申请人地址	江苏省南京市孝陵卫200号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京理工大学	当前权利人	南京理工大学
发明人	刘亚洲;姚智杰
代理机构	南京理工大学专利中心	代理人	王玮

摘要

本发明公开了一种基于联合2D‑3D神经网络的3D驾驶员姿态估计方法。该方法是基于点云和红外图像的两种输入，通过卷积神经网络模型得到驾驶员的上半身关节点的三维坐标，在3D空间中重建人体骨骼。与传统的方法相比，利用卷积神经网络的本方法大大提高了在3D姿态估计上的精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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