| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 摄像头网络下人体关节点多视角融合研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 单人人体姿态估计研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 多人人体姿态估计研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第17-20页 |
| 第2章 摄像头网络下人体关节点多视角融合 | 第20-32页 |
| 2.1 分布式估计算法 | 第20-22页 |
| 2.1.1 平均一致性 | 第20-21页 |
| 2.1.2 卡尔曼一致性滤波器 | 第21页 |
| 2.1.3 信息权重一致性滤波器 | 第21-22页 |
| 2.2 人体骨架标定和关节点动态运动模型 | 第22-24页 |
| 2.2.1 人体骨架标定 | 第22-23页 |
| 2.2.2 关节点动态运动模型 | 第23-24页 |
| 2.3 人体关节点融合算法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 基于卡尔曼一致性滤波器的关节点融合 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于信息权重一致性滤波器的关节点融合 | 第25-26页 |
| 2.4 实验 | 第26-29页 |
| 2.4.1 实验设定 | 第26-27页 |
| 2.4.2 实验结果 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-32页 |
| 第3章 对单人姿态估计堆叠沙漏网络的改进 | 第32-44页 |
| 3.1 堆叠沙漏网络 | 第32-34页 |
| 3.2 密集连接卷积模块 | 第34-35页 |
| 3.3 损失函数 | 第35-36页 |
| 3.4 实验 | 第36-42页 |
| 3.4.1 人体姿态数据集 | 第36页 |
| 3.4.2 实验细节 | 第36-38页 |
| 3.4.3 结果 | 第38-41页 |
| 3.4.4 超参数探索 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于物体检测的多人姿态估计 | 第44-62页 |
| 4.1 自底向上多人姿态估计简介 | 第44-50页 |
| 4.1.1 OpenPose | 第44-48页 |
| 4.1.2 Associative embedding | 第48-50页 |
| 4.2 姿态建议网络 | 第50-54页 |
| 4.2.1 部位和肢体检测 | 第50-52页 |
| 4.2.2 姿态建议生成 | 第52-54页 |
| 4.3 实验 | 第54-60页 |
| 4.3.1 多人姿态估计数据集 | 第54页 |
| 4.3.2 实现细节 | 第54-59页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 本文主要研究结果 | 第62-63页 |
| 5.2 进一步研究方向 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 硕士期间发表的论文和科研成果 | 第70页 |
| 硕士期间参加的科研工作 | 第70-71页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第71页 |