基于自适应感受野的教室人体姿态实时检测

人体姿态信息对教学管理和教学评估具有重要作用,通过算法快速且准确地获取人体姿态信息具有重要的研究意义。近年来,尽管基于人体关键点的姿态估计方法被广泛研究,但由于教室监控场景图像普遍存在遮挡严重、目标尺度变化大、图像成像质量差等问题,难以直接运用现有方法。提出一种基于自适应感受野的教室人体姿态实时检测方法。在单发多边框检测器(single shot multibox detector, SSD)网络中,构建自适应感受野卷积模块,通过上下两个支路提取不同感受野的特征;在反向传播过程中,自动学习上下支路的特征融合参数,自适应调整网络的感受野;提高网络在教室场景中人体姿态的检测性能。实验结果表明,提出的方法可以实现实时检测,且优于现有的教室人体姿态检测方法和其他单阶段目标检测方法。