融合随机森林模型的单目视觉人体空间定位方法

基于低精度视觉设备布置环境,提出了一种融合随机森林模型的单目视觉人体定位方法.首先,采用OpenPose网络模型提取图像中的人体骨架信息,设计人体跟踪与关联算法,保证人体骨架信息的稳定性与正确性,进而通过设计定位特征筛选条件,从骨架信息中选取合适的人体定位特征;其次,通过分析定位特征与骨架关节点之间的关系,构建并训练以人体定位特征点为样本标签属性的随机森林回归模型;然后,融合获取的目标骨架信息以及训练所得的随机森林模型,计算人体空间定位特征参数,并采用视觉相机几何约束模型实现对人体目标位置的定位;最后,搭建单目视觉人体目标定位平台,验证所提方法的可行性及有效性,所提方法采用实时预测等效焦距的方式,其径向定位平均误差为4 cm,在存在遮挡等极端问题时,平均误差也可以控制在10 cm以内.