摘要:针对基于图卷积神经网络(GCN)的人体姿态估计方法不能充分聚合关节点时空特征、限制判别性特征提取的问题, 构造基于平行多尺度时空图卷积的网络模型(PMST-GNet), 提高三维人体姿态估计的性能. 该模型首先设计对角占优的时空注意力图卷积(DDA-STGConv), 构建跨域时空邻接矩阵, 对骨架关节点信息进行基于自约束和注意力机制约束的建模, 增强节点间的信息交互; 然后, 通过设计图拓扑聚合函数构造不同的图拓扑结构, 以DDA-STGConv为基本单元构建平行多尺度子网络模块(PM-SubGNet); 最后, 为了更好地提取骨架关节的上下文信息, 设计多尺度特征交叉融合模块(MFEB), 实现平行子图网络之间多尺度信息的交互, 提高GCN的特征表示能力. 在主流3D姿态估计数据集Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上的对比实验结果表明, 所提PMST-GNet模型在三维人体姿态估计中具有较好的效果, 优于Sem-GCN、GraphSH、UGCN等当前基于GCN网络的主流算法.