1.一種檢測(cè)人的系統(tǒng)，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，還包括數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練，其中所述數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練使用至少一個(gè)大型公共數(shù)據(jù)集對(duì)所述姿態(tài)估計(jì)器進(jìn)行訓(xùn)練，并為每個(gè)識(shí)別出的人的姿態(tài)估計(jì)校準(zhǔn)初始權(quán)重。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述電子傳感器是獲取圖像或視頻的攝像頭。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述跟蹤器優(yōu)化器為所述一個(gè)或多個(gè)新幀中找到的每一匹配更新已匹配的跟蹤器。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，在滿(mǎn)足n次匹配后，所述已匹配的跟蹤器被發(fā)送至所述姿態(tài)估計(jì)器。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述跟蹤器優(yōu)化器將先前未匹配的跟蹤器轉(zhuǎn)換為已匹配的跟蹤器。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述跟蹤器優(yōu)化器對(duì)所述一個(gè)或多個(gè)新幀中未找到的每一匹配更新先前未匹配的跟蹤器。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，在未匹配的幀數(shù)達(dá)到k幀后，所述先前未匹配的跟蹤器被刪除。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述置信度預(yù)處理流程使用簡(jiǎn)單在線和實(shí)時(shí)跟蹤算法sort對(duì)所述至少一個(gè)跟蹤器和每一幀的所述邊界框進(jìn)行排序。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述sort使用邊界框生成器創(chuàng)建的每一幀的所述邊界框作為輸入。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述置信度預(yù)處理流程通過(guò)卡爾曼濾波器求解的線性速度模型預(yù)測(cè)人的幀間運(yùn)動(dòng)。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述骨干網(wǎng)絡(luò)使用hrnet?w18骨干網(wǎng)絡(luò)或hrnet?w32骨干網(wǎng)絡(luò)。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述特征圖是通過(guò)聯(lián)合所述特征圖的并行多分辨率卷積或者直接使用所述特征圖的最高分辨率樣本構(gòu)建的。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述特征圖包括尺寸至少為128×96的圖像輸入。
15.根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述大型公共數(shù)據(jù)集包括至少一個(gè)上下文中的通用對(duì)象coco、imagenet數(shù)據(jù)集或者crowdpose數(shù)據(jù)集。
16.一種檢測(cè)人的方法，其特征在于，包括：
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的方法，其特征在于，還包括更新在所述一個(gè)或多個(gè)新幀中找到的每個(gè)匹配的已匹配跟蹤器，以及在滿(mǎn)足n次匹配后將所述已匹配的跟蹤器發(fā)送至姿態(tài)估計(jì)器。
18.根據(jù)權(quán)利要求16所述的方法，其特征在于，還包括將先前未匹配的跟蹤器轉(zhuǎn)換為已匹配的跟蹤器。
19.根據(jù)權(quán)利要求16所述的方法，其特征在于，還包括更新所述一個(gè)或多個(gè)新幀中未找到的每一匹配的未匹配的跟蹤器，以及未匹配的幀數(shù)達(dá)到k幀后刪除所述未匹配的跟蹤器。
20.根據(jù)權(quán)利要求16所述的方法，其特征在于，還包括在至少一個(gè)大型公共數(shù)據(jù)集上對(duì)姿態(tài)估計(jì)器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并為每個(gè)識(shí)別出的人的姿態(tài)估計(jì)校準(zhǔn)初始權(quán)重。