摘要：基于SMPL模型的三维人体姿态估计及重建技术近年来得到了较多的应用，但由于带有标注的训练数据较少，在针对固定监控摄像头的单张图像应用场景中，3D模型的重建精度受到人体不同朝向、自遮挡、距离摄像头远近等因素的影响，重建模型经常出现穿插、人体形状前后帧变化较大、与真实拍摄图像中的地面贴合度不高等现象，本文针对此问题提出了一种端到端的应用方案，通过多角度轮廓数据增强、形状和姿态参数的串行训练结构、增加顶点投影坐标强约束等方法提高人体重建的精度和稳定性，并根据标定得到的相机内外参数约束，提升三维人体模型在场景视角下的空间真实感。实验结果表明本文方法获得了较好的重建效果。