[發(fā)明專利]一種基于慣性傳感器的人體動作描述方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910011119.1
• 申請日: 2019-01-07
• 公開（公告）號: CN109741371B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李軍懷;姬文超;徒鵬佳;王懷軍;于蕾
• 申請（專利權(quán)）人: 西安理工大學(xué)
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06V40/20
• 代理公司: 北京國昊天誠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11315
• 代理人: 楊洲

一種基于慣性傳感器的人體動作描述方法，步驟為：通過慣性傳感器采集動作數(shù)據(jù)，定義骨骼層次結(jié)構(gòu)，以運動捕捉數(shù)據(jù)BVH格式保存；對BVH歐拉角數(shù)據(jù)進行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，以相對世界坐標(biāo)的形式表征各個肢體每一幀動作，組成數(shù)據(jù)幀序列，便于進行后續(xù)動作空間方位的分析；得到人體姿勢幀序列后，采用關(guān)鍵幀提取技術(shù)提取關(guān)鍵幀；最后對人體運動空間方位分析，并計算動作關(guān)鍵幀其他運動特征參數(shù)，建立肢體坐標(biāo)與人體空間方位之間的映射，確定描述語言對人體動作主題內(nèi)容進行描述；通過動作描述語言對人體動作過程的時間、空間和力效三個主題內(nèi)容進行詳細描述，有利于非計算機相關(guān)人員應(yīng)用于動作分析、識別領(lǐng)域，為人體動作解析與人體運動生物力學(xué)提供幫助。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于人體行為識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于慣性傳感器的人體動作描述方法。

背景技術(shù)

在人體運動過程中，動作的一般原理是對人體運動中的走、跑、跳以及游泳、滑行、擊打等動作結(jié)構(gòu)進行分析，通過記錄、分析動作實例來鞏固和加深對動作理論的理解。專業(yè)的運動項目，都有一套基本的步驟和姿勢。通常，基本步驟和姿勢能夠很快被學(xué)會，但需要更長時間才能掌握動作的力效，即“動作做到位”，因此對這些基本的步驟與姿勢的識別是有必要的。目前，對動作姿勢的分析與識別技術(shù)，大多采用角度、速度、加速度等數(shù)值特征進行動作對比，缺少自然語言的描述。因此，本發(fā)明設(shè)計了MDL(Movement data language)動作描述語言。

為了實現(xiàn)令人滿意的復(fù)雜人體動作的語言模擬，需要盡可能簡單的將復(fù)雜人體運動的必要過程進行描述。為了構(gòu)建人體動作與動作描述語言之間的“橋梁”，通過慣性傳感器采集人體運動數(shù)據(jù)，之后基于人體骨骼關(guān)節(jié)語義對運動捕捉數(shù)據(jù)進行動作解析；提取關(guān)鍵姿勢，描述動作姿勢及動作過程中的時空信息，將復(fù)雜的人體動作行為，轉(zhuǎn)換為一般的描述性語言，通過描述性語言重現(xiàn)人體動作，進一步解析人體動作運動力學(xué)特征。

發(fā)明內(nèi)容

為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是提供一種基于慣性傳感器的人體動作描述方法，動作描述語言MDL(Movement data language)，是基于慣性傳感器采集的人體動作數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換，提取關(guān)鍵幀，計算動作參數(shù)特征及動作空間方位判斷，進行人體動作描述，

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：一種基于慣性傳感器的人體動作描述方法，包括以下步驟：

步驟1，動作數(shù)據(jù)采集，通過慣性傳感器采集舞蹈動作數(shù)據(jù)，定義骨骼層次結(jié)構(gòu)，采集舞蹈動作數(shù)據(jù)并以運動捕捉數(shù)據(jù)BVH格式保存；

步驟2，空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，由于運動捕捉數(shù)據(jù)BVH是按照肢體關(guān)節(jié)分別保存各自運動歐拉角數(shù)據(jù)，空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換后，以世界坐標(biāo)的形式表征各個肢體的每一幀動作，便于后續(xù)進行坐標(biāo)的人體空間方位方位分析；

步驟3，關(guān)鍵幀提取，步驟1中采集的運動捕捉數(shù)據(jù)BVH中包含人體姿勢幀序列幀，采用關(guān)鍵幀提取技術(shù)提取姿勢關(guān)鍵幀，記錄以肢體坐標(biāo)表示的當(dāng)前姿勢；

步驟4，動作語言描述MDL，計算動作關(guān)鍵幀數(shù)據(jù)運動特征參數(shù)并進行坐標(biāo)的人體空間方位分析，建立肢體坐標(biāo)與空間環(huán)境方位之間的映射，通過空間方位、時間劃分和手臂、腿部彎曲角度，人體朝向運動特征參數(shù)確定描述語言，實現(xiàn)對人體動作信息的準(zhǔn)確表達。

步驟1所述的動作數(shù)據(jù)采集，具體包括：使用慣性傳感器綁定人體全身11個主要骨骼關(guān)節(jié)，11個主要骨骼關(guān)節(jié)包括頭、胸、左臂、左前臂、右臂、右前臂、髖關(guān)節(jié)、左大腿、左小腿、右大腿、右小腿，并以具有骨骼結(jié)構(gòu)的動作捕捉數(shù)據(jù)BVH存儲，動作捕捉數(shù)據(jù)BVH中的骨骼層次結(jié)構(gòu)，定義26個骨骼節(jié)點的人體骨骼層次，動作采集初始為立正姿勢，運動捕捉數(shù)據(jù)BVH每一幀數(shù)據(jù)記錄骨骼節(jié)點的歐拉角數(shù)據(jù)。