[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于2D骨架的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011010439.4
• 申請(qǐng)日: 2020-09-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112101273B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-04-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉遠(yuǎn)超;吳宗林;唐浩;邱旭章;周豪杰
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 浙江浩騰電子科技股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06V40/20
• 分類(lèi)號(hào): G06V40/20
• 代理公司: 杭州浙科專(zhuān)利事務(wù)所(普通合伙) 33213
• 代理人: 周紅芳

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于2D骨架的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，根據(jù)人體特征對(duì)骨架數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，主要包括1)根據(jù)人體左右對(duì)稱(chēng)的特性，利用骨骼長(zhǎng)度來(lái)過(guò)濾檢測(cè)不準(zhǔn)確的關(guān)節(jié)點(diǎn)；2)根據(jù)人體加速度有上限的特征，利用幀差來(lái)過(guò)濾檢測(cè)不準(zhǔn)確的關(guān)節(jié)點(diǎn)。通過(guò)這個(gè)預(yù)處理方法，可以提高骨架數(shù)據(jù)整體的可靠性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及2D骨架的數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于2D骨架的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。

背景技術(shù)

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，攝像頭日漸普遍，不僅用于道路監(jiān)控，也用在家庭或者學(xué)校監(jiān)護(hù)。人體動(dòng)作識(shí)別在監(jiān)控等領(lǐng)域嶄露頭角，除了利用傳統(tǒng)的RGB圖像數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，深度相機(jī)和人體姿態(tài)估計(jì)算法的出現(xiàn)提供了輸入數(shù)據(jù)的另外一種形式，即骨架數(shù)據(jù)。例如Openpose等人體姿態(tài)估計(jì)算法雖然可以提供可靠的骨架數(shù)據(jù)，但是依然存在一些檢測(cè)點(diǎn)不準(zhǔn)確的情況。

出于這個(gè)需求，我們提出了利用人體性質(zhì)來(lái)過(guò)濾檢測(cè)不準(zhǔn)確的關(guān)節(jié)點(diǎn)以提高數(shù)據(jù)的整體可信度。

針對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)處理，國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界提出了不少方案。其中與本發(fā)明較為接近的技術(shù)方案包括：發(fā)明專(zhuān)利(申請(qǐng)?zhí)枺?01911268767.1，名稱(chēng)：一種數(shù)據(jù)預(yù)處理通用流程方法及系統(tǒng))闡述了一種根據(jù)數(shù)據(jù)映射關(guān)系確定數(shù)據(jù)計(jì)算方式來(lái)處理數(shù)據(jù)的方法；發(fā)明專(zhuān)利(申請(qǐng)?zhí)枺?01911348312.0，名稱(chēng)：數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì))闡述了一種針對(duì)天氣數(shù)據(jù)的利用歷史數(shù)據(jù)平均值代替缺失值的方法。現(xiàn)有的技術(shù)沒(méi)有針對(duì)骨架數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法，沒(méi)有充分利用人體特性。

綜上所述，當(dāng)前的基于2D骨架的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法存在著如下不足：1)不存在針對(duì)的骨架的預(yù)處理方法；2)沒(méi)有充分利用人體的特性。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)當(dāng)前基于2D骨架的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法所存在的不足，本發(fā)明提供一種基于2D骨架的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于2D骨架的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：已知骨架數(shù)據(jù)為Data＝{v_i|i＝1,2,…,N},v_i＝{(x_it,y_it)|t＝1,2,…,T}，關(guān)節(jié)對(duì)稱(chēng)關(guān)系Map＝{v_l,v_r|l＝1,2,…,N，r＝1,2,…,N，v_l和v_r是表示左右對(duì)稱(chēng)的關(guān)節(jié)對(duì)}，關(guān)節(jié)固有連接關(guān)系E＝{v_i,v_j|i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,N且i≠j且關(guān)節(jié)v_i和v_j之間存在物理上的骨骼連接}，v_j表示第j個(gè)關(guān)節(jié)，v_i,v_j表示第i個(gè)關(guān)節(jié)v_i和第j個(gè)關(guān)節(jié)v_j之間存在的空間上的邊，(x_it,y_it)表示第i個(gè)關(guān)節(jié)v_i在第t時(shí)刻時(shí)采集到的圖像中的坐標(biāo)，T表示圖像序列數(shù)量，N表示關(guān)節(jié)總數(shù)；

步驟2：利用人體骨骼長(zhǎng)度不變且左右對(duì)稱(chēng)的特性過(guò)濾檢測(cè)不準(zhǔn)確的關(guān)節(jié)點(diǎn)，具體步驟如下：

步驟2.1：對(duì)于v_i,v_j∈E，利用式(1)計(jì)算骨骼長(zhǎng)度B_it；

步驟2.2：計(jì)算骨骼長(zhǎng)度的標(biāo)準(zhǔn)差BS_i；

BS_i＝σ({B_it|t＝1,2,…,T}) (2)

式中，σ(·)表示標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算；