[發(fā)明專利]一種動(dòng)捕數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)修正方法和系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111575792.1
• 申請(qǐng)日: 2021-12-22
• 公開（公告）號(hào): CN114399575A
• 公開（公告）日: 2022-04-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黃昌正;周言明;陳曦;王映西
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東莞市易聯(lián)交互信息科技有限責(zé)任公司;廣州幻境科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T13/40
• 分類號(hào): G06T13/40;G06N3/08
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種動(dòng)捕數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)修正方法和系統(tǒng)。所述方法包括：構(gòu)建人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別模型，實(shí)時(shí)接收原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)檢測(cè)所述原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)中是否存在數(shù)據(jù)丟失部分，若是，則針對(duì)所述數(shù)據(jù)丟失部分，采用所述人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別模型生成實(shí)時(shí)補(bǔ)充數(shù)據(jù)，采用所述實(shí)時(shí)補(bǔ)充數(shù)據(jù)對(duì)所述實(shí)時(shí)原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，得到實(shí)時(shí)修正動(dòng)捕數(shù)據(jù)，采用本發(fā)明的技術(shù)方案，可以在實(shí)時(shí)動(dòng)作捕捉的場(chǎng)景中，對(duì)數(shù)據(jù)包丟失的動(dòng)捕數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)修正，從而使得動(dòng)捕數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)應(yīng)用不受影響。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及動(dòng)作捕捉技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種動(dòng)捕數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)修正方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

動(dòng)作捕捉系統(tǒng)的關(guān)鍵是將物體運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通過計(jì)算機(jī)處理后得到三維空間坐標(biāo)的數(shù)據(jù)，從而將數(shù)據(jù)進(jìn)行渲染或者進(jìn)行其他通途，例如采用數(shù)據(jù)構(gòu)建實(shí)時(shí)虛擬動(dòng)畫模型，或者實(shí)時(shí)控制實(shí)體機(jī)器人動(dòng)作。而實(shí)時(shí)動(dòng)捕更注重?cái)?shù)據(jù)傳遞的及時(shí)性，及時(shí)性不好會(huì)嚴(yán)重影響動(dòng)作實(shí)時(shí)性。在實(shí)時(shí)動(dòng)捕的過程中，數(shù)據(jù)的傳輸可能會(huì)受到各種環(huán)境因素的影響而出現(xiàn)數(shù)據(jù)丟失的情況。當(dāng)系統(tǒng)接收到不完整的實(shí)時(shí)動(dòng)捕數(shù)據(jù)時(shí)，那么數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)應(yīng)用可能受到影響，例如，虛擬動(dòng)畫中的虛擬人物停止動(dòng)作，或者實(shí)時(shí)控制的實(shí)體機(jī)器人停止動(dòng)作等等。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述問題，提出了本發(fā)明實(shí)施例以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種動(dòng)捕數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)修正方法和相應(yīng)的一種動(dòng)捕數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)修正系統(tǒng)。

為了解決上述問題，本發(fā)明實(shí)施例公開了一種動(dòng)捕數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)修正方法，所述方法包括：

構(gòu)建人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別模型；

實(shí)時(shí)接收原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)；

實(shí)時(shí)檢測(cè)所述原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)中是否存在數(shù)據(jù)丟失部分；

若是，則針對(duì)所述數(shù)據(jù)丟失部分，采用所述人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別模型生成實(shí)時(shí)補(bǔ)充數(shù)據(jù)；

采用所述實(shí)時(shí)補(bǔ)充數(shù)據(jù)對(duì)所述實(shí)時(shí)原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，得到實(shí)時(shí)修正動(dòng)捕數(shù)據(jù)。

可選地，實(shí)時(shí)檢測(cè)所述原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)中是否存在數(shù)據(jù)丟失部分的步驟包括：

實(shí)時(shí)解析所述原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)，得到當(dāng)前數(shù)據(jù)幀序號(hào)；

檢測(cè)所述當(dāng)前數(shù)據(jù)幀序號(hào)與上一數(shù)據(jù)幀序號(hào)是否連續(xù)；

若是，則確定所述實(shí)時(shí)原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)不存在數(shù)據(jù)丟失部分；

若否，則將缺失的數(shù)據(jù)幀序號(hào)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)段確定為數(shù)據(jù)丟失部分。

可選地，若是，則針對(duì)所述數(shù)據(jù)丟失部分，采用所述人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別模型生成實(shí)時(shí)補(bǔ)充數(shù)據(jù)的步驟包括：

從所述原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)中截取數(shù)據(jù)丟失部分前的第一數(shù)據(jù)段；

采用所述人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別模型識(shí)別出所述第一數(shù)據(jù)段對(duì)應(yīng)的第一運(yùn)動(dòng)行為；

基于所述第一運(yùn)動(dòng)行為，預(yù)測(cè)人體肢體的運(yùn)動(dòng)路徑；

采用所述人體肢體的運(yùn)動(dòng)路徑，生成實(shí)時(shí)補(bǔ)充數(shù)據(jù)。

可選地，構(gòu)建人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別模型的步驟包括：

獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)；

構(gòu)建初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

采用所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到所述人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別模型。

本發(fā)明實(shí)施例還公開了一種動(dòng)捕數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)修正系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別模型構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別模型；

原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)接收模塊，用于實(shí)時(shí)接收原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)丟失檢測(cè)模塊，用于實(shí)時(shí)檢測(cè)所述原始動(dòng)捕數(shù)據(jù)中是否存在數(shù)據(jù)丟失部分；