[發明專利]人體全身姿態的確定方法以及其確定裝置

在審

• 申請號: 202210654562.2
• 申請日: 2022-06-10
• 公開（公告）號: CN115050097A
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 陳梓嘉;張一馳
• 申請（專利權）人: 深圳前海向紡未來科技有限公司
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06V10/82
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 霍文娟

本申請提供了一種人體全身姿態的確定方法以及其確定裝置，該方法包括：首先，實時獲取目標對象的頭部姿態信息、手部姿態信息以及腳部壓力信息；然后，將頭部姿態信息、手部姿態信息及腳部壓力信息輸入深度學習模型，得到目標對象的全身姿態和全身骨骼點，其中，深度學習模型為至少根據深度攝像頭獲得的姿態圖像通過機器學習訓練出的。通過提前至少根據深度攝像頭獲得的深度學習模型，保證了確定的全身姿態和全身骨骼點的準確性較高，保證了只通過頭部姿態信息、手部姿態信息以及腳部壓力信息可得到準確的全身姿態和全身骨骼點，保證了全身姿態的確定過程的實用性較高，解決現有技術中不能簡單且準確的預測人體全身姿態的問題。

技術領域

本申請涉及人體姿態領域，具體而言，涉及一種人體全身姿態的確定方法、其確定裝置、計算機可讀存儲介質、處理器以及電子設備。

背景技術

目前，我們主要通過在身上布置光學反光點、使用慣性傳感器或者壓力傳感器的方式來預測人體姿態，但是，布置光學反光點的價格昂貴且麻煩，慣性傳感器會隨著人的使用時長出現越來越大的噪音，且實用性較低，單純通過壓力傳感器來預測人體全身姿態準確性較低，會出現超過10厘米的預測誤差。

因此，亟需一種可以簡單且準確預測人體全身姿態的方法。

在背景技術部分中公開的以上信息只是用來加強對本文所描述技術的背景技術的理解，因此，背景技術中可能包含某些信息，這些信息對于本領域技術人員來說并未形成在本國已知的現有技術。

發明內容

本申請的主要目的在于提供一種人體全身姿態的確定方法、其確定裝置、計算機可讀存儲介質、處理器以及電子設備，以解決現有技術中不能簡單且準確的預測人體全身姿態的問題。

根據本發明實施例的一個方面，提供了一種全身姿態的確定方法，所述方法包括：實時獲取目標對象的頭部姿態信息、手部姿態信息以及腳部壓力信息；將所述頭部姿態信息、所述手部姿態信息及所述腳部壓力信息輸入深度學習模型，得到所述目標對象的全身姿態和全身骨骼點，其中，所述深度學習模型為至少根據深度攝像頭獲得的姿態圖像通過機器學習訓練出的。

可選地，在將所述頭部姿態信息、所述手部姿態信息及所述腳部壓力信息輸入深度學習模型之前，所述方法還包括：建立初始深度學習模型；采用所述深度攝像頭獲取所述目標對象的多個所述姿態圖像，并對所述姿態圖像進行提取和分析，得到所述姿態圖像對應的歷史姿態，所述歷史姿態包括歷史全身姿態和歷史全身骨骼點；獲取各所述姿態圖像對應的歷史腳部壓力信息、歷史頭部姿態信息以及歷史手部姿態信息；根據多組所述歷史腳部壓力信息、所述歷史頭部姿態信息、所述歷史手部姿態信息以及對應的多組所述歷史姿態，對所述初始深度學習模型進行訓練，得到所述深度學習模型。

可選地，獲取各所述姿態圖像對應的歷史腳部壓力信息、歷史頭部姿態信息以及歷史手部姿態信息，包括：獲取各所述姿態圖像對應的所述歷史頭部姿態信息以及所述歷史手部姿態信息；獲取多個初始腳部壓力信息，所述初始腳部壓力信息為各所述姿態圖像對應的所述腳部壓力信息；對所述初始腳部壓力信息進行第一預處理，得到所述歷史腳部壓力信息，所述第一預處理包括數據集增強處理。

可選地，根據多組所述歷史腳部壓力信息、所述歷史頭部姿態信息、所述歷史手部姿態信息以及對應的多組所述歷史姿態，對所述初始深度學習模型進行訓練，得到所述深度學習模型，包括：根據多個所述歷史腳部壓力信息、多個所述歷史頭部姿態信息以及多個所述歷史手部姿態信息，生成多個姿態的數據矩陣；根據所述數據矩陣以及對應的所述歷史姿態之間的差異情況，使用損失函數以及反向傳播算法對所述初始深度學習模型進行優化，得到所述深度學習模型。

可選地，在根據多組所述歷史腳部壓力信息、所述歷史頭部姿態信息、所述歷史手部姿態信息以及對應的多組所述歷史姿態，對所述初始深度學習模型進行訓練，得到所述深度學習模型之前，所述方法還包括：使用時間戳對多組所述歷史腳部壓力信息、所述歷史頭部姿態信息、所述歷史手部姿態信息以及對應的多組所述歷史姿態進行時間同步處理。