多Kinect人体骨架坐标变换方法及处理设备、可读存储介质技术
【技术实现步骤摘要】
多Kinect人体骨架坐标变换方法及处理设备、可读存储介质
本专利技术涉及计算机图形视觉领域，具体涉及计算机图形处理领域，特别涉及一种多Kinect人体骨架坐标变换方法及处理设备、存储介质。
技术介绍
随着计算机图形视觉技术的发展以及人机交互技术的发展，及时地将检测或监控到的物体或人物的姿势或动作正确完整地显示出来，变得越来越重要。基于微软Kinect传感器能够实时获取人体的图像信息，捕捉分析人体动作信息，以及根据所获取的人体动作信息控制相关设备或控制机器人的行动等。由于kinect捕捉范围与角度的限制，单台kinect捕捉信息由于物体自身及物体之间的遮挡关系，造成深度及可视化信息的缺失而大大降低捕捉的精度与效果。使用多台Kinect组成的动作捕捉系统，可以提供一个更大的视野范围，当人体在一个Kinect的视野范围内因为遮挡而消失时，系统仍然可以通过其他Kinect继续捕捉人体的运动。因此，需要将多台kinect捕捉的人体的骨架数据变换到统一的坐标系，但将不同坐标系下的数据转换到同一坐标系下，由于捕捉骨架数据的Kinect放置的位置、角度不同，可能出现转换同一参考...
【技术保护点】
一种多Kinect人体骨架坐标变换方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个终端设备所捕获的骨架数据；利用训练好的坐标变换矩阵，转换所述骨架数据，其中，训练所述变换矩阵包括：接收多个终端设备所发送的同一人体的多帧骨架数据，根据所述骨架数据确定各所述终端设备发送的骨架数据的加权平均骨架数据；根据各终端设备所捕获的骨架数据计算各所述终端设备的可信度，从所述终端设备中确定出可信度最高的终端设备为参考终端设备，确定所述参考终端设备的坐标系为参考坐标系，除所述参考终端设备外的其他设备指定为非参考终端设备，所述非参考终端设备的坐标系为非参考坐标系；根据所述加权平均骨架数据对应的人体骨架在...
【技术特征摘要】
1.一种多Kinect人体骨架坐标变换方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个终端设备所捕获的骨架数据；利用训练好的坐标变换矩阵，转换所述骨架数据，其中，训练所述变换矩阵包括：接收多个终端设备所发送的同一人体的多帧骨架数据，根据所述骨架数据确定各所述终端设备发送的骨架数据的加权平均骨架数据；根据各终端设备所捕获的骨架数据计算各所述终端设备的可信度，从所述终端设备中确定出可信度最高的终端设备为参考终端设备，确定所述参考终端设备的坐标系为参考坐标系，除所述参考终端设备外的其他设备指定为非参考终端设备，所述非参考终端设备的坐标系为非参考坐标系；根据所述加权平均骨架数据对应的人体骨架在所述参考坐标系下的坐标和在所述非参考坐标系下的坐标之间的差值，计算参考坐标系与所述非参考坐标系之间的欧拉角和平移变量；以所述参考坐标系的坐标轴与所述非参考坐标系的坐标轴之间的所述欧拉角构成旋转矩阵，以所述参考坐标系的坐标轴与所述非参考坐标系的坐标轴之间的所述平移变量构成平移矩阵，将所述旋转矩阵和平移矩阵的乘积作为所述参考坐标系与所述非参坐标系之间的变换矩阵。2.根据权利要求1所述的多Kinect人体骨架坐标变换方法，其特征在于，所述骨架数据包括组成人体骨架的各关节点坐标和所述关节点坐标的可信度。3.根据权利要求2所述的多Kinect人体骨架坐标变换方法，其特征在于，所述根据所述骨架数据确定各所述终端设备发送的骨架数据的加权平均骨架数据，包括：通过多个终端设备分别采集人体骨架的多帧骨架数据；根据所获取的各终端设备的每帧所述骨架数据的关节点坐标和所述关节点坐标的可信度，以所述关节点坐标的可信度为所述关节点坐标的权重，计算所述终端设备所检测的人体骨架的各关节点的关节点加权平均值；以所述关节点加权平均值为所述关节点的关节点数据，以所述人体骨架所包括的全部关节点数据为终端设备所检测的人体骨架的加权平均骨架数据。4.根据权利要求3所述的多Kinect人体骨架坐标变换方法，其特征在于，所述根据各终端设备所捕获的骨架数据，计算各所述终端设备的可信度，包括：获取各终端设备所采集的多帧骨架数据的各关节点的可信度；计算每个所述终端设备所采集的骨架数据的各关节点的可信度的平均值；加和操作所述终端设备所采集的构成人体骨架的全部关节点的每个关节点的可信度的平均值；确定所述加和操作结果为所述终端设备可信度。5.根据权利要求3所述的多Kinect人体骨架坐标变换方法，其特征在于，所述根据所述加权平均骨架数据对应的人体骨架在所述参考坐标系下的坐标和...
【专利技术属性】
技术研发人员：车武军，田建曌，谷卓，徐波，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11
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