人体光点的标签识别方法、装置制造方法及图纸

本申请涉及一种人体光点的标签识别方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取包含光点的图像，识别图像中的光点，根据预设条件对光点进行编号，获取根据惯性传感器测量数据计算得到的人体关键点的位置，将已编号的光点与人体关键点进行匹配，得到对应的匹配结果，计算匹配结果的可信度，当可信度大于预设可信度时，光点与人体关键点匹配。通过惯性传感器和图像数据共同识别光点与人体关键点的对应关系，得到对应的匹配结果，判断匹配结果的可信度，将满足预设可信度的匹配结果作为最终的识别结果，提高识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】
人体光点的标签识别方法、装置
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种人体光点的标签识别方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
混合动作捕捉系统是由全身惯性传感器及安装在人体部分关键点上的光学标记点组成，光学标记点简称光点。每一个穿戴在演员身上的光点对应一个标签信息，表示其所在的演员和穿戴部位的编号。在光点对光学定位系统多组红外摄像机可见时，光学定位系统能够检测并获取光点在空间光学坐标系中的位置。但是光点的标签信息无法被直接获取，光学定位系统无法获知检测到的光点是安装在哪位演员身上的哪个部位的光点。在实际动作捕捉过程中，人体在运动中肢体会对光点造成遮挡，使得光点对于光学定位系统不可见。此外，由于环境存在其他反光干扰源，光学定位系统通常还会检测到其他非人身上的反光点。在混合动作捕捉数据融合计算中，需要一种光点标签的实时识别的方法，针对光学定位系统检测到的所有离散光点，确定每个光点是属于哪位演员身上的哪个部位，或是干扰噪点。光点标签识别便是将光点与人体关键点进行匹配。现有的光学标签识别方法由于仅通过光学数据进行处理，难以识别噪点，导致光学标签识别率低下。
技术实现思路
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种人体光点的标签识别方法、装置计算机设备和存储介质。在一个实施例中，提供了一种人体光点的标签识别方法，包括：获取包含光点的图像，识别图像中的光点；根据预设条件对光点进行编号；获取根据惯性传感器测量数据计算得到的人体关键点的位置；将已编号的光点与人体关键点进行匹配，得到对应的匹配结果；计算匹配结果的可信度，当可信度大于预设可信度时，光点与人体关键点匹配。在一个实施例中，提供了一种人体光点的标签识别装置，包括：光点识别模块，用于获取包含光点的图像，识别图像中的光点；编号模块，用于根据预设条件对光点进行编号；数据获取模块，用于获取根据惯性传感器测量数据计算得到的人体关键点的位置；匹配模块，用于将已编号的光点与人体关键点进行匹配，得到对应的匹配结果；匹配结果筛选模块，用于计算匹配结果的可信度，当可信度大于预设可信度时，光点与人体关键点匹配。一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取包含光点的图像，识别图像中的光点；根据预设条件对光点进行编号；获取根据惯性传感器测量数据计算得到的人体关键点的位置；将已编号的光点与人体关键点进行匹配，得到对应的匹配结果；计算匹配结果的可信度，当可信度大于预设可信度时，光点与人体关键点匹配。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取包含光点的图像，识别图像中的光点；根据预设条件对光点进行编号；获取根据惯性传感器测量数据计算得到的人体关键点的位置；将已编号的光点与人体关键点进行匹配，得到对应的匹配结果；计算匹配结果的可信度，当可信度大于预设可信度时，光点与人体关键点匹配。上述人体光点的标签识别方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取包含光点的图像，识别图像中的光点，根据预设条件对光点进行编号，获取根据惯性传感器测量数据计算得到的人体关键点的位置，将已编号的光点与人体关键点进行匹配，得到对应的匹配结果，计算匹配结果的可信度，当可信度大于预设可信度时，光点与人体关键点匹配。通过惯性传感器和图像数据共同识别光点与人体关键点的对应关系，判断匹配结果的可信度提高识别的准确度。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为一个实施例中标签识别方法的应用场景图；图2为一个实施例中标签识别方法的流程示意图；图3为一个实施例中光点编号的步骤流程示意图；图4为另一个实施例中光点编号的步骤流程示意图；图5为一个实施例中光点更新的步骤流程示意图；图6为一个实施例中第一匹配算法的步骤流程示意图；图7为一个实施例中根据速度确定匹配结果的步骤流程示意图；图8为一个实施例中根据轨迹确定匹配结果的步骤流程示意图；图9为另一个实施例中根据速度确定匹配结果的步骤流程示意图；图10为一个实施例中人体包围盒的示意图；图11为一个实施例中第一匹配算的示意图；图12为一个实施例中第二匹配算法的示意图；图13为一个实施例中人体光点的标签识装置的结构框图；图14为一个实施例中编号模块的结构框图；图15为一个实施例中编号单元的结构框图；图16为另一个实施例中人体光点的标签识装置的结构框图；图17为一个实施例中匹配模块的结构框图；图18为另一个实施例中匹配模块的结构框图；图19为又一个实施例中人体光点的标签识装置的结构框图；图20为再一个实施例中人体光点的标签识装置的结构框图；图21为一个实施例中计算机设备的内部结构框图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。图1为一个实施例中人体光点的标签识别方法的应用环境图。参照图1，该人体光点的标签识别方法应用于人体光点的标签识别系统。该人体光点的标签识别系统包括终端110和服务器120。终端或服务器获取包含光点的图像，识别图像中的光点，根据预设条件对光点进行编号，获取根据惯性传感器测量数据计算得到的人体关键点的位置，将已编号的光点与人体关键点进行匹配，得到对应的匹配结果，计算匹配结果的可信度，当可信度大于预设可信度时，光点与人体关键点匹配。终端110和服务器120通过网络连接。终端110具体可以是台式终端或移动终端，移动终端具体可以手机、平板电脑、笔记本电脑等中的至少一种。服务器120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。如图2所示，在一个实施例中，提供了一种人体光点的标签识别方法。本实施例主要以该方法应用于上述图1中的终端110(或服务器120)来举例说明。参照图2，该人体光点的标签识别方法具体包括如下步骤：步骤S201，获取包含光点的图像，识别图像中的光点。具体地，其中光点是指安装在人体上的主动发光或被动反光的物体。包含光点的图像是指通过多个在不同角度的摄像机拍摄得到的图像。获取各个摄像机拍摄的包含光点的图像，对不同的摄像机的图像可以分别进行处理，识别各个图像中的光点，计算光点在三维空间中的位置，识别光点可以采用常见的目标识别算法进行识别。步骤S202，根据预设条件对光点进行编号。具体地，预设条件是指预先设置的用于对光点进行筛选，对满足预设条件的光点进行编号。其中预设条件可以为正在处理的图像的光点是否为之前的一帧或多帧图像中出现的光点，当正在处理的图像中包含的任意一个光点在之前的图像中出现过，满足预设条件，对该光点进行编号。若之前本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人体光点的标签识别方法，所述方法包括：获取包含光点的图像，识别所述图像中的光点；根据预设条件对所述光点进行编号；获取根据惯性传感器测量数据计算得到的人体关键点的位置；将已编号的所述光点与人体关键点进行匹配，得到对应的匹配结果；计算所述匹配结果的可信度，当所述可信度大于预设可信度时，所述光点与所述人体关键点匹配。

【技术特征摘要】
1.一种人体光点的标签识别方法，所述方法包括：获取包含光点的图像，识别所述图像中的光点；根据预设条件对所述光点进行编号；获取根据惯性传感器测量数据计算得到的人体关键点的位置；将已编号的所述光点与人体关键点进行匹配，得到对应的匹配结果；计算所述匹配结果的可信度，当所述可信度大于预设可信度时，所述光点与所述人体关键点匹配。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设条件对所述光点进行编号，包括：从所述光点获取当前帧图像的当前光点；从所述光点获取所述当前帧图像的历史帧图像中的历史光点；计算所述当前光点和所述历史光点的差异信息；当所述差异信息满足预设差异信息时，对所述当前光点进行编号。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取已编号的光点、对应的历史位置信息、在当前帧图像中的当前位置信息和跟踪状态；当所述已编号的光点的跟踪状态为跟踪，且所述已编号的光点的所述历史位置信息和当前位置信息不一致时，则所述已编号的光点的位置信息更新为所述当前位置信息；当所述已编号的光点的跟踪状态为跟踪，且在所述当前帧图像中未存在所述已编号的光点的位置信息，将所述已编号的光点的跟踪状态为丢失。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将已编号的所述光点与人体关键点进行匹配，得到对应的匹配结果，包括：获取所述已编号的光点与所述人体关键点的匹配关系；根据所述匹配关系计算所述已编号未匹配的光点与所述人体关键点的匹配度；从各个所述人体关键点与所述已编号未匹配的光点的匹配度中，筛选出与各个所述人体关键点的匹配度的值最大的所述已编号未匹配的光点，作为各个所述人体关键点的匹配结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将已编号的所述光点与人体关键点进行匹配，得到对应的匹配结果，包括：获取所述已编号的光点与所述人体关键点的匹配关系；根据匹配关系计算所述已编号未匹配的光点与所述人体关键点的位置匹配度；将所述位置匹配度大于预设位置匹配度的所述人体关键点作为候选关键点；计算所述候选关键点与所述已编号未匹配的光点的速度匹配度；当所述速度匹配度大于预设速度匹配度的候选关键点与所述已编号未匹配的光点...

【专利技术属性】
技术研发人员：马浩，刘维甫，刘昊扬，戴若犁，
申请(专利权)人：北京诺亦腾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11