一种行为动作建模方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种行为动作建模方法、装置、电子设备和存储介质，行为动作建模方法包括：建立虚拟场景空间；获取待测目标在虚拟场景空间中的定位数据；根据定位数据建立识别模型库。用以实现将人体行为识别，结合具体的培训应用场景，量化分析运维人员的学习情况和培训情况。

A behavior modeling method, device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种行为动作建模方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及虚拟现实
，具体而言，涉及一种行为动作建模方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
在目前人体行为识别技术是人体运动分析的重要研究方向，其涉及到的领域宽广，包括模式识别、机器学习、人体行为识别和分析是计算机视觉领域的研究热点，考虑到环境的复杂性和人体行为的多样性，行为识别在处理速度、识别准确率等方面还有很大的提升空间。近年来，深度学习技术的发展和在人工智能领域的成功应用,为人体行为识别提供了全新的解决方法。将人体行为识别，结合具体的培训应用场景，对量化分析运维人员的学习情况和培训情况具有重要的现实意义。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种行为动作建模方法、动作识别装置、电子设备和非暂态电子设备可读存储介质，用以将人体行为识别，结合具体的培训应用场景，量化分析运维人员的学习情况和培训情况。第一方面，实施例提供一种行为动作建模方法，包括：建立虚拟场景空间；获取待测目标在虚拟场景空间中的定位数据；根据定位数据建立识别模型库。在可选的实施方式中，定位数据包括：空间坐标数据、各坐标轴的位移数据和各坐标轴的旋转数据；获取待测目标的定位数据，包括：获取待测目标在虚拟场景空间中的空间坐标数据；获取预设采集部位在虚拟场景空间中的各坐标轴的位移数据和各坐标轴的旋转数据。在可选的实施方式中，根据定位数据建立识别模型库，包括：根据各坐标轴的位移数据和各坐标轴的旋转数据，建立特征点集合；根据空间坐标数据和特征点集合，生成标准点集合；根据标准点集合，生成识别模型库。在可选的实施方式中，根据空间坐标数据和特征点集合，生成标准点集合，包括：获取特征点集合的自由度数据；根据空间坐标数据，生成特征向量；根据自由度数据，判断特征向量的偏差值；筛选出符合预设偏差值范围的空间坐标数据，生成标准点集合。第二方面，实施例提供一种动作识别装置，包括：建场模块，用于建立虚拟场景空间；获取模块，用于获取待测目标在虚拟场景空间中的定位数据；建库模块，用于根据定位数据建立识别模型库。在可选的实施方式中，定位数据包括：空间坐标数据、各坐标轴的位移数据和各坐标轴的旋转数据；获取模块用于：获取待测目标在虚拟场景空间中的空间坐标数据；获取预设采集部位在虚拟场景空间中的各坐标轴的位移数据和各坐标轴的旋转数据。在可选的实施方式中，建库模块用于：根据各坐标轴的位移数据和各坐标轴的旋转数据，建立特征点集合；根据空间坐标数据和特征点集合，生成标准点集合；根据标准点集合，生成识别模型库。在可选的实施方式中，建库模块还用于：获取特征点集合的自由度数据；根据空间坐标数据，生成特征向量；根据自由度数据，判断特征向量的偏差值；筛选出符合预设偏差值范围的空间坐标数据，生成标准点集合。第三方面，实施例提供一种电子设备，包括：存储器，用以存储计算机程序；处理器，用以执行如前述实施方式中任一项的方法。第四方面，实施例提供一种非暂态电子设备可读存储介质，包括：程序，当其藉由电子设备运行时，使得电子设备执行前述实施方式中任一项的方法。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；图2为本申请实施例提供的一种终端与服务器的交互示意场景图；图3为本申请实施例提供的一种行为动作建模方法的流程图；图4为本申请实施例提供的另一种行为动作建模方法的流程图；图5为本申请实施例提供的另一种行为动作建模方法的流程图；图6为本申请实施例提供的一种行为动作建模装置的结构示意图。图标：电子设备1，存储器2，处理器3，总线4，系统10，装置20，服务器100，终端200，建场模块300，获取模块400，建库模块500。具体实施方式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描述。如图1所示，本实施例提供一种电子设备1，包括：至少一个处理器3和存储器2，图1中以一个处理器3为例。处理器3和存储器2通过总线4连接，存储器2存储有可以被处理器3执行的指令，指令被处理器3执行。于一实施例中，电子设备1可以是服务器100，服务器100接收终端200发送的采集数据，并根据采集的原始数据建立标准模型，然后再根据实时的采集数据与原始数据好的标准建模进行比对，以对待测对象的行为动作进行量化分析。如图2所示，其为本实施例中终端200与服务器100的交互示意场景，系统10包括服务器100和终端200，终端200可以是虚拟现实设备。服务器100存储有可用于进行数据建模的应用程序、数据库、数据资源等数据信息。服务器100根据应用程序、数据库、数据资源等数据信息，生成虚拟场景空间以及在载入虚拟模型后，接收来自终端200采集并发送来的数据，数据可以由虚拟现实设备采集，服务器100接收数据后，在本地建立用于量化行为动作的标准模型。请参看图3，其为本实施例提供的行为动作建模方法，该方法可由图1所示的电子设备作为服务器100来执行，并用于图2所示的交互场景中，该方法包括如下步骤：步骤301：建立虚拟场景空间。在本步骤中，服务器100建立一个虚拟场景空间供终端200使用，终端200可以是VR(VirtualReality，虚拟现实)设备、MR(MediatedReality，介导现实)设备。于一实施例中，终端200的设备可以由头部显示装置、手部识别传感器、全身动作捕捉传感器和空间定位设备组成。头部显示装置由待测目标佩戴在头部，可以用于现实虚拟场景空间中的画面。手部识别传感器由交互对象手持，感应待测目标手部的动作，收集动作数据并上传至服务器100。全身动作捕捉传感器设置在交互对象的躯干上，感应待测目标的躯干动作，收集动作数据并上传至服务器100。空间定位设备设置在现实空间中，至少设置3个，用于构建虚拟场景空间的三维坐标，上传至服务器100，服务器100根据上述设备收集的动作数据映射至该虚拟场景空间中，识别待测目标的行为动作。于一实施例中，终端200还可以增加设置多个移动设备，在移动设备上安装有客户端应用程序，客户端应用程序可以具有客户端协同功能。客户端协同功能用于A客户端向服务器100发送创建空间请求，当收到服务器100“允许”指令后，建立一个虚拟空间，服务器100向外广播该虚拟空间被创建消息给其他在线客户端，当B客户端想加入时，向服务器100发送申请，服务器100转发B客户端的申请消息给A客户端，当A客户端同意后服务器100将B客户端加入到A创建的虚拟空间中，A和B进行同一虚拟场景空间中协同工作。于一实施例中，客户端应用程序还可以具有直播教学功能。直播教学功能是用户使用客户本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行为动作建模方法，其特征在于，包括：/n建立虚拟场景空间；/n获取待测目标在所述虚拟场景空间中的定位数据；/n根据所述定位数据建立识别模型库。/n

【技术特征摘要】
1.一种行为动作建模方法，其特征在于，包括：
建立虚拟场景空间；
获取待测目标在所述虚拟场景空间中的定位数据；
根据所述定位数据建立识别模型库。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述定位数据包括：空间坐标数据、各坐标轴的位移数据和各坐标轴的旋转数据；所述获取待测目标在所述虚拟场景空间中的定位数据，包括：
获取所述待测目标在所述虚拟场景空间中的空间坐标数据；以及
获取预设采集部位在所述虚拟场景空间中的所述各坐标轴的位移数据和所述各坐标轴的旋转数据。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述定位数据建立识别模型库，包括：
根据所述各坐标轴的位移数据和所述各坐标轴的旋转数据，建立特征点集合；
根据所述空间坐标数据和所述特征点集合，生成标准点集合；
根据所述标准点集合，生成所述识别模型库。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述空间坐标数据和所述特征点集合，生成标准点集合，包括：
获取所述特征点集合的自由度数据；
根据所述空间坐标数据，生成特征向量；
根据所述自由度数据，判断所述特征向量的偏差值；
筛选出符合预设偏差值范围的所述空间坐标数据，生成所述标准点集合。


5.一种行为动作建模装置，其特征在于，包括：
建场模块，用于建立虚拟场景空间；
获取模块，用于获取待...

【专利技术属性】
技术研发人员：李伟，宋勤，周晓虎，顾建明，王佳培，杨红霞，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司培训中心，
类型：发明
国别省市：浙江;33