目标对象的运动检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种目标对象的运动检测方法和装置。其中，该方法包括：通过视频帧图像检测关节的2D坐标，获得准确的2D坐标之后，根据置信度和关节的2D坐标确定关节的3D位置坐标，达到了根据视频帧图像中关节的二维位置坐标和二维坐标的置信度，确定出各个关节的更精确的3D位置坐标，进一步的得到目标对象的各个关节的3D位置坐标确定的运动，进而实现对目标对象运动的检测。本发明专利技术解决了现有技术中，目标对象的运动检测精确性较低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
目标对象的运动检测方法和装置
本专利技术涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种目标对象的运动检测方法和装置。
技术介绍
随着医疗卫生的发展，在人们运动受伤后，可以为运动患者提供有效的康复训练，以便更好的为得到训练恢复健康成为热门话题。目前对运动障碍患者的康复训练评估主要有以下几种技术方案：方案一，基于多传感器的运动评估方案：该方案一般通过传感器捕捉运动数据，将针状传感器安装在手套或相应可穿戴设备中，病人穿戴着设备做对应的动作，设备内置的传感器会实时获取运动数据。基于针状传感器的技术方案存在的缺点有：1.流程繁琐，耗时耗力。该方案需要患者佩戴各式各样的复杂的专业设备，过程繁琐，耗时耗力。2.佩戴设备影响动作，导致数据失真。病情严重的病人的运动功能会受到穿戴设备的影响，导致数据失真。3.设备复杂，操作要求高。各种专业设备仪器精密，操作要求高，对医生护士提出了更高的要求，造成更多的负担。方案二，通过手机传感器获取数据，病人手持或腿绑手机做相应动作，通过手机内置传感器芯片，实时读取病人的运动信息并保存在手机上，人工获取手机上的数据进行数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种目标对象的运动检测方法，其特征在于，包括：/n获取N张视频帧图像，其中，所述N张视频帧图像是N台相机在同一时刻对目标对象进行拍摄得到的视频帧图像，所述N台相机相对于所述目标对象位于不同的方位，N为大于1的自然数；/n根据所述N张视频帧图像中的每张所述视频帧图像，获取一组二维位置坐标，共得到N组二维位置坐标，其中，每组所述二维位置坐标包括M个二维位置坐标，所述M个二维位置坐标分别为所述目标对象上的M个关节的二维位置坐标，M为大于1的自然数；/n根据所述N组二维位置坐标以及与所述N组二维位置坐标一一对应的N组置信度，确定出M个三维位置坐标，其中，每组所述置信度包括M个置信度，所述M个置信度...

【技术特征摘要】
1.一种目标对象的运动检测方法，其特征在于，包括：
获取N张视频帧图像，其中，所述N张视频帧图像是N台相机在同一时刻对目标对象进行拍摄得到的视频帧图像，所述N台相机相对于所述目标对象位于不同的方位，N为大于1的自然数；
根据所述N张视频帧图像中的每张所述视频帧图像，获取一组二维位置坐标，共得到N组二维位置坐标，其中，每组所述二维位置坐标包括M个二维位置坐标，所述M个二维位置坐标分别为所述目标对象上的M个关节的二维位置坐标，M为大于1的自然数；
根据所述N组二维位置坐标以及与所述N组二维位置坐标一一对应的N组置信度，确定出M个三维位置坐标，其中，每组所述置信度包括M个置信度，所述M个置信度分别为与所述M个关节的二维位置坐标对应的置信度，所述M个三维位置坐标分别为所述M个关节的三维位置坐标。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述N张视频帧图像中的每张所述视频帧图像，获取一组二维位置坐标，共得到N组二维位置坐标，包括：
通过目标神经网络获取所述N张视频帧图像中的每张所述视频帧图像的特征图，共得到N个第一特征图；
根据所述N个第一特征图中的每个第一特征图，确定出所述M个关节所在的M个二维位置坐标，共得到所述N组二维位置坐标。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个第一特征图中的每个第一特征图，确定出所述M个关节所在的M个二维位置坐标，包括：
计算所述N张视频帧图像中的第C张视频帧图像中第j个关节在第一特征图对应的热度图中的最大值，并将所述最大值对应的坐标确定为所述第j个关节的二维位置坐标，其中，所述二维位置坐标：



其中，，r表示所述第一特征图的像素点，为超参数，，表示所述第C张视频帧图像中所述第j个关节特征图。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述N组二维位置坐标以及与所述N组二维位置坐标一一对应的N组置信度，确定出M个三维位置坐标，包括：
根据所述N组二维位置坐标和所述N组置信度，采用三角剖分方法回归得到所述M个三维位置坐标。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述N组二维位置坐标以及与所述N组二维位置坐标一一对应的N组置信度，确定出M个三维位置坐标之前，所述方法还包括：
获取所述N张视频帧图像中的每张所述视频帧图像的特征图，其中，所述特征图中包括所述M个关节的特征图；
基于所述特征图计算所述M个关节中的每个关节在每张所述视频帧图像中的置信度。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述N组二维位置坐标以及与所述N组二维位置坐标一一对应的N组置信度，确定出M个三维位置坐标之后，所述方法还包括：
根据Q个时刻上获取到的Q组所述M个三维位置坐标，确定所述目标对象的Q个骨架图，其中，每个所述骨架图包括所述M个关节的关节标识，每个所述关节标识的位置由所述M个三维位置坐标中对应的三维位置坐标表示，所述Q个时刻包括所述N台相机对目标对象进行拍摄的多个时刻，Q为大于1的自然数；
根据所述Q个骨架图，生成所述目标对象的运动动画。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述Q个骨架图，生成所述目标对象的运动动画，包括：
在所述Q个时刻为相邻的多个时刻的情况下，获取所述M个关节中的每个关节的N个三维坐标；
将对所述N个三维坐标的取平均坐标值，并将所述平均值坐标确定为所述每个关节的三维坐标。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述N组二维位置坐标以及与所述N组二维位置坐标一一对应的N组置信度，确定出M个三维位置坐标之后，所述方法还包括：
根据Q个时刻上获取到的Q组所述M个三维位置坐标，确定所述目标对象的Q个骨架图，其中，每个所述骨架图包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建宝，田野，林斯姚，范伟，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44