人体姿态数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种人体姿态数据处理方法及系统，本发明专利技术先定义一个初始姿态的初始姿态数据，然后通过设备获取瞬时姿态捕捉数据，将瞬时姿态捕捉数据进行简化得到简化数据，将简化数据与初始姿态数据对比处理得到差异数据，对差异数据进行姿态基数据处理得到姿态基数据，最后输出得到姿态基数据表。本发明专利技术的好处在于通过对瞬时姿态捕捉数据的处理，将姿态数据变为同一格式的姿态基数据，方便对数据的处理，同时输出为姿态基数据表，能够直观的反应出一个具体的姿态。出一个具体的姿态。出一个具体的姿态。

【技术实现步骤摘要】
人体姿态数据处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种人体姿态数据处理方法及系统，属于数据处理


技术介绍

[0002]远程健康管理对人体健康状态进行评估需要获取用户相关数据，涉及到人类在一段时间内的活动和行为。规律和适当的运动是改善身体状况和保持健康的必要条件。研究发现，人体姿态是组成运动和行为的基本要素。除去环境信息，人体运动和行为可以看作是一个时间顺序的姿态序列。通过对姿态进行数据处理可以帮助描述和分析人体运动、行为。
[0003]传统的远程医疗中，人的行为活动信息是由医生或者管理者通过观看监控录像得到的。这个过程耗时且花费精力。利用健康设备记录患者的活动，能够有效提高姿态信息采集效率，减轻相关人员工作负担。目前主流方法是使用各种传感器件和计算机视觉技术来简单快速地获取人体姿态数据。但不同动作捕捉设备根据其获取捕捉原理，获取的数据格式也不一样，后续需要特定的处理程序对其进行还原为姿态。而在医疗远程数据传输中为了尽量减少数据处理时间，获得统一的数据输出，需要对人体姿态数据使用统一格式的进行传输。
[0004]目前的人体姿态数据格式大多关注于还原姿态的准确性，强调人体关节点在空间中的位置，直接或间接采用关节点的坐标，或者是使用相对各坐标轴的平移、旋转分量来表示。如BVH格式记录每个关键点相对于自身坐标系的旋转角度，通过父节点到子节点逐一计算来还原姿态。目前已有的姿态表示方式的仅仅只有各个关节点的位置信息或旋转信息，无法直观地从数据上分辨出具体姿态。在动作判定和相似度计算等操作中，也需要在关节点坐标的基础上计算关节夹角来进行分析，而目前已有的数据格式都不能直观反映姿态，也不便于姿态的后续处理和计算。
[0005]有鉴于此，确有必要对现有的人体姿态数据处理方法提出改进，以解决上述问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供能直观反应人体姿态且简单易于理解的人体姿态数据处理方法及系统。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了人体姿态数据处理方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1：定义一个初始姿态并根据所述初始姿态确定姿态序列的初始姿态数据；
[0009]步骤2：使用动作捕捉设备捕捉人体瞬时姿态，获取瞬时姿态捕捉数据；
[0010]步骤3：将所述步骤2的所述瞬时姿态捕捉数据进行简化，获取简化数据；
[0011]步骤4：将所述步骤3的所述简化数据与所述步骤1的所述初始姿态数据进行对比处理，获取与所述初始姿态数据之间的差异数据；
[0012]步骤5：将所述步骤4的所述差异数据进行姿态基数据处理，得到姿态基数据；
[0013]步骤6：将所述姿态基数据输出，得到姿态基数据表。
[0014]作为本专利技术的进一步改进，所述步骤1中的所述姿态序列具体为：对人体姿态进行
划分，定义头、躯干、左右上臂、左右前臂、左右手掌、左右大腿、左右小腿和左右脚踝的姿态为姿态基本单元，按照连接顺序对所述姿态基本单元进行分级，按照姿态等级由小到大的顺序排列所述姿态基本单元，在所述姿态等级相同时，按照先上后下，先右后左的顺序进行排列所述姿态基本单元，得到所述姿态序列。
[0015]作为本专利技术的进一步改进，按照连接顺序对所述姿态基本单元进行分级具体为：所述躯干姿态为0级姿态基，对应关节为0级关节；所述左右上臂和所述左右大腿的姿态为1级姿态基，对应关节为1级关节；所述左右前臂和所述左右小腿的姿态为2级姿态基，对应关节为2级关节；所述头、所述左右手掌和所述左右脚踝的姿态为3级姿态基，对应关节为3级关节。
[0016]作为本专利技术的进一步改进，所述步骤2中的所述瞬时姿态捕捉数据的格式为BVH格式。
[0017]作为本专利技术的进一步改进，所述步骤3中的所述瞬时姿态捕捉数据简化具体为提取所述瞬时姿态捕捉数据中的头部、躯干、左右上臂、左右前臂、左右手掌、左右大腿、左右小腿及左右脚踝的数据，得到所述简化数据。
[0018]作为本专利技术的进一步改进，所述步骤4中的所述差异数据为所述步骤3中所述简化数据与所述初始姿态数据的差异数值，即所述步骤2中所述人体瞬时姿态相对于所述步骤1中所述初始姿态之间各个所述姿态基本单元的旋转角度。
[0019]作为本专利技术的进一步改进，所述步骤5中所述姿态基数据处理为采用经过量化后的旋转角度来描述所述差异数据中的各个所述姿态基本单元。
[0020]作为本专利技术的进一步改进，所述步骤5中对所述差异数据进行姿态基数据处理时，所述差异数据在0
‑
10度的量化精度范围内不会失真。
[0021]作为本专利技术的进一步改进，所述步骤6中所述姿态编码数据表不经过软件还原姿态就能直观的反应一个姿态。
[0022]为实现上述目的，本专利技术还提供了一种人体姿态数据处理系统，包括采集单元、处理单元和输出单元，所述采集单元用于采集人体运动时的瞬时姿态捕捉数据；所述处理单元用于将所述瞬时姿态捕捉数据简化处理后进行对比处理，然后再进行姿态基数据处理，得到所述姿态基数据；所述输出单元用于将所述姿态基数据输出为所述姿态基数据表。
[0023]本专利技术的有益效果是：
[0024]1.本专利技术通过对瞬时姿态数据的处理，将姿态数据变为统一格式的姿态基数据，便于对大量数据进行进一步处理；
[0025]2.本专利技术的姿态基数据的量化精度对姿态的影响较小且能极大的压缩数据量，不容易失真；
[0026]3.本专利技术通过姿态基数据表不经过软件还原就能够直观的反应一个姿态，简单明了。
附图说明
[0027]图1是本专利技术的流程图。
[0028]图2是本专利技术的人体骨架图。
[0029]图3是本专利技术的人体姿态分解图。
[0030]图4是本专利技术的关节点分级、初始姿态及大地坐标系图。
具体实施方式
[0031]为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述。
[0032]请参阅图1所示，本专利技术揭示了一种人体姿态数据处理方法，具体包括以下步骤：
[0033]步骤1：对人体姿态进行划分，定义头、躯干、左右上臂、左右前臂、左右手掌、左右大腿、左右小腿和左右脚踝的姿态为姿态基本单元，按照连接顺序对姿态基本单元进行分级，躯干姿态为0级姿态基，对应关节为0级关节；左右上臂和左右大腿的姿态为1级姿态基，对应关节为1级关节；左右前臂和左右小腿的姿态为2级姿态基，对应关节为2级关节；头、左右手掌和左右脚踝的姿态为3级姿态基，对应关节为3级关节，按照姿态等级由小到大的顺序排列姿态基本单元，在姿态等级相同时，按照先上后下，先右后左的顺序进行排列姿态基本单元，得到姿态序列，定义一个初始姿态并根据初始姿态确定姿态序列的初始姿态数据；
[0034]步骤2：使用动作捕捉设备捕捉人体瞬时姿态，获取瞬时姿态捕捉数据，瞬时姿态捕捉数据的数据格式BVH格式；
[0035]步骤3：将步骤2的瞬时姿态捕捉数据进行简化，提取瞬时姿态捕捉本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人体姿态数据处理方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1：定义一个初始姿态并根据所述初始姿态确定姿态序列的初始姿态数据；步骤2：使用动作捕捉设备捕捉人体瞬时姿态，获取瞬时姿态捕捉数据；步骤3：将所述步骤2的所述瞬时姿态捕捉数据进行简化，获取简化数据；步骤4：将所述步骤3的所述简化数据与所述步骤1的所述初始姿态数据进行对比处理，获取与所述初始姿态数据之间的差异数据；步骤5：将所述步骤4的所述差异数据进行姿态基数据处理，得到姿态基数据；步骤6：将所述姿态基数据输出，得到姿态基数据表。2.根据权利要求1所述的人体姿态数据处理方法，其特征在于：所述步骤1中的所述姿态序列具体为：对人体姿态进行划分，定义头、躯干、左右上臂、左右前臂、左右手掌、左右大腿、左右小腿和左右脚踝的姿态为姿态基本单元，按照连接顺序对所述姿态基本单元进行分级，按照姿态等级由小到大的顺序排列所述姿态基本单元，在所述姿态等级相同时，按照先上后下，先右后左的顺序进行排列所述姿态基本单元，得到所述姿态序列。3.根据权利要求2所述的人体姿态数据处理方法，其特征在于：按照连接顺序对所述姿态基本单元进行分级具体为：所述躯干姿态为0级姿态基，对应关节为0级关节；所述左右上臂和所述左右大腿的姿态为1级姿态基，对应关节为1级关节；所述左右前臂和所述左右小腿的姿态为2级姿态基，对应关节为2级关节；所述头、所述左右手掌和所述左右脚踝的姿态为3级姿态基，对应关节为3级关节。4.根据权利要求1所述的人体姿态数据处理方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：董方杰，钟代笛，仲元红，徐乾锋，郑良，陈尧，王世伟，黄智勇，周庆，葛亮，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：