一种光学动作捕捉系统三维轨迹异常点抑制和处理方法技术方案

本发明专利技术涉及光学动作捕捉系统技术领域，且公开了一种光学动作捕捉系统三维轨迹异常点抑制和处理方法，包括以下步骤：S1：图像动态自适应去背景；S2：识别并筛选marker点；S3：相机帧时间同步和超前帧恢复；S4：三维点重建，使用三角测量法对每个marker点进行三维重建，计算三维坐标，多帧连续的三维坐标组成轨迹线；S5：轨迹异常点识别和处理；S6：轨迹噪声平滑，使用卡尔曼滤波实现。该光学动作捕捉系统三维轨迹异常点抑制和处理方法，通过图像动态自适应去背景，在不干扰marker点提取的前提下，去除相对静态干扰因素，极大提高marker点识别的准确率，抑制三维重建异常点的生成。抑制三维重建异常点的生成。抑制三维重建异常点的生成。

【技术实现步骤摘要】
一种光学动作捕捉系统三维轨迹异常点抑制和处理方法


[0001]本专利技术涉及光学动作捕捉系统
，具体为一种光学动作捕捉系统三维轨迹异常点抑制和处理方法。

技术介绍

[0002]光学式动作捕捉凭借着采集精度高、可实时反馈等优势已成为运动捕捉技术中的重要研究分支。常见的光学式运动捕捉大多基于计算机视觉原理，从理论上说，对于空间中的一个点，只要它能同时为两部相机所见，则根据同一时刻两部相机所拍摄的图像和相机参数，可以确定这一时刻该点在空间中的位置，而当相机以足够高的速率连续拍摄时，从图像序列中就可以得到该点的三维运动轨迹。三维空间坐标数据被计算机识别后，可以应用在数字沙盘、动画制作、步态分析、生物力学、人机工程等领域。
[0003]中国专利CN110770793A公开了一种三维轨迹数据的异常值处理方法及光学动作捕捉方法，其中请求保护的异常值处理方法包括输入步骤、判断步骤、处理步骤、输出步骤等环节，请求保护的光学动作捕捉方法包括获取测量点二维图像、计算三维轨迹数据、三维轨迹数据异常值处理等环节，由于提供了三维轨迹数据的异常值处理方法，使得光学动作捕捉系统能够消除三维轨迹数据中一些不期望的三维数据，从而避免捕捉环境变化所带来的测量误差，也有助于提高测量对象的定位精度。
[0004]中国专利CN110753930A公开了一种三维轨迹数据的拟合处理方法及光学动作捕捉方法，其中拟合处理方法包括输入步骤、判断步骤、调整步骤、处理步骤、输出步骤等环节，光学动作捕捉方法包括获取三维轨迹数据及拟合处理等环节。由于通过标准高斯分布概率密度函数对应的核函数值来判断每个三维数据为正常值还是为异常值，使得核函数值与预设阈值能够进行有效的比较，能够增加判断的精确度；此外，调整步骤中通过将三维轨迹数据中若干个正常值对应的三维数据调整为异常值，可通过扩大排查范围的方式对异常值进行筛选，进一步地找出未检测出来的异常值，从而最大限度地排除为异常值的三维数据的干扰，保证测量对象的三维轨迹数据的测量精确度。
[0005]现有技术公布的轨迹异常值处理方法，用拟合的数据点替换三维轨迹的异常点，这个处理过程是对重建后的异常点进行修正的方法，该方法对异常点产生的根本问题没有解决，其一，环境变化（强光、加入其它物体）导致二维图像中出现干扰区域，而致使提取标记点的二维坐标错误，最终三维重建出现异常点；其二，多个相机传输出现网络异常或者处理延迟，导致的多个相机数据不同步，而引起三维重建出现异常点。
[0006]而本申请采用标记点的光学动作捕捉系统往往包括光学标记点(也可称为marker)、动作捕捉相机(简称动捕相机)、信号传输设备、数据处理中心等功能单元。当运动物体粘贴上标记点并运动时，多个动捕相机会从不同角度同时拍摄运动物体，获取其上标记点的图像，并将拍摄到的图像进行预处理，获取标记点的二维位置信息；与此同时，信号传输设备将标记点的二维位置信息实时地传输至数据处理中心，数据处理中心将根据预设的算法(如立体视觉匹配算法等)计算出标记点的三维空间坐标（简称三维重建），从而获得
运动物体（由多个marker点组成，简称刚体）的运动轨迹，实现运动物体的空间定位。

技术实现思路

[0007]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种光学动作捕捉系统三维轨迹异常点抑制和处理方法，具备识别准确率高和计算效率高等优点，解决了现有的抑制处理方法抑制效果差，导致光学动作捕捉系统识别准确率低且计算效率低的问题。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种光学动作捕捉系统三维轨迹异常点抑制和处理方法，包括以下步骤：S1：图像动态自适应去背景，具体分为以下步骤：S1
‑
1：设相机的图像帧号为f；S1
‑
2：从第0帧开始，以n为间隔，当f为n的倍数时，设置第f帧图像为原始背景图；S1
‑
3:用f帧的marker点轮廓，在原始背景图上绘制屏蔽区域，得到最终背景图；S1
‑
9：第f+1到f+n帧图像减去S1
‑
3的背景图，得到去背景图像；S2：识别并筛选marker点，具体分为以下步骤：S2
‑
1：计算S1
‑
3所述去背景图像的所有轮廓；轮廓为图像中闭合区域的外边界，反映亮区域的范围；S2
‑
2：依次利用面积、圆度、离心率、均匀度、离群度特征来筛选marker点轮廓，满足所有筛选条件的轮廓作为候选轮廓，输出轮廓的拟合圆中心点作为marker点p，拟合圆半径r；S2
‑
3：利用两点距离融合marker点信息，计算每个marker点p与其他候选点的最小距离L，设置阈值T；如果L<T
×
r，则以两个点的中间点代替原始的两个候选点p，将p存入点集P；S2
‑
4：将S2
‑
3处理的点集P作为最终输出的Marker点集；S3：相机帧时间同步和超前帧恢复，具体分为以下步骤：S3
‑
1：定时获取每个相机的Marker点集P和图像获取时间t；P的点数量n
p
，刚体点数量n
rigid
，如果n
p
≥n
rigid
，则t为有效时间，否则t为无效时间；S3
‑
2：在第f帧时，计算相机的有效时间中值t
med
，设置时间阈值t
threshold
；如果t
med
‑
t
threshold
≤t≤t
med
+t
threshold
，将P记录在点集C
sel
中，用于三维重建；如果t
med
+t
threshol
≤t，则将P和t记录在点集C
beyond
中，并记做P
beyond
和t
beyond
；如果t≤t
med
‑
t
threshold
，则将P删除；S3
‑
3：将C
sel
作为三维重建输入点；S3
‑
4：在f+1帧时，重复S3
‑
2步骤，增加判断，如果C
beyond
中的|t
beyond
‑
t
med
|<|t
‑
t
med
|，则使用P
beyond
代替P记录在C
sel
中，并将P和t记录在点集C
beyond
中；S4：三维点重建，以S3
‑
4的C
sel
作为输入点，使用三角测量法对每个marker点进行三维重建，计算三维坐标，多帧连续的三维坐标组成轨迹线；S5：轨迹异常点识别和处理，具体分为以下步骤：S5
‑
1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光学动作捕捉系统三维轨迹异常点抑制和处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：图像动态自适应去背景，具体分为以下步骤：S1
‑
1：设相机的图像帧号为f；S1
‑
2：从第0帧开始，以n为间隔，当f为n的倍数时，设置第f帧图像为原始背景图；S1
‑
3:用f帧的marker点轮廓，在原始背景图上绘制屏蔽区域，得到最终背景图；S1
‑
9：第f+1到f+n帧图像减去S1
‑
3的背景图，得到去背景图像；S2：识别并筛选marker点，具体分为以下步骤：S2
‑
1：计算S1
‑
3所述去背景图像的所有轮廓；轮廓为图像中闭合区域的外边界，反映亮区域的范围；S2
‑
2：依次利用面积、圆度、离心率、均匀度、离群度特征来筛选marker点轮廓，满足所有筛选条件的轮廓作为候选轮廓，输出轮廓的拟合圆中心点作为marker点p，拟合圆半径r；S2
‑
3：利用两点距离融合marker点信息，计算每个marker点p与其他候选点的最小距离L，设置阈值T；如果L<T
×
r，则以两个点的中间点代替原始的两个候选点p，将p存入点集P；S2
‑
4：将S2
‑
3处理的点集P作为最终输出的Marker点集；S3：相机帧时间同步和超前帧恢复，具体分为以下步骤：S3
‑
1：定时获取每个相机的Marker点集P和图像获取时间t；P的点数量n
p
，刚体点数量n
rigid
，如果n
p
≥n
rigid
，则t为有效时间，否则t为无效时间；S3
‑
2：在第f帧时，计算相机的有效时间中值t
med
，设置时间阈值t
threshold
；如果t
med
‑
t
threshold
≤t≤t
med
+t
threshold
，将P记录在点集C
sel
中，用于三维重建；如果t
med
+t
threshol
≤t，则将P和t记录在点集C
beyond
中，并记做P
beyond
和t
beyond
；如果t≤t
med
‑
t
threshold
，则将P删除；S3
‑
3：将C
sel
作为三维重建输入点；S3
‑
4：在f+1帧时，重复S3
‑
2步骤，增加判断，如果C
beyond
中的|t
beyond
‑
t
med
|<|t
‑
t
med
|，则使用P
beyond
代替P记录在C
sel
中，并将P和t记录在点集C
beyond
中；S4：三维点重建，以S3
‑
4的C
sel
作为输入点，使用三角测量法对每个marker点进行三维重建，计算三维坐标，多帧连续的三维坐标组成轨迹线；S5：轨迹异常点识别和处理，具体分为以下步骤：S5
‑
1:在轨迹线上取最新的5个轨迹点，分别记作p0、p1、p2、p3、p4，p
i
和点p
j
的距离记作d
ij
；S5
‑
2：以p2作为目标点，设置阈值d
threshold
，先计算p2到p1、p3的距离d
21
、d
23
，再计算d
01
、d...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，石海军，邓科，
申请(专利权)人：武汉国遥新天地信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：