一种基于视频监控的无标记点运动捕捉系统技术方案

本发明专利技术是一种基于视频监控的无标记点运动捕捉系统，涉及无标记点运动捕捉技术领域；包括服务器，所述服务器连接视频数据采集模块、视频数据处理模块、运动追踪模块以及姿态确认模块；所述视频数据采集模块用于采集视频监控的人体数据；所述视频数据处理模块用于处理人体数据，根据处理结果，获得动态完整人体运动姿态的三维模型；所述运动追踪模块用于对动态完整人体运动姿态的三维模型进行运动追踪，并生成三维目标关系图；所述姿态确认模块用于根据三维目标关系图对需求的动态完整人体运动姿态进行确认；保证人体姿态的准确性。保证人体姿态的准确性。保证人体姿态的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频监控的无标记点运动捕捉系统


[0001]本专利技术涉及无标记点运动捕捉
，具体是一种基于视频监控的无标记点运动捕捉系统。

技术介绍

[0002]随着科技的不断发展，无标记动作捕捉系统成为了越来越受欢迎的科技产品，这种系统通过计算机技术和传感器技术，可以将人体的动作实时提取下来，并转化成数字信号，供计算机进行处理，在游戏、影视、虚拟现实等领域广泛应用，而如何设置无标记动作捕捉系统，是使用它的前提，也是关键；
[0003]人体运动捕捉是计算机视觉中的重要以及难点问题，近几年来，运动捕捉已经成为商业电影虚拟人物制作的重要手段，但这种方法对采集环境要求十分苛刻；首先，表演者必须穿着带有特殊标志物的表演服，算法需要通过对这些标志物的跟踪才能重建出人体运动；其次，整个系统需要将相机固定在背景是绿幕布的摄影棚内，这些严格的局限性阻碍了其更广泛更自由的应用，因此，提供了一种基于视频监控的无标记点运动捕捉系统。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题本专利技术提供一种基于视频监控的无标记点运动捕捉系统；
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于视频监控的无标记点运动捕捉系统，包括服务器，所述服务器连接视频数据采集模块、视频数据处理模块、运动追踪模块以及姿态确认模块；
[0006]所述视频数据采集模块用于采集视频监控的人体数据；
[0007]所述视频数据处理模块用于处理人体数据，根据处理结果，获得动态完整人体运动姿态的三维模型；
[0008]所述运动追踪模块用于对动态完整人体运动姿态的三维模型进行运动追踪，并生成三维目标关系图；
[0009]所述姿态确认模块用于根据三维目标关系图对需求的动态完整人体运动姿态进行确认。
[0010]进一步的，所述视频数据采集模块采集视频监控的人体数据的过程包括：
[0011]所述人体数据包括人体的运动姿态、位置和人体速度；
[0012]以人体“站姿”为圆心，形成一个以圆心为“o”半径为“r”的圆，在圆的东、南、西、北、东南、东北、西南、西北的8个方向安装深度相机装置，用于获得人体视频，监控人体的运动姿态和位置，并将其传输至无线通信连接的计算机，用于分析人体的运动姿态；
[0013]在人体的关节和头部以及脚心安装惯性传感器，用于监测人体速度，将其转化为数字信号，无线通信连接计算机，传输至计算机，由计算机进行分析，获得运动姿态变化时的人体速度；
[0014]进一步的，所述视频数据处理模块处理人体数据的过程包括：
[0015]将通过安装8个方向深度相机装置获得的人体视频，并按照相同的时间间隔进行分割，分割成若干份视频帧，并将相同的时间间隔8个方向的同一视频帧采集到的运动姿态和位置发送至三维云点，利用三维云点将获得的运动姿态和位置在三维云点上以点云数据形式呈现，并将其进行处理；
[0016]将相同的时间间隔获得的8个方向的视频帧进行视频帧的合并，获得该时间间隔人体的运动姿态图像和位置。
[0017]进一步的，提前在云端存储若干份标准运动姿态图像，将该时间间隔形成的运动姿态图像上传至云端，并与若干份标准运动姿态图像进行对比，获得与标准运动姿态图像的相似值，设置相似值阈值，若相似值超出相似值阈值，则将该时间间隔形成的运动姿态图像另存储在云端，若相似值低于相似值阈值，则将该时间间隔形成的运动姿态图像剔除，并重新获得该时间间隔人体的运动姿态，与若干份标准运动姿态图像进行对比，直到获得该时间间隔形成的运动姿态图像并进行另存储；
[0018]同理，将若干份视频帧生成若干份时间间隔形成的运动姿态图像，并将其按照先后顺序上传至云端与若干份标准运动姿态图像进行对比，将对比结果进行另存储和剔除，直到将若干份视频帧形成的若干份运动姿态图像都与标准运动姿态进行对比之后，并进行另存储；
[0019]进一步的，获得动态完整人体运动姿态的三维模型的过程包括：
[0020]将另存储在云端的若干份时间间隔形成的运动姿态图像进行整合，整合成完整人体运动姿态，并将该完整人体运动姿态在三维云点以点云数据形式呈现为完整人体运动姿态的三维模型；
[0021]根据三维云点获得每个时间间隔形成的运动姿态图像所对应的位置，若干份时间间隔形成的运动姿态图像对应的位置根据若干份时间间隔形成的运动姿态图像进行整合进行位置的变化，根据位置的变化生成动态完整人体运动姿态的三维模型。
[0022]进一步的，所述运动追踪模块对动态完整人体运动姿态的三维模型进行运动追踪的过程包括：
[0023]将传感器检测的人体速度，通过数字信号传输至计算机，由计算机发送至动态完整人体运动姿态的三维模型中，根据动态完整人体运动姿态的三维模型的运动状态，获得动态完整人体运动姿态在运动时的速度，将其获得的速度进行存储。
[0024]进一步的，生成三维目标关系图的过程包括：
[0025]将动态完整人体运动姿态在运动时刻获得该运动时刻的运动姿态、位置以及人体速度建立三维目标关系图；
[0026]所述三维目标关系图中的运动姿态、位置以及人体速度一一对应，并实时更新。
[0027]进一步的，所述姿态确认模块根据三维目标关系图对需求的动态完整人体运动姿态进行确认的过程包括：
[0028]设置每个时间间隔生成两个运动时刻；
[0029]每个运动时刻都对应形成一个三维目标关系图，若需要确认从t1时刻到t2时刻的动态完整人体运动姿态，则需要对t1到t2时刻中的若干份运动时刻的三维目标关系图进行确认；
[0030]设置每个运动时刻对应的标准三维关系图，将t1时刻到t2时刻若干份运动时刻的
三维目标关系图与对应的标准三维关系图进行对比，获得若干份运动时刻的三维目标关系图的偏移值，从而对t1时刻到t2时刻的动态完整人体运动姿态进行确认。
[0031]进一步的，若该运动时刻的三维目标关系图的偏移值低于对应的偏移值阈值，则该运动时刻对应的动态完整人体运动姿态为准确的，并进行保留；
[0032]若该运动时刻的三维目标关系图的偏移值高于对应的偏移值阈值，则该运动时刻对应的动态完整人体运动姿态为异常的，并进行重新采集；
[0033]最终确认t1时刻到t2时刻的动态完整人体运动姿态，并应用到实际生活中。
[0034]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0035]1、在视频数据采集模块中采用以圆的形式设置8个方向安装摄像装置，为了全方位获得人体的运动姿态，更能保证人体的运动姿态更加准确无误，获得准确的位置数据，监测人体在运动姿态时的速度，更好应用在不同的环境和场景；
[0036]2、在视频数据处理模块处理人体数据，根据处理结果，获得动态完整人体运动姿态的三维模型中使用三维云点与传统三维模型相比，三维点云不受人工建模曲面方程和曲面连续性的约束，能够高精度、便利地还原任意复杂立体几何体，重现更精细的细节和更锐利的边缘；
[0037]3、在本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频监控的无标记点运动捕捉系统，包括服务器，其特征在于，所述服务器连接视频数据采集模块、视频数据处理模块、运动追踪模块以及姿态确认模块；所述视频数据采集模块用于采集视频监控的人体数据；所述视频数据处理模块用于处理人体数据，根据处理结果，获得动态完整人体运动姿态的三维模型；所述运动追踪模块用于对动态完整人体运动姿态的三维模型进行运动追踪，并生成三维目标关系图；所述姿态确认模块用于根据三维目标关系图对需求的动态完整人体运动姿态进行确认。2.根据权利要求1所述的一种基于视频监控的无标记点运动捕捉系统，其特征在于，所述视频数据采集模块采集视频监控的人体数据的过程包括：所述人体数据包括人体的运动姿态、位置和人体速度；以人体“站姿”为圆心，形成一个以圆心为“o”半径为“r”的圆，在圆的东、南、西、北、东南、东北、西南、西北的8个方向安装深度相机装置，用于获得人体视频，监控人体的运动姿态和位置，并将其传输至无线通信连接的计算机，用于分析人体的运动姿态；在人体的关节和头部以及脚心安装惯性传感器，用于监测人体速度，将其转化为数字信号，无线通信连接计算机，传输至计算机，由计算机进行分析，获得运动姿态变化时的人体速度。3.根据权利要求2所述的一种基于视频监控的无标记点运动捕捉系统，其特征在于，所述视频数据处理模块处理人体数据的过程包括：设置时间间隔；将通过安装8个方向深度相机装置获得的人体视频，并按照相同的时间间隔进行分割，分割成若干份视频帧，并将相同的时间间隔8个方向的同一视频帧采集到的运动姿态和位置发送至三维云点，利用三维云点将获得的运动姿态和位置在三维云点上以点云数据形式呈现，并将其进行处理；将相同的时间间隔获得的8个方向的视频帧进行视频帧的合并，获得该相同的时间间隔人体的运动姿态图像和位置。4.根据权利要求3所述的一种基于视频监控的无标记点运动捕捉系统，其特征在于，提前在云端存储若干份标准运动姿态图像，将该时间间隔形成的运动姿态图像上传至云端，并与若干份标准运动姿态图像进行对比，获得与标准运动姿态图像的相似值，设置相似值阈值，若相似值超出相似值阈值，则将该时间间隔形成的运动姿态图像另存储在云端，若相似值低于相似值阈值，则将该时间间隔形成的运动姿态图像剔除，并重新获得该时间间隔人体的运动姿态，与若干份标准运动姿态图像进行对比，直到获得该时间间隔形成的运动姿态图像并进行另存储；同理，将若干份视频帧生成若干份时间间隔形成的运动姿态图像，并将其按照先后顺序上传至云端与若干份标准运动姿态图像进行对比，将对比结果进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜慧，
申请(专利权)人：赢富仪器科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：