【技术实现步骤摘要】
一种人体姿态数据集的采集方法及数据采集平台
[0001]本专利技术涉及数据集制作
，更具体地说，它涉及一种人体姿态数据集的采集方法及数据采集平台
。
技术介绍
[0002]人体感知与建模是计算机视觉
、
人机交互
、
普适计算和计算机图形学等领域的基础技术
。
人体姿态重建与动作感知在现实生活中有较为广泛的应用，例如游戏
、
家居自动化
、
自动驾驶
、
增强和虚拟现实
、
动画制作以及康复治疗等
。
[0003]然而，现有的人体姿态估计方法主要依赖
RGB
相机和可穿戴惯性传感器，在实际场景中存在显著局限性
。
例如，
RGB
相机具有较为丰富的纹理细节信息，在一些敏感场合下，容易造成使用者隐私的泄露
。
并且
RGB
相机对光照条件较为敏感，在强光或弱光条件下易发生图像失真
。
可穿戴惯性传感器虽然成本较低，能够解决视觉传感器受光照影响的问题，但要求用户始终佩戴，对使用者的遵从性要求较高，从而导致使用体验较差
。
[0004]因此，本专利技术旨在提供一种人体姿态数据集的采集方法及数据采集平台，以解决上述提到的相关问题
。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的是提供一种人体姿态数据集的采集方法及数据采集平台，以解决上述提到的容易造成使用...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种人体姿态数据集的采集方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1
：构建多模态人体姿态估计数据采集平台，所述数据采集平台连接有数据处理系统，所述数据采集平台包括
RGB
相机
、
毫米波雷达以及红外相机；
S2
：利用所述数据采集平台，获取一个或多个人体姿态数据；
S3
：分别记录
RGB
相机
、
毫米波雷达以及红外相机获取所述人体姿态数据时的时间戳信息，基于所述时间戳信息进行时间校准同步；
S4
：以
RGB
相机坐标系为空间同步基准，将毫米波雷达与红外相机坐标系进行转换同步，实现
RGB
相机
、
毫米波雷达以及红外相机的空间同步；
S5
：以
RGB
相机所采集的数据为基准，对毫米波雷达与红外相机采集到的人体姿态数据进行
2D
与
3D
的人体关键点信息标注，并基于所述人体关键点标注信息定义动作类别；
S6
：对步骤
S5
所述人体关键点标注信息以及对应动作类别进行存储，得到人体姿态数据集
。2.
根据权利要求1所述的一种人体姿态数据集的采集方法及数据采集平台，其特征在于，利用所述数据采集平台，获取一个或多个人体姿态数据的具体步骤包括：
S201
：基于数据处理系统，创建
ROS
数据采集节点以及节点调用文件；
S202
：利用
ROS
数据采集节点触发所述数据采集平台，分别采集一个或多个的人体姿态；
S203
：利用节点调用文件对相关话题的人体姿态进行录制，得到人体姿态数据
。3.
根据权利要求1所述的数据集采集系统，其特征在于，分别记录
RGB
相机
、
毫米波雷达以及红外相机获取所述人体姿态数据时的时间戳信息，基于所述时间戳信息进行时间校准同步的具体步骤包括：
S301
：创建
ROS
节点并对数据处理系统进行初始化；
S302
：以回调的方式分别订阅毫米波雷达的点云
、RGB
相机的图像和深度图像
、
红外相机图像并输出对应的时间戳信息；
S303
：多传感器同步数据时间戳，实现多传感器的时间同步
。4.
根据权利要求1所述的一种人体姿态数据集的采集方法及数据采集平台，其特征在于，以
RGB
相机坐标系为空间同步基准，将毫米波雷达与红外相机坐标系进行转换同步，实现
RGB
相机
、
毫米波雷达以及红外相机的空间同步的具体步骤包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：张睿恒，孙颢洋，余恒，徐立新，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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