人体姿态估计方法及系统技术方案

本发明专利技术提供人体姿态估计方法及系统，涉及空间数据处理技术领域，包括设置惯性传感器，将惯性传感器组合成惯性测量单元，在人体关节处安装惯性测量单元，计算航向方向(Z轴)标定后姿态，确定惯性传感器的初始Z轴方向，初始化惯性传感器；在站立姿态下，以站立姿态标定时旋转矩阵，作为虚拟变换矩阵，基于Z轴标定后姿态，结合虚拟变换矩阵，完成虚拟人姿态标定；选取虚拟关节，各自建立坐标系，设置骨盆为基坐标系，其他关节坐标系以基坐标系为起点，构建解算串联分支，通过齐次坐标变换，分别计算各关节的位姿矩阵，得到虚拟人关节的空间位姿结算结果，将真实人体空间位姿与虚拟人空间位姿相对应，得到人体姿态结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及空间数据处理技术，尤其涉及一种人体姿态估计方法及系统。

技术介绍

1、为监测人体各关节的运动数据，研究运动姿态仿真算法，需建立真实人体姿态信息(即传感器信息)与虚拟人的运动姿态映射模型关系，将真实人关节位姿与虚拟人体模型各关节位姿一一对应，进而为后续的平衡康复训练平台控制系统提供实时关节位姿、速度与力信息；

2、cn201911159199.1，公开了一种人体姿态估计方法，包括：采用人体检测网络从原始图形中获取单人图像，原始图形中包括至少一个单人图像；采用人体姿态估计网络对每个单人图像进行关键点检测，得到各个关键点的位置的分布热图；获取每个单人图像的边框与原始图形中其他单人图像的边框的重叠程度，判断单人图像是否存在遮挡问题；若单人图像不存在遮挡问题，则由分布热图得到单人图像中关键点的最终坐标；若单人图像存在遮挡问题则将单人图像中全部分布热图构成图的形式，并通过图神经网络对每个分布热图进行优化，然后由优化后的分布热图得到单人图像中关键点的最终坐标。用图神经网络充分提取图的整体结构信息，以实现对关键点位置的校正效果，提高检测准确率；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种人体姿态估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，设置惯性传感器，将所述惯性传感器组合成惯性测量单元，在人体关节处安装所述惯性测量单元，在世界坐标系下，计算所述惯性测量单元的Z轴标定后姿态，确定所述惯性传感器的初始Z轴方向，初始化所述惯性传感器包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在站立姿态下，以所述惯性测量单元的站立姿态标定时旋转矩阵，作为虚拟变换矩阵，基于所述惯性测量单元的Z轴标定后姿态，结合所述虚拟变换矩阵，实现现实空间到虚拟空间的映射，完成虚拟...

【技术特征摘要】

1.一种人体姿态估计方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，设置惯性传感器，将所述惯性传感器组合成惯性测量单元，在人体关节处安装所述惯性测量单元，在世界坐标系下，计算所述惯性测量单元的z轴标定后姿态，确定所述惯性传感器的初始z轴方向，初始化所述惯性传感器包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在站立姿态下，以所述惯性测量单元的站立姿态标定时旋转矩阵，作为虚拟变换矩阵，基于所述惯性测量单元的z轴标定后姿态，结合所述虚拟变换矩阵，实现现实空间到虚拟空间的映射，完成虚拟人姿态标定包括：

5.根据权利要求1所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨标，刘洪升，章永宏，
申请(专利权)人：北京铸正机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：