一种姿态动作识别转换方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种姿态动作识别转换方法，包括：采集人体姿态动作图像，构建人体图像集；所述人体图像集中每一帧图像进行姿态计算，获得人体骨骼节点坐标序列，构建人体骨骼节点坐标集；将所述人体骨骼节点坐标集中每一人体骨骼节点坐标序列构建为人体骨骼3D模型集；将所述人体骨骼3D模型集与语义库匹配，获取姿态动作的语义。还公开了一种姿态动作识别转换装置。通过对人体姿态动作进行关键点识别及序列化，将人体骨骼3D模型集与语义库进行匹配，获取姿态动作的语义，实现了从姿态动作到姿态语义的转换，提高了姿态动作识别的准确度，满足了不同群体间交流的需要。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及信息交互处理，尤其涉及人体姿态动作识别转换方法、装置及计算机存储介质。

技术介绍

1、在当今智能化的时代，人工智能为人们的生活带来了许多的便利，模式识别作为人工智能领域的一门学科，就是一门用算法、用计算机来帮助人们识别各种类别的学科，人们的生产和生活日益依赖模式识别，如最常用的人脸识别、车牌识别等。而肢体识别现在也应用到了人们的日常生活中，肢体识别本质上还是分类任务，该技术有很多应用场景，比如手势识别控制类应用、动作检测类应用、动作评测类应用、以及一些移动设备ar视频合成类应用。

2、对于纯粹的检测类应用，可以直接对rgb源图像进行分类，当前基于cnn的图像分类技术已经非常成熟和稳定，准确性也完全达到了实用标准。而对于另外涉及到肢体评测、ar合成类的应用，单靠图像分类技术是不够的，需要用到关键点检测技术，它能检测出肢体关键点(比如四肢、面部纹理、手指等)，然后基于检测到的关键点做进一步处理。关键点检测的原理跟分类技术原理类似，只是神经网络的输出不太一样。

3、然而基于上述方法，在精细化要求高时，对于人体姿态动作识别准确性不本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种姿态动作识别转换方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述对所述人体图像集中每一帧图像进行姿态计算，获得人体骨骼关键点坐标序列，其特征在于，包括：将图像中人体部位划分成若干骨骼关键点，包括人体躯干和手部，通过调用Mediapipe读取每一帧图像进行姿态估计，获得人体骨骼关键点坐标序列。

3.根据权利要求1所述的方法，所述将所述人体骨骼关键点坐标集中每一人体骨骼关键点坐标序列构建为人体骨骼3D模型集，其特征在于，包括：在Unity中，依据人体部位划分成的若干骨骼关键点，构建原始人体骨骼3D模型，利用人体骨骼关键点坐标集中每一人体骨骼关键点坐...

【技术特征摘要】

1.一种姿态动作识别转换方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述对所述人体图像集中每一帧图像进行姿态计算，获得人体骨骼关键点坐标序列，其特征在于，包括：将图像中人体部位划分成若干骨骼关键点，包括人体躯干和手部，通过调用mediapipe读取每一帧图像进行姿态估计，获得人体骨骼关键点坐标序列。

3.根据权利要求1所述的方法，所述将所述人体骨骼关键点坐标集中每一人体骨骼关键点坐标序列构建为人体骨骼3d模型集，其特征在于，包括：在unity中，依据人体部位划分成的若干骨骼关键点，构建原始人体骨骼3d模型，利用人体骨骼关键点坐标集中每一人体骨骼关键点坐标序列，对原始人体骨骼3d模型进行对应赋值，实现mediapipe中的坐标映射到unity中，获得待识别对象的人体骨骼3d模型，并归集为待识别对象的人体骨骼3d模型集。

4.根据权利要求1所述的方法，所述将所述人体骨骼3d模型集与语义库匹配，获取姿态动作的语义，其特征在于，包括：将所述人体骨骼3d模型集中的坐...

【专利技术属性】
技术研发人员：安紫阳，张雅，徐冰，吴晓楠，申振阳，刘海朋，胡继鹏，曹元虎，
申请(专利权)人：北京无线电计量测试研究所，
类型：发明
国别省市：