【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人，具体而言，涉及一种人体姿态识别方法及系统。
技术介绍
1、人体运动姿态估计(或称为“人体运动捕捉”)在当今社会中应用最多的场景是影视和游戏制作。在影视作品的制作过程中，尤其是涉及大量特效的场景、虚拟人物或动画角色的情况下，需要通过该项技术捕捉真实演员的动作并将其映射到虚拟的角色上。这种方法不仅可以为虚拟角色生成更加真实的人物动作，而且可以节省大量的人力物力成本。游戏的制作过程比电影涉及更多的虚拟角色，逼真的三维人物角色及其动作呈现是评价一个游戏的重要标准之一，因此其制作过程更加依赖人体运动姿态估计技术。
2、随着计算机技术和机器人技术的发展，越来越多的康复机器人应用到了脑卒中术后的运动康复过程中，帮助用户进行上下肢的康复运动训练。其中部分智能化程度较高的康复机器人产品采用了人体运动姿态估计的技术对用户的肢体运动进行捕捉并进行定量分析，并据此对用户的运动能力和康复阶段进行评估。另有部分智能康复设备具备镜像康复疗法，通过采集用户健侧的运动驱动外骨骼带动患侧进行康复运动，该功能的实现也应用到了人体运动姿态估计的技术。在此类康复机器人的应用中存在的一个关键问题是实现用户动作姿态采集的功能所依赖的硬件昂贵，其成本占康复机器人总成本比例较高，且设备来源渠道单一，存在政策风险。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种人体姿态识别方法及系统，用来解决康复机器人研发和生产成本过高的技术问题。
2、本专利技术实施例提供的一种人体姿态识别方法，采用人
3、控制所述单目rgb相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标，其中，所述目标用户为通过所述康复机器人活动中的用户，所述目标二维坐标为所述关节节点成像至预设二维坐标系的坐标值；
4、建立所述关节节点的深度值与所述目标二维坐标的映射关系，所述深度值为所述关节节点至所述预设二维坐标系的距离值；
5、根据所述目标二维坐标及所述映射关系，计算得到所述关节节点的三维坐标；
6、根据所述三维坐标，识别目标用户的人体姿态。
7、优选的，所述控制所述单目rgb相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标，包括以下步骤：
8、采用openpose姿态识别算法对所述关节节点的位置进行计算，得到二维坐标，若每个关节节点的位置计算得到多个二维坐标，每个二维坐标对应着一个置信度，则选取最高置信度对应的二维坐标为目标二维坐标。
9、优选的，所述控制所述单目rgb相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标，包括以下步骤：
10、控制所述单目rgb相机采集位于其视野中的画面，并于所述画面中划分出兴趣区域和识别区域；
11、其中，所述兴趣区域为所述画面中康复机器人所占的区域；所述识别区域为所述画面中所述兴趣区域向外延伸预设像素点的区域；
12、对所述识别区域中的所述康复机器人的关节位置进行标注，得到所述康复机器人的关节位置的二维坐标。
13、优选的，所述预设像素点范围为：20～30个像素点。
14、优选的，所述控制所述单目rgb相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标，包括以下步骤：
15、将所述康复机器人的关节位置的二维坐标与所述目标用户的关节节点的二维坐标进行对比；
16、若两者间的第一距离大于预设距离，且目标用户的每个关节节点对应多个二维坐标，则分别计算所述目标用户的多个二维坐标与所述康复机器人的二维坐标之间的第二距离；
17、选取与最小的第二距离对应的目标用户的关节节点的二维坐标作为该关节节点的目标二维坐标。
18、优选的，所述建立所述关节节点的深度值与所述目标二维坐标的映射关系，包括以下步骤：
19、控制所述单目rgb相机采集所述目标用户的肩关节的水平外展的第一画面和水平前屈的第二画面，并于所述第一画面和所述第二画面中对肩关节和腕关节进行标记；
20、控制所述单目rgb相机采集所述目标用户的由肩关节的上举到前屈的第三画面，并所述第三画面中对肩关节和腕关节进行标记。
21、优选的，所述人体姿态识别系统还包括显示器；
22、所述预设二维坐标系为根据显示器屏幕像素点建立的屏幕坐标系；
23、所述建立所述关节节点的深度值与所述目标二维坐标的映射关系，包括以下步骤：
24、以所述单目rgb相机为坐标原点v0，建立平行屏幕坐标系x轴且经过点v0的x0轴，建立平行屏幕坐标系y轴且经过点v0的y0轴，以单目rgb相机朝向所述康复机器人的方向为z轴的正方向建立z0轴，以x0轴、y0轴、z0轴和坐标原点v0建立三维坐标系；
25、计算所述目标用户的肘关节节点p2于z轴上的深度值p2z为：
26、
27、其中，μ为前臂占手臂的比例；l为用户手臂长度；d为相机与目标用户的距离；l20为所述第一画面中目标用户上臂在屏幕坐标系上所成像的长度；p2s为点p2在屏幕坐标系中的二维坐标；os为点o在屏幕坐标系中的二维坐标；点o为目标用户基准点；
28、计算所述目标用户的腕关节节点p1于z轴上的深度值p1z为：
29、
30、其中：l12为所述第一画面中目标用户前臂在屏幕坐标系上所成像的长度；p1s为点p1在屏幕坐标系中的二维坐标。
31、优选的，所述根据所述三维坐标，识别目标用户的人体姿态，包括以下步骤：
32、根据目标用户的关节节点的三维坐标，计算出用户关节的屈伸角度，识别出所述目标用户的人体姿态。
33、本专利技术所提供的人体姿态识别方法的有益效果在于：采用本专利技术所提供的人体姿态识别方法的过程中，控制单目rgb相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标，其中，目标用户为通过康复机器人活动中的用户，目标二维坐标为关节节点成像至预设二维坐标系的坐标值；建立关节节点的深度值与目标二维坐标的映射关系，深度值为关节节点至预设二维坐标系的距离值；根据目标二维坐标及映射关系，计算得到关节节点的三维坐标；根据三维坐标，识别目标用户的人体姿态；采用单目rgb相机获取用户关节节点的二维坐标，不再使用深度摄像机，对单目rgb相机品牌及型号没有要求，有效降低康复机器人产品的成本，通过分析计算将二维坐标转化为三维坐标，满足了用户三维运动场景的需求，适于识别人体姿态。
34、一种人体姿态识别系统，该系统用于实现上述人体姿态识别方法，所述人体姿态识别系统包括：康复机器人、单目rgb相机、控制模块、建立模块、计算模块和识别模块；
35、康复机器人，用于供目标用户活动使用；
36、单目rgb相机，用于获取目标用户的关节节点的目标二维坐标；
37、控制模块，用于控制所述单目rgb相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标；
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1.一种人体姿态识别方法，其特征在于，采用人体姿态识别系统识别人体姿态，所述人体姿态识别系统包括单目RGB相机和康复机器人；所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述人体姿态识别方法，其特征在于，所述控制所述单目RGB相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述人体姿态识别方法，其特征在于，所述控制所述单目RGB相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述人体姿态识别方法，其特征在于，所述预设像素点范围为：20～30个像素点。
5.根据权利要求3所述人体姿态识别方法，其特征在于，所述控制所述单目RGB相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述人体姿态识别方法，其特征在于，所述建立所述关节节点的深度值与所述目标二维坐标的映射关系，包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述人体姿态识别方法，其特征在于，所述人体姿态识别系统还包括显示器；
8.根据权利要求6所述人体姿态识别方法，其特征在于，所述
9.一种人体姿态识别系统，其特征在于，应用于权利要求1-8任一项所述的人体姿态识别方法，所述人体姿态识别系统包括：康复机器人、单目RGB相机、控制模块、建立模块、计算模块和识别模块；
10.根据权利要求9所述的人体姿态识别系统，其特征在于，还包括显示器，所述显示器用于显示所述单目RGB相机采集到的画面，和/或，所述显示器用于显示所识别的人体姿态，和/或，所述显示器用于显示所述康复机器人的相关信息或者目标用户的相关信息。
...【技术特征摘要】
1.一种人体姿态识别方法，其特征在于，采用人体姿态识别系统识别人体姿态，所述人体姿态识别系统包括单目rgb相机和康复机器人；所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述人体姿态识别方法，其特征在于，所述控制所述单目rgb相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述人体姿态识别方法，其特征在于，所述控制所述单目rgb相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述人体姿态识别方法，其特征在于，所述预设像素点范围为：20～30个像素点。
5.根据权利要求3所述人体姿态识别方法，其特征在于，所述控制所述单目rgb相机获取目标用户的关节节点的目标二维坐标，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述人体姿态识别方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王浩宇，吴剑煌，
申请(专利权)人：深圳华鹊景医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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