申请/专利权人：清华大学

申请日：2024-01-08

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117911452A

主分类号：G06T7/20

分类号：G06T7/20;G06T7/70;G06N3/044;G06N3/09;G06V40/20;G01P15/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本申请提出了一种基于单目RGB视频和稀疏IMU的人体动作捕捉方法及装置，该方法包括：获取人体的惯性测量值和2D关键点，将其输入循环神经网络模型中，得到人体的脚地接触概率、初始全局速度、初始全局位置以及不同坐标系下的3D关节坐标；融合不同坐标系下的3D关节坐标，根据融合后的3D关节坐标和2D关键点对人体三维参数模型进行求解，得到人体的关节旋转预测结果；基于脚地接触概率，对初始全局速度进行更新以生成最终全局速度，根据互补滤波的算法融合最终全局速度和初始全局位置，得到人体的最终全局位置预测结果；根据关节旋转预测结果和最终全局位置预测结果，得到人体动作捕捉结果。本申请能够实现实时、准确的人体动作捕捉。

主权项：1.一种基于单目RGB视频和稀疏IMU的人体动作捕捉方法，其特征在于，包括：获取人体的惯性测量值和2D关键点，将所述惯性测量值和2D关键点输入循环神经网络模型中，得到人体的脚地接触概率、初始全局速度、初始全局位置以及在根节点坐标系和相机坐标系下的第一3D关节坐标和第二3D关节坐标；融合所述第一3D关节坐标和第二3D关节坐标，根据融合后的3D关节坐标和所述2D关键点对人体三维参数模型进行求解，得到人体的关节旋转预测结果；基于所述脚地接触概率，对所述初始全局速度进行更新以生成最终全局速度，根据互补滤波的算法融合所述最终全局速度和所述初始全局位置，得到人体的最终全局位置预测结果；根据所述关节旋转预测结果和最终全局位置预测结果，得到人体动作捕捉结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 清华大学 一种基于单目RGB视频和稀疏IMU的人体动作捕捉方法及装置

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD