【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，具体涉及一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法。
技术介绍
1、动作捕捉技术随着各种传感器技术的革新，已经发展出了丰富的类别，目前主要有三大类：光学动作捕捉、惯性动作捕捉、视觉动作捕捉。其中，光学动作捕捉的特点是精度高、成本高；惯性动作捕捉的特点是不受场地限制，成本可控，精度一般；视觉动作捕捉因无需穿戴设备，成本低，精度标准，因此得到更为广泛的应用。
2、视觉动作捕捉人体姿态后，通常采用以下两种方法来判断姿态：一种是通过姿态的模型数据，与视觉识别出的人体进行模型匹配，获得人体当前姿态信息，比如蹲下、坐下、站立等；另一种是根据活动捕捉到的人体关节的三维空间数据，计算关键间的向量夹角，从而进行姿态判断。
3、在实际应用中，使用模型匹配来判断姿势的方式对运行主机的性能要求较高，而且存在判断失误的可能性，会出现蹲起姿势变化数量记录错误的情况。而采用关节三维空间数据进行向量夹角匹配的方式，除了对主机运算性能有要求外，在单目摄像头识别的情况下，极易出现关节错位、数据丢失和错误的情况，影响实时性能和最终结果数据。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法。
2、为实现上述目的，达到上述技术效果，本专利技术采用的技术方案为：
3、一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法，包括以下步骤：
4、在摄像头进行动作捕捉
5、进一步的，所述方法包括以下步骤：
6、步骤一、使用者进入单目摄像头拍摄区域，识别使用者的骨骼关节位置，获取人体骨骼点位图；
7、步骤二、实时更新使用者的骨骼关节位置并将骨骼关节位置信息传输至数据库进行记录；
8、步骤三、基于关节二维化位置距离比例判断使用者的姿势。
9、进一步的，步骤一中，通过关节识别模块识别使用者的骨骼关节位置。
10、进一步的，所述人体骨骼点位共有32个，包括头部的10个骨骼点位、手部的12个骨骼点位、腰腹部的4个骨骼点位和脚部的6个骨骼点位。
11、进一步的，步骤三中，通过姿势识别模块根据关节二维平面上两个点及多个点之间的相对距离的比例关系判断使用者的姿势。
12、本专利技术公开了一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的装置，包括：
13、单目摄像头；
14、关节识别模块，用于识别使用者的骨骼关节位置；
15、姿势识别模块，用于根据关节二维平面上两个点及多个点之间的相对距离的比例关系判断使用者的姿势。
16、本专利技术还公开了一种电子设备，包括：
17、至少一个处理器；
18、与至少一个处理器通信连接的存储器；
19、所述存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上所述的一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法。
20、本专利技术还公开了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法。
21、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
22、本专利技术公开了一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法，包括以下步骤：在摄像头进行动作捕捉情况下，通过二维化的人体关节数据，基于关节二维化位置距离比例，进行人体姿态的判断。本专利技术在单目摄像头进行动作捕捉情况下，通过二维化的人体关节数据进行人体姿态的判断，通过将现有需要三维向量夹角判断以及多参数模型判断的方式简化为二维平面上两个点及多个点之间的相对距离的比例关系方式进行姿态判断，大大降低了算力开销并提高了姿势判断的准确度，满足高准确性、高稳定性、高效率的使用需求。
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1.一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法，其特征在于，步骤一中，通过关节识别模块识别使用者的骨骼关节位置。
4.根据权利要求2所述的一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法，其特征在于，所述人体骨骼点位共有32个，包括头部的10个骨骼点位、手部的12个骨骼点位、腰腹部的4个骨骼点位和脚部的6个骨骼点位。
5.根据权利要求2所述的一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法，其特征在于，步骤三中，通过姿势识别模块根据关节二维平面上两个点及多个点之间的相对距离的比例关系判断使用者的姿势。
6.一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的装置，其特征在于，包括：
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机
...【技术特征摘要】
1.一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法，其特征在于，步骤一中，通过关节识别模块识别使用者的骨骼关节位置。
4.根据权利要求2所述的一种基于视觉动作捕捉数据位置比例进行体态判断的方法，其特征在于，所述人体骨骼点位共有32个，包括头部的10个骨骼点位、手部的12个骨骼点位、腰腹部的4个骨骼点位...
【专利技术属性】
技术研发人员：张芸艳，李帅，张伟鹏，
申请(专利权)人：南京蔚蓝虚拟现实科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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