[发明专利]一种人体运动状态反演装置及方法

说明书

本发明涉及人体姿态识别技术领域，具体地说，涉及一种人体运动状态反演装置及方法。该装置包括：信号采集模块，信号采集模块用于采集人体运动信息；数据处理模块，其用于对信号采集模块所采集的数据进行处理，并将处理后的结果与设于数据处理模块处的人体预测模型进行匹配，从而获取人体运动姿态预测结果；以及，人机交互模块，其用于接收数据处理模块处处理得到的人体运动姿态预测结果并进行展示；数据处理模块包括数据预处理单元、状态转移图建立单元、姿态解算单元、第一加权计算单元、融合分类单元和第二加权计算单元。该方法基于上述装置实现。本发明能够较佳地对人体姿态进行反演。

技术领域

本发明涉及人体姿态识别技术领域，具体地说，涉及一种人体运动状态反 演装置及方法。

背景技术

人体运动非常复杂，受到很多内在因素或者外在环境的影响，如生理、人 体结构、环境等。研究人体姿态识别的方法主要基于两种识别：基于图像分析 的人体姿态识别和基于运动传感器的人体姿态识别。基于图像分析的识别方法 能清晰看见人体运动姿态，准确性高，但对设备要求较高，应用场景特殊且不 便携带。基于运动传感器的识别方法能够具有更好的实时性，但目前的基于运 动传感器的识别方法并不能达到较好的精确性。

发明内容

本发明提供了一种人体运动状态反演装置，其能够克服现有技术的某种或 某些缺陷。

根据本发明的一种人体运动状态反演装置，其包括：

信号采集模块，信号采集模块用于采集人体运动信息；

数据处理模块，其用于对信号采集模块所采集的数据进行处理，并将处理 后的结果与设于数据处理模块处的人体预测模型进行匹配，从而获取人体运动 姿态预测结果；以及

人机交互模块，其用于接收数据处理模块处处理得到的人体运动姿态预测 结果并进行展示；

数据处理模块包括数据预处理单元、状态转移图建立单元、姿态解算单元、 第一加权计算单元、融合分类单元和第二加权计算单元；数据预处理单元用于 对信号采集模块所采集的信号进行预处理，并提取出多个特征点；状态转移图 建立单元用于根据所述多个特征点建立或匹配状态转移图模型；姿态解算单元 用于对经数据预处理单元处理后的数据进行姿态解算，以获取人体三维姿态信 息；第一加权计算单元用于对所述多个特征点中的一个或多个与人体三维姿态 信息进行加权计算，融合分类单元用于根据加权计算结果建立或匹配人体姿态 预分类模型；第二加权计算单元用于对状态转移图模型和人体姿态预分类模型 的匹配结果进行加权计算，从而建立或匹配人体姿态分类模型。

本发明中，利用信号采集模块能够采集人体运动信息，从而能够获取相关 数据的波形，之后能够利用现有的滑动窗口方法自信号波形中提取多个频域、 时域、时频特征点，同时能够利用姿态解算模块获取人体三维姿态信息即人体 运动三维空间姿态角；之后能够提取部分特征点的特征值与三维空间姿态角进 行加权运算并通过融合分类算法进行训练并与人体实际运动姿态进行匹配，即 可较佳地获取人体姿态预分类模型，从而能够建立初步的过渡态模型和稳态模 型；于此同时，根据所提取的特征点的特征向量变化关系，能够建立状态转移 图模型。之后，通过设置人体姿态预分类模型和状态转移图模型的权重比，即 可较佳地获取人体姿态分类模型。

本发明中，第一加权计算单元和第二加权计算单元所采用的权重比均是根 据模型预测值与实测值经过一定对比分析，数学处理后获得。

在上述的模型建立完成后，信号采集模块所采集的数据能够与所建立的模 型进行匹配，从而能够较佳地获取人体运动姿态。从而能够实现人体运动的自 动连续识别，且能够根据识别结果反演出人体姿态。