[发明专利]体态识别方法和体感游戏动作指导系统在审
申请号: | 201811644740.3 | 申请日: | 2018-12-29 |
公开(公告)号: | CN111382641A | 公开(公告)日: | 2020-07-07 |
发明(设计)人: | 丁坦;李东韬;卞鸿鹄;王漪 | 申请(专利权)人: | 西安思博探声生物科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
代理公司: | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人: | 李斌 |
地址: | 710075 陕西省西安市*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 体态 识别 方法 游戏 动作 指导 系统 | ||
1.一种体态识别方法,其特征在于,包括如下步骤:
S102、采集人体不同关节部位的关节运动信号;
S104、根据所述关节运动信号形成人体运动姿态特征值;
S106、根据预先训练好的分类模型对所述人体运动姿态特征值进行分类获得分类结果;
S108、根据分类结果判断人体的运动姿态信息。
2.根据权利要求1所述的体态识别方法,其特征在于,所述关节运动信号包括关节振动信号和关节声音信号。
3.根据权利要求1所述的体态识别方法,其特征在于,所述人体运动姿态特征值包括:所述关节运动信号的小波包变换系数、均值频率、功率谱平均值、均方根、峰度、偏度的至少一种。
4.根据权利要求1所述的体态识别方法,其特征在于,所述人体运动姿态特征值还包括:人体的用户信息,所述用户信息包括:年龄、身高、体重、性别的一种或者多种。
5.一种体感游戏动作指导系统,其特征在于,包括:多个采集设备(10)和服务器(20),其中,
所述多个采集设备(10),用于获得人体运动姿态特征值;
所述服务器(20),用于根据预先训练好的分类模型和所述人体运动姿态特征值获得分类结果,并根据所述分类结果获得人体运动姿态信息。
6.据权利要求5所述的体感游戏动作指导系统,其特征在于,所述预先训练好的分类模型为机器学习算法模型。
7.根据权利要求5所述的体感游戏动作指导系统,其特征在于,所述多个采集设备(10)分别设置于所述人体的不同关节部位,其中,所述采集设备(10)包括:
采集模块(101),用于在所述人体运动姿态下,采集所述人体关节部位的关节运动信号;
第一处理模块(103),用于根据所述关节运动信号形成人体运动姿态特征值;第一传输模块,用于将所述人体运动姿态特征值传输给所述服务器;
第一存储模块(102),用于存储所述关节运动信号和所述人体运动姿态特征值。
8.根据权利要求7所述的体感游戏动作指导系统,其特征在于,所述采集模块(101)包括多个传感器模块,其中,所述传感器模块包括:加速度传感器和声学传感器。
9.根据权利要求5所述的体感游戏动作指导系统,其特征在于,所述服务器(20)包括:
第二传输模块(201),用于接收所述采集设备(10)传输的所述人体运动姿态特征值;
第二存储模块(202),用于存储所述预先训练好的分类模型和所述人体运动姿态特征值;
第二处理模块(203),用于根据所述人体运动姿态特征值采用预先训练好的分类模型生成所述分类结果,并根据所述分类结果获得人体运动姿态信息。
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