[发明专利]人体空间运动转换方法、转换装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种人体空间运动转换方法、转换装置、电子设备及存储介质，方法包括获取人体的运动视频，并提取视频中人体关节点的运动信息；将提取的关节点运动信息输入数据库，得到所述数据库输出的人体空间运动转换模型；其中，所述数据库是利用卷积神经网络，基于人体空间运动样本训练得到的；获取人体的运动视频，并提取视频中人体的关节点运动信息，包括：基于Openpose对视频中人体的关节点进行解析，得到二维关节点的运动轨迹，并提取关节点的二维坐标作为关节点的运动信息本发明提供了一种能够根据深度学习，从RGB视频中直接提取人体三维空间运动数据的方式，不但能提高人体空间数据采集的便携性，还可以大大的增加这些数据的研究意义。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种人体空间运动转换方法、转换装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前越来越多的行业都开始利用三维人体模型进行展示与教学，三维人体模型技术模拟真实物体的方式使其成为一个有用的工具。由于其精确性、真实性和可操作性，被广泛应用于医学、教育、军事、娱乐等诸多领域。但是目前捕捉人体运动捕捉的成本较高，亦或者是使用场景较为复杂，需要应用专业的设备进行捕捉。因此，本我们希望应用本技术解决这些问题，无需专业设备，使用手机或者其他的视频拍摄设备就能够获取到一个或多个人在一定时间内的空间运动轨迹。

目前主流的人体空间数据采集方式主要分为了穿戴式采集方式和非穿戴式两种采集方式：

(1)对于穿戴式而言，目前的捕捉方式硬件成本高，穿戴及采集过程较为复杂。

(2)对于非穿戴式而言，虽然硬件成本和检测方法较为简单，但采集摄像头必须为深度相机。

并且对于这两大方式而言，如果存在户外的运动捕捉工作，则会因为取电和场地部署工作产生很大的工作量。

而对于RGB视频处理方式而言，其便携性要远远高于以上两者，无论是通过什么方法采集到的普通视频，都可以进行人体空间数据分析，但是目前的RGB视频转换算法只能够获取人体二维平面模型的方法。这会降低一定的研究意义。

有鉴于此提出本发明。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于RGB视频的人体空间运动转换方法。

本发明还提出一种基于RGB视频的人体空间运动转换装置。

本发明还提出一种电子设备。

本发明还提出一种非暂态计算机可读存储介质。

根据本发明第一方面实施例的一种基于RGB视频的人体空间运动转换方法，应用于用户端，包括：

获取人体的运动视频，并提取视频中人体关节点的运动信息；

将提取的关节点运动信息输入数据库，得到所述数据库输出的人体空间运动转换模型；

其中，所述数据库是利用卷积神经网络，基于人体空间运动样本训练得到的。

根据本发明的一个实施例，获取人体的运动视频，并提取视频中人体的关节点运动信息，包括：

基于Openpose对视频中人体的关节点进行解析，得到二维关节点的运动轨迹，并提取关节点的二维坐标作为关节点的运动信息。

具体来说，Openpose对于视频中人体二维关节点解析的精度更高，同时Openpose的社区十分活跃，如果遇到问题能更快的获取一些解决问题的办法；Openpose的可扩展性也比较强，除了二维关节点的信息获取外，还支持面部点位的二维数据获取，以后可以更好的支撑其他的二维转三维数据的研究工作。