[发明专利]一种预测刚体标记点位置的方法、设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202111679549.4 申请日: 2021-12-31
公开(公告)号: CN114463383A 公开(公告)日: 2022-05-10
发明(设计)人: 黄少光;许秋子 申请(专利权)人: 深圳市瑞立视多媒体科技有限公司
主分类号: G06T7/246 分类号: G06T7/246;G06T7/73;G06T7/77
代理公司: 深圳市育科知识产权代理有限公司 44509 代理人: 贾鹏
地址: 518000 广东省深圳市南山区粤海街道沙*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 预测 刚体 标记 位置 方法 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种预测刚体标记点位置的方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1:获取每帧人体肢体上标记点的跟踪标志数据集合和位置数据集合其中,i为帧数,s为肢体部位;

S2:当人体肢体上有3个以上标记点且至少有2个标记点可正确追踪时,若肢体Ps上的第0个标记点第i帧位置数据可追踪/可见、第1个标记点第i帧位置数据待预测/不可见、第2个标记点第i帧位置数据可追踪/可见,判断所述标记点是否符合第一条件,若是,则进入步骤S3,若否,则对待预测/不可见标记点的第i帧位置数据预测失败;

S3:计算第0个和第2个可追踪/可见标记点在第i-2帧和第i-1帧时之间的距离,判断所述距离是否符合第二条件,若是,则进入步骤S4,若否,则对待预测/不可见标记点的第i帧位置数据预测失败;

S4:计算可追踪/可见标记点第i帧和第i-1帧时的尺度因子,判断尺度因子是否在阈值范围内,若是,则进入步骤S5,若否,则对待预测/不可见标记点的第i帧位置数据预测失败;

S5:分别根据第0个和第2个可追踪/可见标记点位置数据以及尺度因子预测第1个待预测/不可见标记点的位置数据,若预测得到的位置数据满足第三条件,则预测成功。

2.如权利要求1所述的预测刚体标记点位置的方法,其特征在于,所述第一条件包括:

对于第0个和第2个可追踪/可见标记点,在第i-2帧时的跟踪标志数据和第i-1帧时的跟踪标志数据和需均为true,以及,对于第1个待预测/不可见标记点,在第i-1帧时的跟踪标志数据需为true。

3.根据权利要求1所述的预测刚体标记点位置方法,其特征在于,所述第二条件包括:

其中,为第2个可追踪/可见标记点在第i-2帧和第i-1帧时之间的距离,为第0个可追踪/可见标记点在第i-2帧和第i-1帧时之间的距离,d为一设定阈值。

4.如权利要求1所述的预测刚体标记点位置的方法,其特征在于,所述判断尺度因子是否在阈值范围内包括:所述尺度因子的计算公式为:

其中,需满足在一设定阈值范围内。

5.如权利要求4所述的预测刚体标记点位置的方法,其特征在于,所述分别根据第0个和第2个可追踪/可见标记点位置数据以及尺度因子预测第1个待预测/不可见标记点的位置数据包括:

结合第0个和第2个可追踪/可见标记点在第i-2帧和第i-1帧时组成的向量之间的旋转变换矩阵R、位置数据和以及尺度因子c,则可对第1个待预测/不可见标记点的位置数据进行预测。

6.如权利要求5所述的预测刚体标记点位置的方法,其特征在于,所述旋转变换矩阵R通过如下公式计算得出:

其中,旋转角旋转轴向量的归一化旋转轴的单位向量n=(nx,ny,nz),向量或向量或

7.如权利要求6所述的预测刚体标记点位置的方法,其特征在于,预测得到的第1个第i帧待预测/不可见标记点的位置数据为:其中,

8.如权利要求7所述的预测刚体标记点位置的方法,其特征在于,所述第三条件包括:结合标记点第i-1帧和第i-2帧时的运动速度可计算出第1个第i帧待预测/不可见标记点位置数据的目标值:则需小于一设定阈值dt。

9.一种预测刚体标记点位置的设备,其特征在于,包括:存储器和至少一个处理器,所述存储器中存储有指令,所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连;所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令,以使得所述预测刚体标记点位置的设备执行如权利要求1-8中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括程序,所述程序能够被处理器执行以实现如权利要求1-8中任一项所述的方法。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市瑞立视多媒体科技有限公司,未经深圳市瑞立视多媒体科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111679549.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top