[发明专利]3D图像的获取方法及装置

权利要求书

1.一种3D图像的获取方法，其特征在于，包括：

采集目标对象的视频影像；

将所述视频影像转换为训练模型的输入，其中，所述训练模型是通过训练数据训练得到的，所述训练数据中的每组数据均包括：视频影像和该视频影像对应的3D图像；

获取所述训练模型的输出；

将所述输出转换为3D图像，并将所述3D图像发送至目标终端，其中，所述目标终端的用户根据接收到的所述3D图像与所述目标对象互动。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过所述训练数据训练得到所述训练模型之前，还包括：获取所述训练模型的基础模型，其中，所述训练模型是所述基础模型根据所述训练数据训练得到的。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取所述训练模型的基础模型之后，还包括：获取用于训练所述基础模型的训练数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取用于训练所述基础模型的训练数据包括：

获取历史时间段的历史视频影像；

将所述历史视频影像输入到卷积神经网络模型，其中，所述卷积神经网络模型提取所述历史视频影像中目标对应的二维关节点坐标；

基于所述历史视频影像，所述历史视频影像对应的二维关节点坐标获取所述训练数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述历史视频影像，所述历史视频影像对应的二维关节点坐标获取所述训练数据包括：

根据长短时记忆网络模型确定所述二维关节点对应的三维坐标点，其中，所述长短时记忆网络模型还用于对所述三维坐标点进行时序处理；

根据进行时序处理后的三维坐标点得到所述历史视频影像对应的3D图像；

根据所述历史视频影像以及所述历史视频影像对应的3D图像得到训练数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述输出转换为3D图像之后，还包括：

对所述3D图像进行预定处理，其中，所述预定处理包括以下之一：将所述3D图像转为预定形式，在所述3D图像中的特征部分添加预定图像。

7.一种3D图像的获取装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于采集目标对象的视频影像；

转换单元，用于将所述视频影像转换为训练模型的输入，其中，所述训练模型是通过训练数据训练得到的，所述训练数据中的每组数据均包括：视频影像和该视频影像对应的3D图像；

第一获取单元，用于获取所述训练模型的输出；

发送单元，用于将所述输出转换为3D图像，并将所述3D图像发送至目标终端，其中，所述目标终端的用户根据接收到的所述3D图像与所述目标对象互动。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：第二获取单元，用于在通过所述训练数据训练得到所述训练模型之前，获取所述训练模型的基础模型，其中，所述训练模型是所述基础模型根据所述训练数据训练得到的。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至6中任意一项所述的3D图像的获取方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6中任意一项所述的3D图像的获取方法。