[发明专利]3D图像的获取方法及装置

说明书

本发明公开了一种3D图像的获取方法及装置。其中，该方法包括：采集目标对象的视频影像；将视频影像转换为训练模型的输入，其中，训练模型是通过训练数据训练得到的，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；获取训练模型的输出；将输出转换为3D图像，并将3D图像发送至目标终端，其中，目标终端的用户根据接收到的3D图像与目标对象互动。本发明解决了相关技术中无法准确识别到目标对象的状态，导致的用户体验度较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种3D图像的获取方法及装置。

背景技术

目前，越来越过的人喜欢饲养宠物，导致社会上存在的宠物越来越多，例如，小猫、小狗等等。但是，由于人们除了饲养宠物，每天会有各种各样的事情需要去做，例如，上班，锻炼身体，照顾老人或孩子等等，导致宠物主人无法一直将宠物携带在身边，而当宠物不在身边时，宠物主人通常只能在家中安装摄像头以获取宠物的实时情况，但是这种方式会存在多种问题，例如：1.大部分的宠物具有厚重的皮毛，当宠物蜷缩成一团时，用户往往便无法通过摄像头获取的视频图像准确识别到宠物的状态；2.用户获取到宠物的视频图像往往比较单一，无趣味性，用户体验感不佳。

针对上述相关技术中无法准确识别到目标对象的状态，导致的用户体验度较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种3D图像的获取方法及装置，以至少解决相关技术中无法准确识别到目标对象的状态，导致的用户体验度较低的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种3D图像的获取方法，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。

可选地，在通过所述训练数据训练得到所述训练模型之前，该3D图像的获取方法还包括：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。

可选地，在获取所述训练模型的基础模型之后，该3D图像的获取方法还包括：获取用于训练所述基础模型的训练数据。

可选地，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。

可选地，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。

可选地，在将所述输出转换为3D图像之后，该3D图像的获取方法还包括：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。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种3D图像的获取装置，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。