[发明专利]用于虚拟动画人物动作的数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种用于虚拟动画人物动作的数据处理方法，其特征在于，包括：

获取视频图像数据中人体骨骼二维图像关键点；

将所述人体骨骼二维图像关键点转化为人体骨骼三维图像关键点；

确定所述视频图像数据中的深度估计数据；

通过所述深度估计数据和所述人体骨骼三维图像关键点生成预设运动数据；以及

根据预设动画模型和所述预设运动数据生成视频动画数据；

其中，获取视频图像数据中人体骨骼二维图像关键点包括：配置用于二维图像关键点检测的第一预设模型；将获取的视频数据输入所述第一预设模型，输出人体骨骼的二维图像中的关键点；

所述配置用于二维图像关键点检测的第一预设模型包括：配置已经过训练的Openpose模型；

所述将获取的视频数据输入所述第一预设模型，输出人体骨骼的二维图像中的关键点包括：将获取的视频输入所述Open pose模型，输出人体骨骼二维图像关键点；

其中，将所述人体骨骼二维图像关键点转化为人体骨骼三维图像关键点包括：配置用于三维图像关键点检测的第二预设模型；将获取的二维图像中的关键点输入所述第二预设模型，输出转化结果得到三维图像中的人体骨骼关键点；

所述配置用于三维图像关键点检测的第二预设模型包括：配置3d-pose-baseline模型；

所述将获取的二维图像中的关键点输入所述第二预设模型，输出转化结果得到三维图像中的人体骨骼关键点包括：将Open pose模型的输出结果输入所述3d-pose-baseline模型，通过保留对应关节、舍去多余关节或对缺失关节平滑处理后输出转化结果得到三维图像中的人体骨骼关键点；

其中，确定所述视频图像数据中的深度估计数据包括：配置用于单目图像深度估计的第三预设模型；将获取的视频数据再次输入所述第三预设模型，生成按照人体预设位置为中心的深度估计数据；

配置用于单目图像深度估计的第三预设模型包括：配置FCRN-DepthPrediction模型；

将获取的视频数据再次输入所述第三预设模型，生成按照人体预设位置为中心的深度估计数据包括：将获取的视频数据再次输入FCRN-DepthPrediction模型，生成按照预设人体臀部位置为中心的深度估计数据。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，根据预设动画模型和所述预设运动数据生成视频动画数据包括：将所述深度估计数据整合到所述三维图像中的人体骨骼关键点上；根据包含有所述深度估计数据的三维图像人体骨骼关键点生成可视化动作数据，得到含有虚拟动画人物模型的视频图像；

将所述深度估计数据整合到所述三维图像中的人体骨骼关键点上包括：将深度估计数据按照预设空间坐标轴的方向整合到所述三维图像中的人体骨骼关键点。