[发明专利]基于深度学习的人群表演现场指挥系统在审

专利信息
申请号: 202010216725.X 申请日: 2020-03-25
公开(公告)号: CN111339684A 公开(公告)日: 2020-06-26
发明(设计)人: 李鹏;丁刚毅;黄天羽;李立杰;梁栋;唐明湘 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06T7/246;G06T7/215
代理公司: 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 代理人: 张利萍
地址: 100081 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 深度 学习 人群 表演 现场 指挥系统
【说明书】:

发明涉及一种人群表演现场指挥系统,用于根据预演仿真系统生成的预演仿真数据进行现场指挥,包括创意方案展示模块、预演仿真数据展示模块、排练视频采集设备、误差检测模块、指挥交互模块,其中:创意方案展示模块输出导演创意方案;预演仿真数据展示模块输出预演仿真数据;排练视频采集设备采集现场排练视频数据;误差检测模块将演员实际运动轨迹与预演仿真数据中的标准运动轨迹进行比对并输出误差检测数据;指挥交互模块将数据呈现给指挥人员,并接受指挥人员的修改。本发明可以快速准确的辅助现场指挥人员发现演员运动轨迹或动作中存在的问题,并且提供定量的分析结果为现场指挥提供了客观科学有效的辅助手段和数据支持,并且易于实施。

技术领域

本发明涉及一种基于深度学习的人群表演现场指挥系统,属于表演仿真技术领域。

背景技术

大型人群表演的排练是一件费时费力的事情。为了避免通过人工指挥花费大量时间和人力来调整表演创意方案,同时提高排练准确度和效率,需要对各表演元素及其表演过程进行数据建模和仿真预演,然后输出各表演元素在表演过程中的仿真数据,辅助编创人员指挥各表演元素排练。

但是,现阶段数据建模和仿真预演技术主要用于编创人员的创意阶段以及演员练习阶段,在现场排练时,仍然需要由现场指挥肉眼观看,依靠现场指挥的主观感受和工作经验,对排练效果做出直观评判,并对表演方案做出调整。在面对大型广场文艺表演时,现场指挥的工作量较大,指挥排练的工作具有不小的难度,这种以个人经验和感受为主要判断依据来进行指挥的方式将会极大地影响排练效率,也无法发现表演中存在的问题。

因此,在对表演创意方案进行仿真预演后,在排练以及实际表演时,迫切需要提供一种客观科学的人群表演现场指挥系统,以仿真预演方案为依据,有效发现排练过程中存在的问题,为现场指挥提供辅助手段和数据支持。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足,提供一种以仿真预演方案为依据,为现场指挥提供辅助手段和数据支持的人群表演现场指挥系统。

本发明实施例提供了一种基于深度学习的人群表演现场指挥系统,用于根据预演仿真系统生成的预演仿真数据进行现场指挥,包括创意方案展示模块、预演仿真数据展示模块、排练视频采集设备、误差检测模块、指挥交互模块,其中:

创意方案展示模块将导演创意方案输出到指挥交互模块;

预演仿真数据展示模块将预演仿真数据输出到指挥交互模块和误差检测模块;

排练视频采集设备采集现场排练视频数据,并传输到指挥交互模块和误差检测模块;

误差检测模块从采集的排练视频中提取出演员的实际运动轨迹,将演员实际运动轨迹与预演仿真数据中的标准运动轨迹进行比对并将误差检测数据输出到指挥交互模块;

指挥交互模块用于将导演创意方案、预演仿真数据、演员现场排练数据、误差检测数据通过显示设备呈现给指挥人员,并通过输入设备接受指挥人员对表演方案的修改,并且根据指挥人员的设置修改预演仿真数据;

其中,误差检测模块从采集的表演视频中提取出演员实际运动轨迹的方法为:

对表演视频进行镜头分割,使得分割后的视频片段不包含镜头运动;

对视频片段中每一帧图像进行特征提取与匹配,提取出共同具有的两个静态物体,获取两个静态物体在图像中的二维位置坐标;

对视频片段中每一帧图像使用基于深度学习的目标检测方法检测演员,得到演员在图像中的二维位置坐标;

根据演员与两个静态物体的相对位置,计算得到演员的实际运动轨迹。

根据本发明实施例的一种具体实现方式,所述基于深度学习的目标检测方法包括以下步骤:

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