[发明专利]基于人工智能的运动预测系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的运动预测系统，其特征在于，该系统包括骨架提取模块(1)和骨架预测模块(2)；

所述骨架提取模块(1)用于调取/接收连续的原始图片，再分别从该连续的原始图片中提取每帧图片上人体的骨架点，得到骨架图；

所述骨架预测模块(2)用于接收骨架提取模块(1)获得的骨架图，并根据接收到的骨架图预测出后续时刻的预测骨架图；

所述骨架预测模块(2)用于根据接收到的连续的N帧骨架图，预测出T时刻以后的连续的M帧预测骨架图；

其中，所述T表示拍摄该连续的N帧骨架图中最后一帧骨架图对应图片的时间点；

所述骨架预测模块(2)包括由门控循环单元构成的循环网网络神经架构，该模块通过样本训练学习骨架运动规律并完成预测；

循环网网络结构的网络模型在训练时，将预测得到的结果作为解码器的输入以生成预测序列；

基于人工智能的运动预测系统还包括图像生成模块(3)，

所述图像生成模块(3)用于根据原始图片和骨架预测模块(2)得到的预测骨架图生成预测图片；

所述图像生成模块(3)包括粗糙轮廓生成子模块(31)和细节补偿子模块(32)；

所述粗糙轮廓生成子模块(31)用于针对每一帧预测骨架图生成相应的粗糙人体轮廓图；所述粗糙轮廓生成子模块(31)的编码器由五个残差块和一个全连接层组成，每个残差块由两个步长为1的卷积层和一个步长为2的子采样卷积层组成，所有的卷积层均由3×3的卷积核构成；

所述细节补偿子模块(32)用于在粗糙人体轮廓图上填充细节得到与预测骨架图相对应的预测图片；

所述细节补偿子模块(32)的编码器由三个残差块组成，每个残差块由两个步长为1的卷积层和一个步长为2的子采样卷积层组成，所有的卷积层均由3×3的卷积核构成。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的运动预测系统，其特征在于，

所述连续的原始图片是指：将待处理的视频中的每帧图片都按照时间顺序排布得到的图片集合，所述视频为包含人体动作的视频；

所述骨架提取模块提取得到的骨架图的帧数与组成视频的原始图片帧数一致，即每帧原始图片都对应一帧骨架图。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的运动预测系统，其特征在于，

所述骨架提取模块(1)通过Alphapose系统提取原始图片中人体的骨架点，得到骨架图。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的运动预测系统，其特征在于，

N与M之间的数量关系为3:1～2:1；

所述M的取值为50～100。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的运动预测系统，其特征在于，

所述生成的预测图片是连续的，与所述骨架预测模块(2)得到的预测骨架图一一对应。