[发明专利]基于双摄像机的三维人体模型重构系统及方法

说明书

本发明属于计算机视觉技术领域，尤其是基于双摄像机的三维人体模型重构系统及方法，针对现有的AI动作捕捉与识别领域始终难以掌握核心技术，需要支付较高费用的问题，现提出如下方案，其主要包括以下步骤：步骤A，使用两台固定的普通摄像机采集运动人员实时训练图；步骤B，对采集得到的实时训练图像进行预处理；步骤C，应用张友正标定法对双摄像机各参数进行标定；步骤D，利用自主改进的OpenPose算法检测两图像骨架点进行特征点匹配；步骤E，对每个关键点进行三维重建。本发明操作方便，能高效实现人体骨骼的精准捕捉，有利于由图像信息最终获得准确的三维位置信息，降低了成本。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及基于双摄像机的三维人体模型重构系统及方法。

背景技术

基于的AI动作捕捉技术在国内起步较晚，且其研发门槛较高，研发数据不足，国内仍处于空白。而作为AI动作纠正技术的核心——三维人体骨骼捕捉技术，长期受到国外技术封锁。并且欧美等国在人工智能深度学习领域不开放高纬度数据给中国，导致国内AI动作捕捉与识别领域始终难以掌握核心技术，而必须支付高昂的专利费，由于技术溢价高，国外的动作捕捉系统价格昂贵。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在AI动作捕捉与识别领域始终难以掌握核心技术，需要支付较高费用的缺点，而提出的基于双摄像机的三维人体模型重构系统及方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

基于双摄像机的三维人体模型重构系统及方法，所述方法主要包括以下步骤：

步骤A，使用两台固定的普通摄像机采集运动人员实时训练图；

步骤B，对采集得到的实时训练图像进行预处理；

步骤C，应用张友正标定法对双摄像机各参数进行标定；

步骤D，利用自主改进的OpenPose算法检测两图像骨架点进行特征点匹配；

步骤E，对每个关键点进行三维重建。

由上，本申请通过固定摄像机获取运动人员实时训练图像，借助自主改进的OpenPose算法，利用深度神经网络从图像中直接获得人体骨架的关键点，基于OpenPose获取的二维姿态通过三维重建获得骨架关键点的三维空间坐标，从而重建人体三维模型。

优选的，所述步骤C包括以下流程，

C1：检测每台相机在世界坐标系下坐标和图像坐标信息；

C2：检测相机拍摄的图像产生的畸变信息；

C3：应用张友正标定法对相机内外矩阵和畸变参数进行标定。每台相机在世界坐标系下坐标和图像坐标公式采用以下公式：

在图像坐标系上点的理想坐标和畸变后坐标采用以下公式：

x₀＝x(1+k₁r²+k₁₂r⁴)+[2p_1y+p₂(²+2x²)]

y₀＝y(1+k₁r²+k₁₂r⁴)+[2p₂x+p₁(r²+2y²)] (2)

由上，本申请首先检测每台相机在世界坐标系下坐标和图像坐标信息及其拍摄的图像产生的畸变信息，进一步应用张友正标定法对相机内外矩阵和畸变参数进行标定，有利于由图像信息最终获得准确的三维位置信息。