[发明专利]人体三维姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种人体三维姿态估计方法，其特征在于，包括：

获取预设的无线收发系统在当前时刻下采集的关于人体运动产生的待测信道状态信息；

将所述待测信道状态信息输入训练好的三维人体姿态模型，得到所述人体在所述当前时刻的三维姿态估计结果。

2.根据权利要求1所述的人体三维姿态估计方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于细粒度和深度学习技术，构建三维人体姿态模型；

获取所述无线收发系统在多个时刻下采集的关于人体运动产生的信道状态信息，以及，获取预设的视觉系统在所述多个时刻下得到的所述人体的真实三维姿态数据；

利用所述多个时刻下的信道状态信息和真实三维姿态数据训练所述三维人体姿态模型，得到所述训练好的三维人体姿态模型。

3.根据权利要求1所述的人体三维姿态估计方法，其特征在于，所述将所述待测信道状态信息输入训练好的三维人体姿态模型，得到所述人体在所述当前时刻的三维姿态估计结果包括：

利用卷积神经网络，提取所述待测信道状态信息中关于所述人体的特征数据；

根据所述人体的特征数据，得到所述人体的空间位置数据；

根据所述空间位置数据，估计权重矩阵，所述权重矩阵用于衡量每个所述空间位置数据的重要性；

将所述权重矩阵作用于所述特征数据上，得到更新后的特征数据；

根据所述更新后的特征数据，得到所述人体的三维姿态数据；

将所述人体的空间位置数据和三维姿态数据相加，得到所述人体的三维姿态估计结果。

4.根据权利要求1所述的人体三维姿态估计方法，其特征在于，在训练所述三维人体姿态模型的过程中，将所述人体的空间位置数据、所述人体的三维姿态数据作为损失函数对所述三维人体姿态模型进行训练。

5.根据权利要求1或4所述的人体三维姿态估计方法，其特征在于，在训练所述三维人体姿态模型的过程中，将所述人体的关节的长度和所述人体真实的空间位置数据作为损失函数对所述三维人体姿态模型进行训练。

6.根据权利要求5所述的人体三维姿态估计方法，其特征在于，在训练所述三维人体姿态模型的过程中，将所述人体的三维姿态数据和所述人体关节长度之间的距离作为损失函数对所述三维人体姿态模型进行训练。

7.一种人体三维姿态估计装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取预设的无线收发系统在当前时刻下采集的关于人体运动产生的待测信道状态信息；

输入模块，用于将所述待测信道状态信息输入训练好的三维人体姿态模型，得到所述人体在所述当前时刻的三维姿态估计结果。

8.根据权利要求7所述的人体三维姿态估计装置，其特征在于，所述装置还包括：

构建模块，用于基于细粒度和深度学习技术，构建三维人体姿态模型；

第二获取模块，用于获取所述无线收发系统在多个时刻下采集的关于人体运动产生的信道状态信息，以及，获取预设的视觉系统在所述多个时刻下得到的所述人体的真实三维姿态数据；

训练模块，用于利用所述多个时刻下的信道状态信息和真实三维姿态数据训练所述三维人体姿态模型，得到所述训练好的三维人体姿态模型。

9.一种电子设备，包括：存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现权利要求1至7中的任一项所述的人体三维姿态估计方法中的各个步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7中的任一项所述的人体三维姿态估计方法中的各个步骤。