[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

说明书

本公开提供了一种人体三维姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信号处理技术领域，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，可使得人体在三维空间的三维姿态估计结果更加准确。

技术领域

本申请涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种人体三维姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

基于视觉的人体姿态估计算法需要借助相机来捕捉数据。但是，基于视觉的人体姿态估计算法通常会因为遮挡，光照等因素而变得不可靠。特别是在室内环境下，由于室内环境的复杂度高，基于视觉的人体姿态估计算法受到了极大的限制。此外，由于基于视觉的算法，会涉及到目标人物以及环境的实际信息，这使得基于视觉的姿态估计方法存在着隐私担忧和安全隐患。同时，由于架设的摄像机会给人心理上的不安，使得基于视觉的姿态估计算法在大量场景(例如商场，居家，医院等室内场景)的部署存在极大的阻力。人体姿态估计算法具有重要的应用价值。它可以用于监测人体的异常状态，例如摔倒等。同时可以用于安防领域，例如机场来检测视觉系统无法捕捉的人体信息。

由于人体在运动过程中会对电磁信号的传播产生影响，基于雷达的方法可以实现人体姿态的估计。然而，基于雷达的方法要求使用往往价格昂贵的专门设计的硬件，限制了基于雷达估计系统的应用。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种人体三维姿态估计方法、装置、电子设备及存储介质，可使得人体在三维空间的三维姿态估计结果更加准确。

为实现上述目的，本申请实施例第一方面提供一种人体三维姿态估计方法，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。

可选的，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。