[实用新型]基于姿态识别的智能座椅控制装置有效

专利信息
申请号: 202021761857.2 申请日: 2020-08-21
公开(公告)号: CN213423969U 公开(公告)日: 2021-06-11
发明(设计)人: 董秀园 申请(专利权)人: 董秀园
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T17/00;B60N2/02
代理公司: 北京天澜智慧知识产权代理有限公司 11558 代理人: 尚继栋;师琦
地址: 215024 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 姿态 识别 智能 座椅 控制 装置
【权利要求书】:

1.一种基于姿态识别的智能座椅控制装置,其特征在于包括如下模块:

图像采集模块,所述图像采集模块被配置为通过图像数据采集装置获取目标用户的图像数据;

姿态识别模块,所述姿态识别模块与所述图像采集模块耦合并且被配置为通过姿态识别算法从所述图像数据中识别出所述目标用户,并输出所述智能座椅所需要的人体体态图;

三维重建模块,所述三维重建模块与所述姿态识别模块耦合并且被配置为基于所述人体体态图通过三维重建算法重建所述目标用户的人体三维姿态信息;

骨骼配准模块,所述骨骼配准模块与所述三维重建模块耦合并且被配置为利用三维空间中的体态关键节点将所述目标用户与参考者进行骨骼配准;

姿态比较模块,所述姿态比较模块与所述骨骼配准模块耦合并且被配置为将经骨骼配准的所述目标用户与所述参考者的所述人体三维姿态信息进行比较;以及

自适应调整模块,所述自适应调整模块与所述姿态比较模块耦合并且被配置为基于所述比较的结果,对所述智能座椅适应性调整;

其中所述耦合的方式是有线耦合或者无线耦合。

2.根据权利要求1所述的智能座椅控制装置,其特征在于所述图像数据采集装置包括以下至少一种:平面摄像头、深度摄像头、红外摄像头或热成像仪,其中所述深度摄像头包括以下至少一种:时间飞行摄像头、结构光摄像头或双目摄像头。

3.根据权利要求1所述的智能座椅控制装置,其特征在于所述姿态识别模块进一步被配置为:

通过人体的关键节点,确定人体的姿态,其中所述关键节点包括以下至少一种:肢体关节点、面部关键点,并且所述关键节点的位置信息用坐标表示;

确定至少一个所述关键节点在所述图像数据中的位置坐标;

确定至少一个所述关键节点的类别信息,其中所述类别信息包括:感兴趣的身体特征信息,所述感兴趣的身体特征信息包括:针对不同应用的人体监测任务和人体生物力学模型分析所需要的人体部位关键特征点;

确定至少一个所述关键节点的状态信息,其中所述状态信息包括:可见、不可见、以及可推测或不可推测;以及

通过所述关键节点之间的位置关系和可信度,将所述关键节点链接成所述人体体态图。

4.根据权利要求3所述的智能座椅控制装置,其特征在于所述姿态识别算法包括深度学习神经网络预测算法,其中深度学习神经网络需要进行训练,所述训练包括:

准备人体姿态图像集,其中所述人体姿态图像集中的人体姿态图像数据根据所述关键节点被标记;以及

利用所述人体姿态图像集对深度学习模型进行训练,通过误差反向传播更新所述深度学习神经网络的参数直至收敛,得到训练完备的所述深度学习神经网络。

5.根据权利要求1所述的智能座椅控制装置,其特征在于所述三维重建模块进一步被配置为:

获取所述图像数据采集装置的拍摄参数,根据所述拍摄参数建立三维空间坐标系,其中所述拍摄参数包括以下至少一种:摄像头的方位,角度和视角,焦距。

6.根据权利要求5所述的智能座椅控制装置,其特征在于所述三维重建模块进一步被配置为:

在单深度相机的情况下,通过将由所述深度相机获取的深度图像生成的所述人体体态图转换为三维点云图像,以重建所述目标用户的所述人体三维姿态信息;

在平面相机和深度相机组合的情况下,通过将由所述平面相机获取的平面图像生成的所述人体体态图与由所述深度相机获取的深度图像转换的三维点云图像进行处理,以重建所述目标用户的所述人体三维姿态信息;或者

在多视角图像数据采集装置组合的情况下,通过将图像数据采集装置在每个视角生成的所述人体体态图投射到所述三维空间坐标系中,以重建所述目标用户的所述人体三维姿态信息。

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