[发明专利]动捕数据的修复方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种动捕数据的修复方法、装置、设备及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括：获取待修复的原始动捕数据；分别获取原始动捕数据的时间特征和空间特征；基于时间特征和所述空间特征，生成原始动捕数据对应的初步修复动捕数据；基于原始动捕数据中有效的位置数据，对初步修复动捕数据进行矫正处理，得到原始动捕数据对应的最终修复动捕数据。本申请中，基于原始动捕数据的时间特征和空间特征统一对原始动捕数据中的无效的位置数据进行修复，减少在位置数据修复时，对相邻位置数据的依赖性，提高针对连续的无效的位置数据的修复效果，进而提高针对原始动捕数据的整体修复效果，增加标记点的运动轨迹获取的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种动捕数据的修复方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

动捕数据是指通过动作捕捉技术对人身体部位的各个标记点进行跟踪获取的数据。然后，由于人在运动过程中部分标记点会被躯干遮挡，因此原始动捕数据为带噪动捕数据，该原始动捕数据中的无效的位置数据可以看作噪声位置数据，通常情况下，在获取原始动捕数据之后，会对该原始动捕数据中的噪声数据进行修复，以此得到原始动捕数据对应的修复动捕数据。

在相关技术中，在获取原始动捕数据之后，基于原始动捕数据中包含的位置数据，分别绘制各个标记点的运动曲线，对于目标标记点，由于该目标标记点对应有噪声位置数据，因此，该目标标记点对应的运动曲线为非平滑曲线，在这种情况下，基于位置数据的时间戳，获取噪声位置数据对应的前一相邻位置数据，并将该前一相邻位置数据作为噪声位置数据对应的修复位置数据，采用该修复位置数据替换噪声位置数据，使得目标标记点的运动曲线趋于平滑。

然而，在上述相关技术中，由于噪声位置数据是以前一相邻位置数据进行修复的，若存在连续的噪声位置数据，以任一相邻的第一噪声位置数据和第二噪声位置数据为例，基于第一噪声位置数据对应的前一相邻位置数据对该第一噪声位置数据进行修复，进而基于第一噪声位置数据对应的修复位置数据对第二噪声位置数据进行修复，由于上述修复位置数据并不是准确的位置数据，对第二噪声位置数据的修复效果差。

发明内容

本申请实施例提供了一种动捕数据的修复方法、装置、设备及存储介质，能够提高针对连续的无效的位置数据的修复效果，进而提高针对原始动捕数据的整体修复效果。所述技术方案如下。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种动捕数据的修复方法，所述方法包括：

获取待修复的原始动捕数据，所述原始动捕数据包括多个标记点在时域上的位置数据序列，所述原始动捕数据中包括有效的位置数据和无效的位置数据；

分别获取所述原始动捕数据的时间特征和空间特征，所述时间特征用于反映同一标记点在时域上的位置变化特征，所述空间特征用于反映所述多个标记点在同一时间戳的位置关系特征；

基于所述时间特征和所述空间特征，生成所述原始动捕数据对应的初步修复动捕数据；

基于所述原始动捕数据中所述有效的位置数据，对所述初步修复动捕数据进行矫正处理，得到所述原始动捕数据对应的最终修复动捕数据。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种动捕数据修复模型的训练方法，所述方法包括：

获取训练样本，所述训练样本包括样本动捕数据，以及对所述样本动捕数据中的部分位置数据进行掩盖得到的带噪动捕数据；

通过所述动捕数据修复模型分别获取所述带噪动捕数据的时间特征和空间特征，所述时间特征用于反映同一标记点在时域上的位置变化特征，所述空间特征用于反映所述多个标记点在同一时间戳的位置关系特征；

基于所述时间特征和所述空间特征，生成所述带噪动捕数据对应的初步修复动捕数据；