[发明专利]一种用户姿态的评估方法、装置以及处理设备

说明书

本申请提供一种用户姿态的评估方法、装置以及处理设备，用于在保障高精度用户姿态评估效果的前提下，还可显著降低应用成本，从而有助于推广应用。本申请提供的用户姿态的评估方法，包括：处理设备获取待评估用户姿态的目标图像，目标图像是从拍摄目标用户得到的，目标图像为深度摄像头拍摄得到的深度图像；处理设备将目标图像输入评估模型，进行用户姿态评估处理，评估模型是初始神经网络模型通过标注有对应用户姿态评估结果的不同深度图像训练训练得到的；处理设备提取评估模型输出的用户姿态评估结果。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种用户姿态的评估方法、装置以及处理设备。

背景技术

运动辅助评估技术可为智能化的视觉处理提供一大助力，运动辅助评估技术在对用户当前姿态进行评估后，或者说动作捕捉后，可确定是否为用户甚至可确定用户的具体手势、具体姿态等详情数据，从而可应用于辅助医疗、虚拟现实(Artificial Reality，AR)、体感游戏等涉及到不同的应用场景。

如今的运动辅助评估技术，主要分为两类：第一类，穿戴式传感器检测。这种方式的本质是利用各种运动传感器，实时的获取人体运动时产生的运动参数，建立用户的人体运动模型，并且根据这些参数和运动模型，推测出当前用户的运动状态。第二类：多摄像头视频识别检测。这种方式是通过多个摄像头，从各个角度实时的拍摄用户，获取一段用户的图像、视频等原始数据，再从中筛选提取可应用于人体动作识别的人体动作信息，利用人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术进行分析，建立运动模型，最终识别出原始数据中动作类型。

而在研究过程中，发明人发现，对于上述的第一种评估方式，用户必须穿戴各类专用的检测设备，整个检测过程十分麻烦，局限性较高；而对于上述的第二种评估方式，其技术难度较高，环境部署也比较麻烦。因此可看出，现有的动作辅助评估方案，存在应用成本较高的问题。

发明内容

本申请提供一种用户姿态的评估方法、装置以及处理设备，用于在保障高精度用户姿态评估效果的前提下，还可显著降低应用成本，从而有助于推广应用。

第一方面，本申请提供了一种用户姿态的评估方法，方法包括：

处理设备获取待评估用户姿态的目标图像，目标图像是从拍摄目标用户得到的，目标图像为深度摄像头拍摄得到的深度图像；

处理设备将目标图像输入评估模型，进行用户姿态评估处理，评估模型是初始神经网络模型通过标注有对应用户姿态评估结果的不同深度图像训练得到的；

处理设备提取评估模型输出的用户姿态评估结果。

结合本申请第一方面，在本申请第一方面第一种可能的实现方式中，用户姿态评估处理中的坐标处理包括：采用旋转包围盒算法对组成目标图像的输入点云的三维坐标进行主成分分析；在旋转包围盒算法涉及的三个轴方向与输入点云的相关矩阵的三个特征向量平行，且紧密包围输入点云的基础上，将输入点云从相机坐标系变换到旋转包围盒坐标系；对变换后的点云进行平移和尺度归一化。

结合本申请第一方面，在本申请第一方面第二种可能的实现方式中，评估模型由空间分级感知器网络层、最大池化层和全连接层构成，提取各空间尺度下的点云特征；评估模型将标识为活动范围大的关节点及其邻域信息输入到点云神经网络中进行再回归，以提升局部估计性能；评估模型对若干点云神经网络进行堆叠，堆叠后的输出候选结果与单一点云神经网络输出候选结果互为补充；评估模型引入用户姿态先验模块辅助评，降低遮挡对关节点位置评估准确性造成的影响。

结合本申请第一方面，在本申请第一方面第三种可能的实现方式中，用户姿态评估处理具体包括：在识别出的各关节点的三维坐标之间的角度特征以及距离特征的基础上，结合各关节点的时间运动轨迹、空间运动轨迹以及变化特征，进行姿态评估。

结合本申请第一方面，在本申请第一方面第四种可能的实现方式中，处理设备获取待评估用户姿态的目标图像之前，方法还包括：