[发明专利]一种基于深度学习的混合动作捕捉系统在审
| 申请号： | 201810914454.8 | 申请日： | 2018-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN109166181A | 公开（公告）日： | 2019-01-08 |
| 发明（设计）人： | 路晗 | 申请（专利权）人： | 苏州炫感信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T19/00 | 分类号： | G06T19/00 |
| 代理公司： | 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙) 11427 | 代理人： | 张丽 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市高*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于深度学习的混合动作捕捉系统，所述系统包括：惯性动作捕捉模块，用于获取对象的惯性姿态信息；光学动作捕捉模块，用于获取所述对象的光学姿态信息；通讯模块，用于发送所述惯性姿态信息、光学姿态信息至分析模块；分析模块，用于根据预设的混合模型对所述惯性姿态信息、光学姿态信息进行融合处理，得到所述对象的最优运动估计。如此，通过综合利用惯性动作捕捉不受遮挡和光学动作捕捉数据准确的特点，并且经过深度学习训练，得到综合了惯性动作捕捉和光学动作捕捉特点的混合模型，保证了最终数据的精确性。 | ||
| 搜索关键词： | 惯性动作 惯性姿态 光学动作 姿态信息 捕捉 动作捕捉系统 捕捉模块 分析模块 混合模型 融合处理 通讯模块 学习训练 运动估计 最终数据 预设 遮挡 发送 学习 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的混合动作捕捉系统，其特征在于，所述系统包括：惯性动作捕捉模块，用于获取对象的惯性姿态信息；光学动作捕捉模块，用于获取所述对象的光学姿态信息；通讯模块，用于发送所述惯性姿态信息、光学姿态信息至分析模块；分析模块，用于根据预设的混合模型对所述惯性姿态信息、光学姿态信息进行融合处理，得到所述对象的最优运动估计。
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