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申请/专利权人：北京汇畅数宇科技发展有限公司
摘要：本发明公开了一种基于视频流姿态模拟的捕捉方法与系统，包括：连续获取人体姿态视频帧数据，采用轻量级网络MHRNet来处理所述片段内的每一帧图形数据，获取人体姿态关节点处特征数据；将不同时刻的所述特征数据进行数据融合获取人体姿态的空间特征序列，将所述空间特征序列输入长短时记忆网络LSTM获取具有时序特征的姿态融合数据；对所述姿态融合数据采用基于卷积模型的接触标记网络进行运动捕捉获取姿态估计数据；将所述姿态估计数据集内临近关节节点处的数据作为轨迹数据，对所述轨迹数据进行姿态平衡优化获取姿态动态数据，有效提高了人体姿态捕捉的准确率，解决了细节丢失的问题，能够有效的捕捉关键点的信息。
主权项：1.一种基于视频流姿态模拟的捕捉方法，其特征在于，包括以下步骤：连续获取人体姿态视频帧数据，将所述视频帧数据按视频帧时间序列分割成一系列固定帧数的片段，采用轻量级网络MHRNet来处理所述片段内的每一帧图形数据，获取人体姿态关节点处特征数据；将不同时刻的所述特征数据进行数据融合缩小人体姿态在每个关节处的数据量获取人体姿态的空间特征序列，将所述空间特征序列输入长短时记忆网络LSTM获取具有时序特征的姿态融合数据；对所述姿态融合数据采用基于卷积模型的接触标记网络进行运动捕捉获取姿态估计数据，将所述姿态估计数据通过空间池化金字塔模块优化获取姿态估计数据集；将所述姿态估计数据集内临近关节节点处的数据作为轨迹数据，对所述轨迹数据进行姿态平衡优化获取姿态动态数据，对所述姿态动态数据进行轨迹回归模拟以获取姿态捕捉数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京汇畅数宇科技发展有限公司 一种基于视频流姿态模拟的捕捉方法
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