人体姿态实时预测方法、系统、介质及设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113608622A(43)申请公布日2021.11.05(21)申请号202110983084.5(22)申请日2021.08.25(71)申请人齐鲁工业大学地址250353山东省济南市长清区大学路3501号申请人山东颐泽天泰医疗科技有限公司(72)发明人冯超张蕾李庆华(74)专利代理机构济南圣达知识产权代理有限公司37221代理人张庆骞(51)Int.Cl.G06F3/01(2006.01)权利要求书1页说明书6页附图4页(54)发明名称人体姿态实时预测方法、系统、介质及设备(57)摘要本发明属于人体姿态估计相关技术领域，提供了一种人体姿态实时预测方法、系统、介质及设备。其中，该方法包括捕获人体目标关节数据并进行预处理，获得人体关节坐标信息；基于人体关节坐标信息及若干个预测模型，得到不同预测模型的人体姿态实时预测值；利用设定长度的滑动窗口比较不同预测模型的人体姿态实时预测值与实际值的误差，选择误差最小的预测模型所对应的预测值作为最终人体姿态实时预测值。CN113608622ACN113608622A权利要求书1/1页1.一种人体姿态实时预测方法，其特征在于，包括：捕获人体目标关节数据并进行预处理，获得人体关节坐标信息；基于人体关节坐标信息及若干个预测模型，得到不同预测模型的人体姿态实时预测值；利用设定长度的滑动窗口比较不同预测模型的人体姿态实时预测值与实际值的误差，选择误差最小的预测模型所对应的预测值作为最终人体姿态实时预测值。2.如权利要求1所述的人体姿态实时预测方法，其特征在于，所述预测模型数量不少于两个。3.如权利要求1所述的人体姿态实时预测方法，其特征在于，所述预测模型包括高斯过程回归算法和指数平滑算法。4.如权利要求3所述的人体姿态实时预测方法，其特征在于，在利用指数平滑算法实时预测人体姿态时，采用三次指数平滑算法去预测人体下一步位置。5.如权利要求1所述的人体姿态实时预测方法，其特征在于，在利用指数平滑算法实时预测人体姿态时，加权系数的大小决定了在新预测值中新数据和原预测值所占的比重，加权系数越大，新数值所占的比重就越大，原预测值所占的比重就越小，反之亦然。6.如权利要求1所述的人体姿态实时预测方法，其特征在于，所述设定滑动窗口的长度与先验速度信息有关。7.如权利要求1所述的人体姿态实时预测方法，其特征在于，根据目标体的移动速度动态调整窗口的长度。8.一种人体姿态实时预测系统，其特征在于，包括：人体关节坐标获取模块，其用于捕获人体目标关节数据并进行预处理，获得人体关节坐标信息；人体姿态实时预测模块，其用于基于人体关节坐标信息及若干个预测模型，得到不同预测模型的人体姿态实时预测值；人体姿态实时确定模块，其用于利用设定长度的滑动窗口比较不同预测模型的人体姿态实时预测值与实际值的误差，选择误差最小的预测模型所对应的预测值作为最终人体姿态实时预测值。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑7中任一项所述的人体姿态实时预测方法中的步骤。10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑7中任一项所述的人体姿态实时预测方法中的步骤。2CN113608622A说明书1/6页人体姿态实时预测方法、系统、介质及设备技术领域[0001]本发明属于人体姿态估计相关技术领域，尤其涉及一种人体姿态实时预测方法、系统、介质及设备。背景技术[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。[0003]随着科技水平的不断发展，智能化程度越来越高，出现了智能驾驶、人机协同工作车间等同时存在人和智能体的场景，其中，智能体可以是机械臂、机器人等。人机协作场景中，人具有独特的解决问题的能力和感知运动的能力，但在力量和精度上受到一定限制，而智能体则可以更好的适应高强度，高风险的环境，但在生产的灵活性上变现较差。为了使制造过程更加灵活化，人机协作的概念应运而生，其有效的结合了人与智能体的优势，在保证安全的前提下，不仅能将分担人的一些工作，还可以在特殊情况下代替人完成高风险高精度的任务。[0004]人机协作任务中，一个基本的要求就是保证人的安全。保证人机协作的安全性及有效性，需要智能体准确判断人体目标位置，并且在人的运动完成之前规划一个安全的运动轨迹，如果能更准确地对人体姿态及轨迹进行预测，将有助于提前调整机器人的轨迹，避免碰撞。因此，人机协作任务中，对人体姿态的预测是保证人机协作安全性有效性的一个重要前提。发明人发现，现有的预测方法大多采用单一算法预测目标的未来动作，不适合预测人做出的非常规行为