[发明专利]一种鲁棒的人体姿态估计算法

说明书

本发明公开了一种鲁棒的人体姿态估计算法，包括以下步骤：步骤一：使用影像采集设备获取人体影像信息；步骤二：对人体影像信息进行点化处理，处理出模型特征点；步骤三：将模型点进行连线处理得到模型线，模型线组合在一起即为人体模型；步骤四：设置出估算基准线，将人体模型与估算基准模型进行处理；步骤五：通过将人体模型进行计算处理来估算人体姿态；步骤六：将人体姿态信息发送出，当人体状态判定失败时即重复步骤一到步骤五。本发明能够同时进行多种姿态的判定，满足了用户的不同使用需求，并且计算判定的过程更快，从而让该算法更加值得推广使用。

技术领域

本发明涉及人体姿态估计领域，具体涉及一种鲁棒的人体姿态估计算法。

背景技术

姿态估计，就是确定某一三维目标物体的方位指向问题，姿态估计在机器人视觉、动作跟踪和单照相机定标等很多领域都有应用，姿态估计在不同领域用于姿态估计过程时不一样的，人体姿态估计算法，即是对人体进行姿态估计的过程进行计算的一种算法。

现有的人体姿态估计算法，估计判定的人体姿态较少不能满足用户使用需求，并且计算判定的过程较慢，给人体姿态估计算法的使用带来了一定的影响，因此，提出一种鲁棒的人体姿态估计算法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有的人体姿态估计算法，估计判定的人体姿态较少不能满足用户使用需求，并且计算判定的过程较慢，给人体姿态估计算法的使用带来了一定的影响的问题，提供了一种鲁棒的人体姿态估计算法。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括以下步骤：

步骤一：使用影像采集设备获取人体影像信息；

步骤二：对人体影像信息进行点化处理，处理出模型特征点；

步骤三：将模型点进行连线处理得到模型线，模型线组合在一起即为人体模型；

步骤四：设置出估算基准线，将人体模型与估算基准模型进行处理；

步骤五：通过将人体模型进行计算处理来估算人体姿态；

步骤六：将人体姿态信息发送出，当人体状态判定失败时即重复步骤一到步骤五。

优选的，步骤二中的点化处理过程具体如下：

步骤一：将影像采集设备获取的人体影像信息提取出，人体影像信息为至少三张的人体正面照片；

步骤二：将三张照片按照清晰度进行从清晰到模糊的排名，提取出清晰度最高的照片为基础照片；

步骤三：将清晰度最高的人体影像照片提取出，将人体的头部顶点标记为点A1，将人体的两个肩膀最高点分别标记为A2点与A3点，将人体的两个手臂的最低点分别标记为A4点与A5点，将人体的腿部与身体的接触点标记为A6点与A7点，将两个膝盖的点标记为点A8与A9点。

优选的，所述步骤三中的模型线具体处理过程如下：

步骤一：将点A1分别与A2点A3点连线得到线段L1和线段L2；

步骤二：将点A2与点A4连线得到线段L3，将A3点与A5点连线得到线段L4；

步骤三：将点A6点与点A7连线得到线段L5，再将点A6与点A8连接得到线段L6，将点A7与点A9连线得到线段L7；

步骤四：将人体影像照片中的人体与地面接触的点为基准点做一条基准线L8；

步骤五：以头顶点A1为端点做一条垂直于基准线L8的线段L9；

步骤六：线段L1、线段L2、线段L3、线段L4、线段L5、线段L6、线段L7、线段L9为模型线；