[发明专利]肌肉映射模型的建立方法、装置和计算机设备

说明书

本申请涉及一种肌肉映射网络的建立方法、装置和计算机设备。方法包括：获取目标地区的各目标样本对象的肌肉影响因素数据、各所述目标样本对象的肌肉外节点信息、以及标准对象的肌肉外节点信息；所述肌肉外节点信息为肌肉与骨骼的连接点信息；针对每个类型的肌肉影响因素，根据所述类型的肌肉影响因素对应的肌肉映射策略、各所述目标样本对象的肌肉影响因素数据、各所述目标样本对象的肌肉外节点信息、以及所述标准对象的肌肉外节点信息，确定所述类型的肌肉影响因素对应的肌肉映射函数关系式；根据各类型的肌肉影响因素的肌肉映射函数关系式，建立肌肉映射网络。采用本方法能够有效的提升获取的主动肌肉模型的精确度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种肌肉映射模型的建立方法、装置和计算机设备。

背景技术

随着计算机技术领域的发展，提出了一种主动人体模型的模拟技术，其中主动人体模型包括主动肌肉模型，为深入研究约束系统对各地区乘员的保护效果提供了新的模型支持。

传统模拟技术只能得到特定地区的样本对象的主动肌肉模型，而不同地区的样本对象的人体肌肉情况相差较大，因此，在通过传统模拟技术模拟不同地区的对象的主动肌肉模型时，会导致获取的主动肌肉模型的准确度较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够肌肉映射网络的建立方法、装置和计算机设备。

第一方面，本申请提供了一种肌肉映射网络的建立方法。所述方法包括：

获取目标地区的各目标样本对象的肌肉影响因素数据、各所述目标样本对象的肌肉外节点信息、以及标准对象的肌肉外节点信息；所述肌肉外节点信息为肌肉与骨骼的连接点信息；

针对每个类型的肌肉影响因素，根据所述类型的肌肉影响因素对应的肌肉映射策略、各所述目标样本对象的肌肉影响因素数据、各所述目标样本对象的肌肉外节点信息、以及所述标准对象的肌肉外节点信息，确定所述类型的肌肉影响因素对应的肌肉映射函数关系式；

根据各类型的肌肉影响因素的肌肉映射函数关系式，建立肌肉映射网络。

可选的，所述获取目标地区的各目标样本对象的肌肉影响因素数据之前，还包括：

获取所述目标地区的各样本对象的肌肉影响因素数据，确定各对象群包含的样本对象；

将目标对象群包含的样本对象作为目标样本对象。

可选的，所述根据所述类型的肌肉影响因素对应的肌肉映射策略、各所述目标样本对象的肌肉影响因素数据、各所述目标样本对象的肌肉外节点信息、以及所述标准对象的肌肉外节点信息，确定所述类型的肌肉影响因素对应的肌肉映射函数关系式，包括：

根据除所述类型以外的其他类型的肌肉影响因素数据，选取各所述其他类型的肌肉影响因素数据相同的目标样本对象，作为映射样本对象；

根据各所述映射样本对象的肌肉影响因素数据、各所述映射样本对象的肌肉外节点信息、以及所述标准对象的肌肉外节点信息，通过所述类型的肌肉影响因素对应的肌肉映射策略，确定所述类型的肌肉影响因素对应的肌肉映射函数关系式。

第二方面，本申请提供了一种肌肉映射方法。所述方法包括：

获取目标对象的肌肉影响因素数据、标准对象的标准肌肉节点信息；所述标准肌肉节点信息包括标准肌肉外节点信息和标准肌肉内节点信息；

将所述标准对象的标准肌肉节点信息、所述目标对象的肌肉影响因素数据输入肌肉映射网络，得到所述目标对象的目标肌肉节点信息；

根据所述目标对象的目标肌肉节点信息，确定所述目标对象的主动肌肉模型；

其中，所述肌肉映射网络通过第一方面中任一项所述的肌肉映射网络的建立方法建立得到。