| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 681 | 大模型驱动的时空特征与文本增强少样本动作捕捉方法 | CN202510388665.2 | 2025-03-31 | CN119903479B | 2025-06-13 | 张千; 闫硕; 邵明文; 梁鸿; 钟敏; 王凤华 |
| 本发明公开大模型驱动的时空特征与文本增强少样本动作捕捉方法，属于动作捕捉技术领域，用于视频动作捕捉，包括获取视频数据并进行预处理，所述视频数据包括待进行动作捕捉的查询视频数据和带有动作标签的支持集视频数据，将预处理后的视频数据输入视觉编码器中，得到视频数据的视觉特征；综合两次类别概率分布，得出查询视频数据的动作捕捉结果。本发明通过时序增强适配器和时空融合适配器实现高效时空特征提取，增强了视频特征的时空建模能力；利用多层次注意力机制，提升了文本与视频特征的融合能力，构建了具有强泛化能力的类原型；在少样本学习任务中显著提升了模型的捕捉准确率，可训练参数量少，降低了计算成本。 | ||||||
| 682 | 基于骨骼-肌肉互动模型的多人动作捕捉实时驱动数字人方法 | CN202510092293.9 | 2025-01-21 | CN120014705A | 2025-05-16 | 朱浩; 吴亚鹏; 卢琪; 陈亮; 朱子威 |
| 本发明涉及一种基于骨骼‑肌肉互动模型的多人动作捕捉实时驱动数字人方法，属于人工智能与泛元宇宙领域。该方法利用YOLO‑Pose检测人体关键点，并通过双阶段动态遮挡点补偿方法获取遮挡点位置，保证关键点的准确性。采用多维专有‑共享特征推理的三维关键点深度提取器，结合MT ransPose模型，输出人体关键点的三维坐标。提出“真人‑骨骼模型‑数字人”实时映射方法，将三维关键点映射到标准人体骨架模型，并通过权重映射算法将数字人角色与骨架模型绑定。基于骨骼‑肌肉互动模型，通过引入骨骼刚体动力学模型和肌肉力线模型的力学作用，使数字人准确反映真实运动姿态，实现多人动作捕捉实时驱动数字人的过程。 | ||||||
| 683 | 相机标定方法、动作捕捉图像生成方法、动捕设备和介质 | CN202411907186.9 | 2024-12-23 | CN119810210A | 2025-04-11 | 秦鑫宇; 向学勤; 谭倩琳; 郑伟伟; 王华忠 |
| 本公开的实施例公开了相机标定方法、动作捕捉图像生成方法、动捕设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：对相机进行内标定处理；确定初始帧数和初始相机位姿信息，以及根据初始帧数和初始相机位姿信息，执行以下标定步骤：控制相机采集棋盘格图像；根据棋盘格图像，生成传感器图像位置信息组；对每个预设发射器标识，执行以下步骤：确定传感器空间位置信息组；根据传感器图像位置信息组和传感器空间位置信息组，确定目标图像位置信息集和目标空间位置信息集；响应于确定初始帧数满足预设帧数条件，根据所确定的各个目标图像位置信息集和所确定的各个目标空间位置信息集，生成坐标系转换信息。该实施方式可以提高捕捉用户动作的精度和实时性。 | ||||||
| 684 | 一种用于动作捕捉的穿戴式投影系统及投影方法 | CN202510174212.X | 2025-02-18 | CN119645233B | 2025-04-11 | 黄飞; 江民中; 李仕伟; 王松岩; 王威 |
| 本发明涉及投影图像处理技术领域，公开了一种用于动作捕捉的穿戴式投影系统及方法，穿戴式投影系统包括硬件设备集群与软件节点集群，硬件设备集群包括显示模块、投射模块及手势捕捉模块，显示模块包括载体，所述载体于用户眼部水平向上间隔设置有内透镜与外透镜，所述内透镜与外透镜间设置有储液腔，软件节点集群包括渲染节点、数据处理节点、备用节点、负载均衡节点、存储节点、缓存节点及监控节点，本发明通过改变电极的输出电压，来控制储液腔中的液体形状，从而实现内透镜与外透镜间透射的焦距的调整，而非作用在图像输出层面，满足不同人的个性化观看需求，实现系统整体减负，并消除用户复杂的技术手段学习障碍。 | ||||||
| 685 | 一种基于动作捕捉技术的数字人驱动方法、设备及系统 | CN202410852107.2 | 2024-06-28 | CN118644593B | 2025-03-25 | 郑奎飞 |
| 本发明公开了一种基于动作捕捉技术的数字人驱动方法、设备及系统，涉及动作捕捉技术领域，包括：使用动作捕捉设备实时采集动作数据，计算第一延迟时间，向外发送第一延迟预警；接收到第一延迟预警后，启用备用计算机对动作数据进行并行处理，计算第二延迟时间，向外发送第二延迟预警；接收到第二延迟预警后，计算各个动作捕捉点的综合权重，依据综合权重采取对应的优化延迟措施。能够根据新的延迟数据采取其他优化措施，使系统资源得到更有效的利用，提高整体的处理效率。 | ||||||
| 686 | 一种结合动作捕捉和图像识别的投篮训练方法及装置 | CN202510195486.7 | 2025-02-21 | CN119673371A | 2025-03-21 | 褚立辉; 靳晓娇; 申志娟 |
| 本申请涉及一种结合动作捕捉和图像识别的投篮训练方法及装置，该方法包括利用动作捕捉设备采集投篮过程中不同标识点的位移轨迹；根据标识点集合以及各标识点的位移轨迹生成不同肢体分类的位移轨迹；利用图像采集设备获取投篮过程的篮球关键帧并获得投篮过程的初始投篮数据；基于命中篮筐位置对初始投篮数据进行数据筛选和分类；分析投篮数据集合中命中篮筐位置与不同肢体分类的位移轨迹的关联程度。该方法结合动作捕捉设备与图像采集设备分别实时获取待训练人员在投篮过程中的不同肢体动作轨迹和投篮数据并进行关联分析，可准确分析获取待训练人员在投篮过程中不同肢体对命中结果的影响程度，针对肢体薄弱点提供更加针对性的训练和改进。 | ||||||
| 687 | 一种基于动作捕捉与虚拟现实技术的智能空气乐器 | CN202411948174.0 | 2024-12-27 | CN119376682B | 2025-03-18 | 梁艺斌; 刘嘉乐; 郭东生; 谭宁; 李宝强 |
| 本发明属于智能乐器技术领域，具体涉及一种基于动作捕捉与虚拟现实技术的智能空气乐器。该发明，通过偏差判断模块和历史动作匹配功能，可以智能校正用户的演奏动作，即使用户的动作不完全标准，也能通过历史数据匹配，智能识别出其意图，大幅减少演奏失误，由于具备智能校正与历史数据匹配功能，用户即使初次使用，也能快速上手，动作偏差校正功能让初学者也能较快地演奏出标准的音符，降低了音乐演奏的学习难度，适合音乐教育推广，音色输出模块不仅依据目标敲击动作，还结合用户手部的敲击力度、频率等状态信息，精确地转换成对应的演奏音色，确保通过虚拟现实头显和音频设备，实时呈现出高保真的虚拟乐器演奏效果。 | ||||||
| 688 | 基于无标记动作捕捉获取人脸运动属性的系统及方法 | CN202411545117.8 | 2024-10-31 | CN119625800A | 2025-03-14 | 冯国栋; 高志强; 赵杨; 田旭; 陈晗林 |
| 本发明提供基于无标记动作捕捉获取人脸运动属性的系统及方法，该方法包括如下步骤：S1：选取HRNet人脸识别模型；S2：将第一人脸二维图像集群输入HRNet人脸识别模型，并对HRNet人脸识别模型进行一级训练，使得HRNet人脸识别模型能够自动识别人脸的特征点；S3：在实际应用环境下采集第二人脸二维图像集群并将其输入一级训练后的HRNet人脸识别模型，并对一级训练后的HRNet人脸识别模型进行二级训练，使得HRNet人脸识别模型在实际应用环境下能够自动识别人脸的特征点；S4：利用二级训练后的HRNet人脸识别模型，在三维空间内对被测试者的面部动作进行测量，获得被测试者的面部的每一个特征点的位置坐标和运动轨迹。所述系统及方法不需要在患者面部粘贴或穿戴有色标记。 | ||||||
| 689 | 一种基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法及系统 | CN202510144073.6 | 2025-02-10 | CN119600692A | 2025-03-11 | 温鼎铭; 陈智鹏 |
| 本发明涉及动作捕捉技术领域，揭露了一种基于机器学习的动漫角色动作捕捉方法及系统，包括：采集待捕捉动漫角色的空间三维点云，并净化，得到净化点云；对待捕捉动漫角色进行人体架构模拟，得到模拟人体架构，采集惯性数据，计算点云帧和数据点的最短累积距离，构建的初始特征矩阵；设定模拟人体架构的物理约束，以对模拟人体架构进行节点位置修正，得到优化人体架构；构建优化人体架构的观测符，分析优化人体架构的初始状态，构建优化人体架构的动作序列，并分割，得到动作子单元；识别动作特征，以进行匹配，并计算匹配动作的概率值，实施对待捕捉动漫角色的动作捕捉。本发明可以提高动漫角色的动作捕捉准确率。 | ||||||
| 690 | 基于多目相机的动作捕捉方法、装置和存储介质 | CN202411535038.9 | 2024-10-30 | CN119479068A | 2025-02-18 | 黄逸凡; 何振亮; 杨晗; 郭西良; 尹家鹏; 李澄宇 |
| 本公开涉及一种本公开涉及基于多目相机的动作捕捉方法、装置和存储介质。包括：使用多目相机对观测对象同时成像以获得多个样本照片，其中对多目相机进行标定并且计算多目相机中的每个相机的单应矩阵；在多个样本照片中选择需要捕捉的关节点进行标注，并应用动作识别模型进行训练，生成该关节点在多个样本照片中的每个照片上的二维坐标及其相应的置信度；根据置信度的预设阈值对所有二维坐标进行筛选，将筛选出的二维坐标两两组合得到多个二维坐标对；基于单应矩阵分别将多个二维坐标对进行三维重建，并且将计算结果作为该关节点的三维坐标集；根据预设规则从三维坐标集中确定该关节点的最终坐标。 | ||||||
| 691 | 针对人体视频的三维人体动作的捕捉方法及相关设备 | CN202411386778.0 | 2024-09-30 | CN119445649A | 2025-02-14 | 雷震; 徐淼; 吴锦林; 朱翔昱 |
| 一种针对人体视频的三维人体动作的捕捉方法及相关设备，涉及图像处理领域。其中方法包括：获取人体视频的图像序列；获取所述图像序列中任意连续两帧图像融合得到的人体特征；将所述人体特征转换为三维人体动作参数。实施本发明提供的技术方案，可以提高三维人体动作捕捉在处理连续视频时的稳定性。 | ||||||
| 692 | 一种基于动作捕捉与虚拟现实技术的智能空气乐器 | CN202411948174.0 | 2024-12-27 | CN119376682A | 2025-01-28 | 梁艺斌; 刘嘉乐; 郭东生; 谭宁; 李宝强 |
| 本发明属于智能乐器技术领域，具体涉及一种基于动作捕捉与虚拟现实技术的智能空气乐器。该发明，通过偏差判断模块和历史动作匹配功能，可以智能校正用户的演奏动作，即使用户的动作不完全标准，也能通过历史数据匹配，智能识别出其意图，大幅减少演奏失误，由于具备智能校正与历史数据匹配功能，用户即使初次使用，也能快速上手，动作偏差校正功能让初学者也能较快地演奏出标准的音符，降低了音乐演奏的学习难度，适合音乐教育推广，音色输出模块不仅依据目标敲击动作，还结合用户手部的敲击力度、频率等状态信息，精确地转换成对应的演奏音色，确保通过虚拟现实头显和音频设备，实时呈现出高保真的虚拟乐器演奏效果。 | ||||||
| 693 | 基于光学动作捕捉的经颅磁刺激手柄导航定位方法及系统 | CN202411371252.5 | 2024-09-29 | CN119344866A | 2025-01-24 | 胡项俊; 杨洋洋; 金序伦; 杨烁; 刘晓楠; 陆志辉 |
| 本发明公开了基于光学动作捕捉的经颅磁刺激手柄导航定位方法及系统，涉及精确手术导航技术领域，包括实时收集手柄和头部的三维位置数据并进行预处理，基于预处理后的三维位置数据计算手柄和头部的全局位置；基于计算手柄和头部的全局位置计算目标治疗区域的角度偏差，基于角度偏差实时调整手柄导航位置；构建可视化界面实时展示修正后手柄导航位置，存储收集和分析产生的三维位置数据。本发明通过实时收集手柄和头部的三维位置数据；计算手柄和头部的全局位置；计算目标治疗区域的角度偏差，基于角度偏差实时调整手柄导航位置；不仅提高了手柄导航定位的自动化程度，还减少了手动干预，提升了治疗的精确性和效率。 | ||||||
| 694 | 一种基于动作捕捉的加工中心制造工艺的柔性控制方法 | CN202411259915.4 | 2024-09-10 | CN118927013A | 2024-11-12 | 张磊; 付娟娟; 杨宋 |
| 本发明公开一种基于动作捕捉的加工中心制造工艺的柔性控制方法，涉及加工中心程序控制技术领域，手势控制器的动作画面捕捉模块先采集操作者的手势画面，激光传感器模块后感应手势尺度数据；手势指令分析模块解析得到手势画面数据和手势尺度数据，视觉分析芯片基于存储器存储的标准手势特征数据库对手势画面数据进行匹配度分析，若存在匹配度大于设定匹配度阈值，则基于标准手势特征提取存储器存储的对应控制指令模板数据，并将对应控制指令模板数据传输给指令生成芯片；操作者在通过加工中心透明窗口观察加工过程中，能实现视线基本不离开加工件的情况下，实现加工过程的柔性调整控制，为加工中心制造工艺的柔性控制提供了更加可靠的解决方案。 | ||||||
| 695 | 一种用于构建带电作业工效学模型的动作捕捉平台 | CN202410958736.3 | 2024-07-17 | CN118912340A | 2024-11-08 | 陈楚; 刘聪汉; 刘磊; 陆新; 孙涛; 李菱; 潘锐健; 鲁林军; 李敏; 何广杰; 曾彦; 冯瑞发; 李斌; 钟正 |
| 本发明涉及设备调节技术领域，特别是一种用于构建带电作业工效学模型的动作捕捉平台，包括，粗调组件，包括有支撑框、设于支撑框内壁的弧槽、设于弧槽内部的第一螺纹杆、设于第一螺纹杆外壁的安置台；以及，细调组件，设于安置台内部的第一螺纹筒、设于第一螺纹筒外壁的第一移动块、设于第一螺纹筒内部的调节杆、设于调节杆外壁的监控件和设于监控件与第一移动块之间的铰接杆。本发明利用移动框架，将传动与监控件联动，将调节分为粗调和细调，从而有效的解决了现有技术中设备无法移动、调节等问题；同时，利用结构之间的限位，限制不同角度之间的调节，保证设备之间不会出现偏转，防止有碰触，发生监控件的偏差。 | ||||||
| 696 | 渔轮、钓竿、动作捕捉装置及获取钓竿钓鱼事件的方法 | CN202280093383.4 | 2022-06-08 | CN118829353A | 2024-10-22 | 牛浩田; 汤彧; 许红波; 饶旋 |
| 本文公开一种渔轮、钓竿、动作捕捉装置及获取钓竿钓鱼事件的方法。渔轮包括本体框架、绕线机构和动作捕捉装置；绕线机构至少部分设置于本体框架内，绕线机构设置为相对于本体框架运动以绕设钓线；动作捕捉装置设置于绕线机构上，设置为记录采集绕线机构的运动数据，其中，运动数据用于确定钓鱼事件。 | ||||||
| 697 | 一种通过捕捉终端动作建立联系的方法、系统及介质 | CN202111046501.X | 2021-09-08 | CN113873452B | 2024-09-17 | 曹彭 |
| 本发明公开了一种通过捕捉终端动作建立联系的方法、系统及介质，应用于服务器以及与服务器通信连接的若干终端，所述方法包括以下步骤：设定初始化参数；获取第一状态信息，执行初始化连接操作；获取标识信息，并发送至所述服务器；根据所述标识信息，执行终端分组操作，得到第一终端和第二终端；执行初始化拍摄操作；获取挥动要素信息，发送至所述服务器，构建挥动要素信息集；执行挥动拍摄操作，得到拍摄视频；执行识别分析操作，得到视频要素信息集；对所述挥动要素信息集和所述视频要素信息集执行比对匹配操作，得到匹配终端信息集；执行建立联系操作；通过上述方式，本发明提升终端建立联系的便利性，使得终端建立联系富有新颖性和趣味性。 | ||||||
| 698 | 基于时间反演对称性的光学动作捕捉标记点实时补全方法 | CN202111659975.1 | 2021-12-31 | CN114299118B | 2024-09-03 | 翁冬冬; 王怡晗; 李冬; 郭署山 |
| 本发明提供一种基于时间反演对称性的光学动作捕捉标记点实时补全方法，旨在首次将“时间反演对称性”用于标记点补全，根据运动在随时间正向和反向流动时的对称特性,表明沿时间双向提取的序列特征对丢失信息补全是有意义的，在此基础上，本发明提出了利用双向长短期记忆网络，可以实时补全丢失的光学动捕标记点；相比现有技术的离线方式，本发明能够实现标记点实时补全，同时能够解决现有技术中难以处理长时间丢失数据的问题，具有更高的补全精度。 | ||||||
| 699 | 一种用于惯性人体动作捕捉的IMU数据合成方法及装置 | CN202410531645.1 | 2024-04-29 | CN118570250A | 2024-08-30 | 徐枫; 伊昕宇 |
| 本申请提出了一种用于惯性人体动作捕捉的IMU数据合成方法及装置，该方法包括：根据人体动捕数据，生成虚拟的惯性传感器IMU的六自由度运动轨迹；基于IMU的虚拟硬件模拟，以六自由度运动轨迹为输入，模拟IMU的测量数据，测量数据包括加速度、角速度和磁场测量值；根据模拟的IMU的测量数据进行姿态解算，得到IMU的朝向；模拟惯性传感器‑骨骼校准过程中产生的误差，将误差融入IMU的朝向中，得到合成的IMU数据；对合成的IMU数据进行后处理，得到目标IMU数据，其中，后处理步骤包括坐标系变换与单位变换。本申请能够实现原始IMU信号的合成，并合成符合用户IMU硬件噪声分布的测量值，还能够通过模拟惯性传感器‑骨骼校准过程中产生的误差，降低动作捕捉误差。 | ||||||
| 700 | 一种人体动作与体表形变捕捉方法及对应的模块化可穿戴设备 | CN202210474433.5 | 2022-04-29 | CN114840081B | 2024-08-16 | 孙凌云; 刘轶伦; 周子洪; 陆胤瑜; 崔强; 潘德瀛 |
| 本发明公开了一种人体动作与体表形变捕捉方法及对应的模块化可穿戴设备，其中，人体动作与体表形变捕捉方法包括：(1)模块化可穿戴设备快速构建方法：采集用户穿戴部位的体型数据，构建模块化的可穿戴IMU传感器网络，为不同用户生成个性化的可穿戴设备穿戴方案；根据穿戴方案制作、组装基于IMU传感器的模块化可穿戴设备，并穿戴于用户特定部位；(2)位姿自感知算法：对来自可穿戴设备数据处理模块的IMU传感器数据进行处理，得到用户动作和体表形变。本发明充分考虑了个性化的人体数据，模块化的可穿戴设备可以针对不同体型的人使用不同的可穿戴解决方案，不仅可以实现全身或肢体运动的捕捉，还可以精确感知肌肉或皮肤变形等细粒度信息。 | ||||||
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