| 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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| 761 | 一种基于动作捕捉的注意力网络的视频问答方法 | CN202110692149.0 | 2021-06-22 | CN113536952A | 2021-10-22 | 杨阳; 杨双吉; 彭亮; 王国庆 |
| 本发明公开了一种基于动作捕捉的注意力网络的视频问答方法，先提取将待处理视频和待处理的提问的特征，然后基于这些特征，通过物体动作注意力机制提取动作信息，通过物体关系注意力机制提取待处理视频的全局物体关系信息，通过全局动作注意力机制提取待处理视频的全局动作信息；接着对三种注意力机制下提取的信息进行融合，提取整个视频的全局特征向量；最后基于全局特征向量根据提问的格式输出不同类型答案。 | ||||||
| 762 | 一种光学动作捕捉场景中3D点选择方法、装置及存储介质 | CN202110610920.5 | 2021-06-01 | CN113506338A | 2021-10-15 | 洪智慧; 许秋子 |
| 本发明提供了一种获取目标时刻光学动作捕捉场景中刚体对象的实时3D点；计算所述实时3D点中任意两者之间的距离；将所述实时3D点中任意两者之间的距离与所述刚体对象在基准形态下各点中任意两点之间的距离进行对比，以获取对应关系；根据所述对应关系确定所述实时3D点与所述刚体对象在基准形态下各点的对应关系。这样通过计算3D点之间的距离与刚体对象在基准形态下各点的距离进行对比，可以准确的得到实时3D点与所述刚体对象在基准形态下各点的对应关系。可以便于后续计算对应的刚体姿态，减少计算量。 | ||||||
| 763 | 一种用于直播流的实时虚拟主播动作捕捉方法及系统 | CN202110587213.9 | 2021-05-27 | CN113505637A | 2021-10-15 | 张赐; 吕云; 胡雨森 |
| 本发明公开了一种用于直播流的实时虚拟主播动作捕捉方法及系统，根据基础信息获得第一预算信息，基于第一虚拟人物信息获得第一MARKER点数量分析结果；获得第二MARKER点数量分析结果；对第一虚拟人物信息进行动作捕捉重要程度分析，将第二MARKER点数量分析结果和第一分析结果输入采样点智能分配模型，获得第一MARKER点分布方案并执行；获得第一MARKER点分布方案的实时反馈结果；基于实时反馈结果构建特征动作变化坐标，实现第一用户的实时动作捕捉。解决了现有技术中进行实时虚拟动作捕捉的过程中，存在不能智能根据用户的实际需求，进行动作捕捉设计，进而导致动作捕捉效果与用户的理想效果差异化的技术问题。 | ||||||
| 764 | 一种光学动作捕捉场景中刚体匹配方法、装置及存储介质 | CN202110617608.9 | 2021-06-01 | CN113470101A | 2021-10-01 | 洪智慧; 许秋子 |
| 本发明提供了一种光学动作捕捉场景中刚体匹配方法、装置及存储介质。该方法包括：获取目标时刻光学动作捕捉场景中刚体对象的3D点；计算3D点中任意两者之间的距离；获取刚体对象在基准形态下目标距离；以目标距离为基础，预先设置误差范围，获取3D点中任意两者之间的距离中在目标距离的误差范围之内的距离，并将在目标距离的误差范围之内的距离加入目标距离的候选列表；根据候选列表确定目标3D点的候选点；计算候选点中两两之间的距离，并判断候选点中两两之间的距离是否在预设两刚体点的固定距离误差范围之内，若是，则建立候选点的同属关系；根据同属关系求解每个候选点的极大团；根据极大团确定刚体的匹配结果。 | ||||||
| 765 | 生成动作捕捉数据的方法、装置、电子设备以及存储介质 | CN202110821923.3 | 2021-07-20 | CN113420719A | 2021-09-21 | 赵洋 |
| 本公开提供了生成动作捕捉数据的方法、装置、电子设备以及存储介质，涉及增强现实、深度学习等计算机技术领域，尤其涉及计算机视觉领域。具体实现方案为：处理包括目标对象的多个视频帧，得到至少一个视频帧中目标对象的关键点坐标；以及根据多个视频帧和视频帧中目标对象的关键点坐标，得到目标对象的姿态信息，作为针对目标对象的动作捕捉数据。 | ||||||
| 766 | 基于传感器阵列的动作捕捉装置及其姿态识别方法 | CN202110708642.7 | 2021-06-25 | CN113391706A | 2021-09-14 | 唐迪; 金伟杰; 车婧琦; 黄喜鹏 |
| 本发明公开了基于传感器阵列的动作捕捉装置及其姿态识别方法，属于动作捕捉技术领域，包括弹性衣服、一组薄膜压力传感器、参数汇总发送机构及地面基站，所述弹性衣服的手臂关节处的径向与环向均匀排布薄膜压力传感器，所述参数汇总发送机构设置于弹性衣服的中心处，所述薄膜压力传感器与参数汇总发送机构电性连接，所述参数汇总发送机构与地面基站无线通讯，所述薄膜压力传感器之间通过细线连接，所述参数汇总发送机构与弹性衣服通过细线绑扎固定，采用本发明的技术方案，使用阵列式薄膜压力传感器分布而成的类衣式动作捕捉装置，在使用穿戴过程中，由于运动而产生的电压流群参数，使用神经网络训练，能自动拟合成动作显示在地面基站。 | ||||||
| 767 | 一种基于动作捕捉的古琴体验学习系统及实现方法 | CN202110441819.1 | 2021-04-23 | CN113158906A | 2021-07-23 | 余旻婧; 蔡明旭; 张萌; 张加万 |
| 本发明涉及一种基于动作捕捉的古琴体验学习系统，并给出实现方法。所述系统包括：信息采集模块，信息处理模块，反馈显示模块，所述的信息采集模块，捕捉当前用户演奏时的场景数据，包括彩色图像及深度数据，并将采集到的图像发送到信息处理模块。所述的信息处理模块，根据信息采集模块输入的场景数据进行处理，并将结果传至反馈显示模块，其功能包括：从采集到的场景信息中提取用户身材数据；在用户正前方区域划定符合用户身材数据的虚拟古琴区域，并计算得到虚拟古琴各琴弦的岳山及徽位所对应的空间坐标；计算用户手部位置所对应的琴弦序号，并与用户当前学习减字谱字符在系统中预存的对应琴弦序号进行比对。 | ||||||
| 768 | 一种适用于机器人系统和动作捕捉系统的坐标系标定方法 | CN202011457099.X | 2020-12-10 | CN112571416A | 2021-03-30 | 贺京杰; 邓双城; 徐枫; 刘强 |
| 本发明公开了一种适用于机器人系统和动作捕捉系统的坐标系标定方法，首先针对机器人系统中任何一个带有marker球的刚体，在动作捕捉系统中进行位姿初始化，姿态无限制；得到虚拟刚体坐标系X、Y、Z轴正方向向量在世界坐标系下的表达方式；获得机器人基坐标系的姿态在动作捕捉系统世界坐标系下的表达方式Q1；通过动作捕捉系统直接读取虚拟控制器刚体的姿态Q2；然后设定机器人末端执行器坐标系Q3的姿态；根据链式法则使机器人末端执行器坐标系与虚拟控制器刚体初始姿态保持一致或设定确定的位姿转换关系。上述方法可精确映射机器人末端执行器与动作捕捉系统中的虚拟控制器刚体姿态，使被标定的两个坐标系不含有姿态误差，提高标定准确性。 | ||||||
| 769 | 一种基于激光大空间定位与光惯互补动作捕捉系统及方法 | CN202011116232.5 | 2020-10-19 | CN112256125A | 2021-01-22 | 黄婧; 雷斌; 周传龙; 徐伟; 杨光; 陈伟伟 |
| 本发明提供了一种基于激光大空间定位与光惯互补动作捕捉系统及方法，所述系统包括：定位基站、定位件和处理单元；通过蓝牙、Wi‑Fi和服务器构建局域网；通过定位基站固定于定位空间四角，对定位空间进行扫描，配合定位件实现定位件对捕捉对象的光学定位数据的采集；定位件布置于捕捉对象的身体上，采集捕捉对象的光学定位数据和惯性动捕数据，并通过蓝牙传输捕捉对象的光学定位数据，通过Wi‑Fi传输捕捉对象的惯性动捕数据；处理单元通过蓝牙、Wi‑Fi实时接收定位件采集并传输的捕捉对象的光学定位数据和惯性动捕数据，融合解算捕捉对象位姿信息。该系统基于激光大空间定位、光学与惯性互补动作捕捉、IK全身姿态解算等技术，实现大空间多人定位与动作捕捉。 | ||||||
| 770 | 动作捕捉手套的校准方法、装置及计算机可读存储介质 | CN201811647023.6 | 2018-12-29 | CN109799907B | 2020-11-20 | 何元会; 周烽; 陈杰; 王晓辉; 王旭东; 刘昊扬; 戴若犁 |
| 本申请涉及一种动作捕捉手套的校准方法、装置及计算机可读存储介质，该方法包括：将至少一个动作捕捉感应器固定在动作捕捉手套中；获取动作捕捉感应器在预设动作下的传感数据；根据传感数据生成动作捕捉感应器的运动参数；判断动作捕捉感应器的运动参数是否满足预设绑定条件；当动作捕捉感应器的运动参数满足预设绑定条件时，确定出动作捕捉感应器和动作捕捉手套之间对应的绑定关系。本申请提供的该方法，将至少一个动作捕捉感应器固定在所述动作捕捉手套中，获取动作捕捉感应器在预设动作下的传感数据，根据传感数据生成动作捕捉感应器的运动参数，根据该运动参数可以精确的获取动作捕捉手套和动作捕捉感应器之间是否具有相应的绑定关系。 | ||||||
| 771 | 动作捕捉方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | CN202010158698.5 | 2020-03-09 | CN111382701A | 2020-07-07 | 王光伟 |
| 本公开实施例涉及姿态检测技术领域，公开了一种动作捕捉方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，动作捕捉方法包括：通过惯性动作捕捉设备，获取第一动作对象的第一目标肢体在当前时刻的角速度，并根据角速度，预测第一目标肢体在目标时刻的第一位置信息；接着，通过光学动作捕捉设备，基于第一目标肢体的第一预设光学标记点，确定第一目标肢体在目标时刻的第二位置信息；接着，根据第一位置信息与第二位置信息，确定第一目标肢体在目标时刻的目标位置，以捕捉第一目标肢体的动作。本公开实施例的方法，可以尽可能减少惯性动作捕捉设备引入的误差和偏移，极大提高动作捕捉的准确性。 | ||||||
| 772 | 手部动作捕捉的校准方法、装置、电子设备及存储介质 | CN201911415808.5 | 2019-12-31 | CN111240468A | 2020-06-05 | 马浩; 刘维甫; 刘昊扬; 戴若犁 |
| 本申请涉及一种手部动作捕捉的校准方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：通过位置非固定的Leap Motion设备获取预设手部在设备坐标系下的参考位置和姿态；获取第一追踪器在第一世界坐标系下的第一空间位置和姿态；获取第二追踪器在第一世界坐标系下的第二空间位置和姿态；根据运动数据获取运动传感器在第二世界坐标系下的第三空间姿态；获取第一、第二世界坐标系的坐标转换参数；根据参考位置和姿态、第一和第二空间位置、第一和第二以及第三空间姿态和坐标转换参数确定校准参数；利用校准参数执行对预设手部的空间位置和姿态的计算操作。本申请利用Leap Motion设备和两个追踪器提高了手部位置和姿态的测量与校准精度。 | ||||||
| 773 | 一种用于三维空间动画场景构建的高精度动作捕捉设备 | CN201910017706.1 | 2019-01-08 | CN109469801B | 2020-06-05 | 梁辉; 陈慧; 武丰龙; 孙玉胜; 王晓莹 |
| 本发明公开了一种用于三维空间动画场景构建的高精度动作捕捉设备，包括第一固定夹、第二固定夹、内套筒、外套筒、设备安装座、倾斜套筒、支撑轴、电动缸、动作捕捉摄像机、投影标定设备、距离标定设备，第一固定夹、第二固定夹内腔均设有压板，且第一固定夹、第二固定夹上分别设有若干与压板抵接的夹紧螺栓；外套筒与内套筒套设，内套筒上端设有外凸环以及第一齿轮。本发明所述的一种用于三维空间动画场景构建的高精度动作捕捉设备，其结构合理，具有结构简单、使用方便、安全、可靠、节约项目资金、方便表演者表演、提高动作质量等优点，有效解决现有动作捕捉设备功能单一的问题。 | ||||||
| 774 | 一种用于实时动作捕捉数据去抖动复合算法的方法 | CN201911039072.6 | 2019-10-30 | CN110782513A | 2020-02-11 | 不公告发明人 |
| 本发明公开了一种用于实时动作捕捉数据去抖动复合算法的方法，该方法包括通过动捕传感器获取三维关节数据，使用逆向关节动力学驱动动作；然后利用随机森林的机器学习建立模型，平滑整体动作，并且弥补由于遮挡造成的传感器数据丢失问题；最后构建基于最小能量原理的能量泛函动作模型，对所述能量泛函附加惩罚项，所述惩罚项用于惩罚从前一帧的姿势生成的平滑预测中估计的姿势的偏差，所述附加的惩罚项包括关节角的惩罚项和刚体运动的惩罚项；将所述能量泛函迭代最小化，获得最终三维人体运动的动作姿势。本发明提供的方法，解决了现有的三维动捕数据无法控制的抖动和由于遮挡造成传感器数据丢失，导致跟踪结果错误或失败的问题。 | ||||||
| 775 | 一种用于自修复式光学动作捕捉设备的数据处理系统 | CN201710545423.5 | 2017-07-06 | CN107422836B | 2020-01-31 | 王成渝; 汤金刚; 刘景波 |
| 本发明公开了一种用于自修复式光学动作捕捉设备的数据处理系统，其特征在于，包括FPGA处理器，均与FPGA处理器相连接的A/D转换器、低频滤波电路和电源，与A/D转换器相连接的抗混叠滤波电路，与抗混叠滤波电路相连接的电荷放大器，以及与低频滤波电路相连接的采样电路组成。本发明实现了对动态信号和光栅信号进行分离式处理，很好的提高了本发明对光学动作捕捉设备的信号传输设备传输的信号中的干扰信号处理的准确性，从而有本发明效的提高了自修复式光学动作捕设备输出的数据信息准确度，很好的解决了控制平台最终获得的运动物体的运动轨迹出现误差的情况。 | ||||||
| 776 | 一种动作捕捉系统的时间延迟测量方法、装置及存储介质 | CN201811239000.1 | 2018-10-23 | CN109540192B | 2020-01-10 | 刘维甫; 刘昊扬; 戴若犁 |
| 本申请涉及一种动作捕捉系统的时间延迟测量方法、装置及计算机存储介质，所述动作捕捉系统的运动传感器固定在可复位输入设备上；所述方法包括：在可复位输入设备运动时，获取接收到所述可复位输入设备产生的输入数据的输入时刻；在所述运动传感器跟随所述可复位输入设备运动时，获取运动传感器检测到的运动数据的响应时刻；根据所述输入时刻与所述响应时刻，确定所述动作捕捉设备的时间延迟。该方法巧妙地将运动传感器固定在可复位输入设备上，可以简单、快速测量得到动作捕捉设备的时间延迟。 | ||||||
| 777 | 一种用于光学动作捕捉系统的非刚体目标特征点匹配方法 | CN201810651836.6 | 2018-06-22 | CN110634149A | 2019-12-31 | 肖德贵; 李健芳 |
| 本发明公开了一种用于光学动作捕捉系统的非刚体目标特征点匹配方法，首先确定了决定搜索候选匹配点区域大小的阈值，提高了匹配点的搜索效率；然后通过循环进行全局投票和组内投票，不断增加新的匹配点和剔除误配点，最终使得匹配组稳定，得到每个marker点在各个镜头中的匹配组，从而减少了标记式动作捕捉系统中的重点和漏点现象；该方法充分利用若任意镜头中搜索区域中一个marker点与匹配组中多数点相匹配，此时便可以将该点加入到匹配组这个基本性质，需要任何假设前提，具有很好的鲁棒性，能有效地提高匹配准确率。 | ||||||
| 778 | 一种基于动作捕捉大数据的三维数字内容智能制作云平台 | CN201610253243.5 | 2016-04-22 | CN105931283B | 2019-10-29 | 方彤 |
| 本发明公开的一种基于动作捕捉大数据的三维数字内容智能制作云平台，包括三维数据采集单元、三维数据云存储单元和三维数字内容云计算单元。所述三维数据采集单元用于采集数据，所述三维数据云存储单元用来在云端存储和读取三维数据；所述三维数字内容云计算单元通过云端服务器并行计算处理器智能生成所需的三维数字内容。该平台具有优异的兼容性，对三维模型数据与三维动作数据匹配速度快、精确度高，能够适应任何形式的三维动作捕捉系统，降低了三维数字内容制作门槛，用户可充分调用客户端模块，在网页和APP中使用该技术获得同样高质的三维数字内容和同等的用户体验。 | ||||||
| 779 | 一种基于深度学习的人体动作捕捉与虚拟动画生成方法 | CN201910304590.X | 2019-04-16 | CN110033505A | 2019-07-19 | 林杰; 崔健; 石光明; 刘丹华; 齐飞; 赵光辉; 金星 |
| 本发明公开了一种基于深度学习的人体动作捕捉与虚拟动画生成方法，包含以下步骤：A、采集演员动作并转换成视频流信号输入；B、姿态检测网络预训练；C、提取人体姿态序列；D、姿态条件生成对抗网络预训练；E、将姿态序列输入姿态条件生成对抗网络，输出与人体动作同步的动画视频。本发明有效的减少了动画制作的成本，提升了普通用户的可操作性，也提高了动画的产出效率，可作为一种媒体创建工具来进行特效演示、Demo的实时生成以及动画和电影的快速制作，也可作为短视频应用中的交互式滤镜，虚拟现实体感游戏的辅助等，从而有利于动作捕捉技术大范围落地商用与推广。 | ||||||
| 780 | 一种运笔动作捕捉系统、装置及绘画风格仿真方法 | CN201510436345.6 | 2015-07-23 | CN105160296B | 2019-06-14 | 谢宁; 王盛; 胡斌 |
| 本发明涉及图像处理领域，尤其涉及的是一种运笔动作捕捉系统、装置及绘画风格仿真方法，系统包括主控制模块、视频采集模块、影像投射模块、数据存储模块和处理模块，用于笔刷的运笔姿态数据的采样、提取和同步化处理以及形成艺术风格化结果。根据绘画风格仿真方法的步骤，用户输入的照片形成如上艺术风格化的结果，本发明的绘画风格仿真方法不仅可以将任意输入的照片都形成该艺术风格，而且实现了立体化、整体化、连续化的风格分析。 | ||||||
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