| 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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| 841 | 基于动作捕捉的三维数字孪生内容智能制作方法 | CN202310790071.5 | 2023-06-30 | CN116522096B | 2023-11-10 | 彭中莲 |
| 本发明涉及三维模型制作技术领域，尤其涉及基于动作捕捉的三维数字孪生内容智能制作方法，本发明通过从制作前的准备和制作后内容评估两个角度进行全面性分析，即对制作前的动作捕捉设备和采集传感器进行监管，以便为后续的三维数字孪生内容制作提供数据支持，有助于保证动作捕捉的精度和数据采集的有效性以及全面性，通过采集动作捕捉设备的运行数据，并进行运行监管评估分析，以保证动作捕捉设备的预警效果，且通过从延误风险值和运行风险值两个维度对数据采集传感器进行风险评估，有助于提高分析结果的准确性，同时解决采集传感器监管力度低的问题，进而提高采集传感器采集数据的有效值和精准性。 | ||||||
| 842 | 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 | CN111382701B | 2023-09-22 | 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。 | ||||||
| 843 | 一种基于红外光学动作捕捉系统的多车协同建图方法 | CN202310646844.2 | 2023-06-02 | CN116758115A | 2023-09-15 | 王沁峰; 梁博; 魏冬; 陈宁; 陈汉腾; 李盼盼; 黄东龙 |
| 本发明公开了一种基于红外光学动作捕捉系统的多车协同建图方法，包括多辆自移动小车与光学三维动作捕捉系统，所述光学三维动作捕捉系统包括红外线摄像头与数据分析处理中心，将光学三维动作捕捉系统中红外线摄像头安装设立与使用区的上部，多辆自移动小车车身设立可供红外线摄像头监控的靶点。本发明与现有技术相比的优点在于：提供一种方便使用，可多车协同建图，减少通讯系统信息传输频率，可准确确定坐标建图使用的一种基于红外光学动作捕捉系统的多车协同建图方法。 | ||||||
| 844 | 一种光学动作捕捉系统三维轨迹异常点抑制和处理方法 | CN202310899897.5 | 2023-07-21 | CN116612243A | 2023-08-18 | 陈超; 石海军; 邓科 |
| 本发明涉及光学动作捕捉系统技术领域，且公开了一种光学动作捕捉系统三维轨迹异常点抑制和处理方法，包括以下步骤：S1：图像动态自适应去背景；S2：识别并筛选marker点；S3：相机帧时间同步和超前帧恢复；S4：三维点重建，使用三角测量法对每个marker点进行三维重建，计算三维坐标，多帧连续的三维坐标组成轨迹线；S5：轨迹异常点识别和处理；S6：轨迹噪声平滑，使用卡尔曼滤波实现。该光学动作捕捉系统三维轨迹异常点抑制和处理方法，通过图像动态自适应去背景，在不干扰marker点提取的前提下，去除相对静态干扰因素，极大提高marker点识别的准确率，抑制三维重建异常点的生成。 | ||||||
| 845 | 基于稀疏传感器的人体动作捕捉、定位和环境建图方法 | CN202310484842.8 | 2023-04-28 | CN116503540A | 2023-07-28 | 徐枫; 伊昕宇 |
| 本发明公开了基于稀疏传感器的人体动作捕捉、定位和环境建图方法，该方法包括：获取IMU传感器的惯性测量值和相机拍摄图像；基于惯性测量值进行求解得到人体状态数据和相机状态数据；利用已经重建的稀疏地图点对相机状态数据和相机拍摄图像进行相机姿态的重投影优化得到优化后的相机位姿和置信度；基于人体状态数据和优化后的相机位姿和置信度，进行人体位置定位和全局运动矫正得到最终人体姿态和位置，并对已经重建的稀疏地图点和最终人体姿态和位置进行实时渲染，得到可视化渲染结果。本发明首次实现了基于稀疏可穿戴传感器的实时同时人体和环境感知，并相对于两个领域中的最先进技术均大幅提高了定位精度。 | ||||||
| 846 | 基于动作捕捉的运动监测方法、装置、设备及存储介质 | CN202310524593.0 | 2023-05-11 | CN116246350A | 2023-06-09 | 薄金龙; 许治; 姬广博; 孙娜娜 |
| 本发明属于运动数据处理技术领域，具体涉及基于动作捕捉的运动监测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：将采集的运动视频按照时序分解形成动作编号的图像帧，并基于人体运动捕捉模型提取图像帧中的骨骼点数据；根据骨骼点数据拟合人体骨骼姿势，生成人体骨骼姿势数据并在三维空间中呈现出对应的三维人体骨骼模型；将图像帧中当前图像帧及相邻图像帧的骨骼点数据输入动作趋势模型，根据骨骼点数据的移动轨迹方向确定人体骨骼姿势的运动趋势；将当前图像帧的人体骨骼姿势以及运动趋势与预存的标准动作图库进行比对，确定当前图像帧的动作姿势并计算出异常运动数据。本发明提高了运动监测的准确率及效率。 | ||||||
| 847 | 无标记动作捕捉与IMU结合的头部位姿定位方法及装置 | CN202211452514.1 | 2022-11-21 | CN116242342A | 2023-06-09 | 陈伟; 谢良; 林书宇; 闫野; 印二威; 施忠臣; 张皓洋; 白晓伟; 赵少楷 |
| 本发明涉及定位定向技术领域，具体涉及一种无标记动作捕捉与IMU结合的头部位姿定位方法及装置。创新地引入无标记动作捕捉系统，通过外部场景相机获取人体头部姿态的信息，替代VINS‑Fusion系统的回环检测算法，可以实现无需头部摄像机的位姿定位算法，并去除VINS‑Fusion系统中随时间产生的累积误差，提高位姿精度，可以实现在室内没有GPS信号辅助的情况下，获取到头部的位置信息并对IMU的状态进行约束优化，使得最终的位置误差在5cm级，姿态误差在5°级，由于ESKF(误差状态卡尔曼滤波)的计算量小，速度快，可以实时进行解算，符合在线运行需求，减少设备功耗，延长设备续航时间。 | ||||||
| 848 | 基于多线程的动作捕捉方法、装置、设备及存储介质 | CN202010191139.4 | 2020-03-18 | CN111427697B | 2023-06-06 | 吴昆临; 许秋子 |
| 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于多线程的动作捕捉方法、装置、设备及存储介质，用于通过接收线程、计算主线程和绘制线程同时接收动作数据、计算动作数据和绘制动作图像，解决了绘制的图像出现延时、卡顿和拖尾的问题，能够实现实时同步的效果。基于多线程的动作捕捉方法包括：通过接收线程实时捕捉目标终端的多个动作帧数据，并将多个动作帧数据写入标记点队列，得到动作标记点队列；在计算主线程中对动作标记点队列进行计算，得到姿态计算帧数据；通过计算主线程对姿态计算帧数据进行计算，得到人体姿态数据；通过绘制线程按照预置显示屏刷新率对人体姿态数据进行绘制，得到人体动作图像，并在预置显示屏中显示人体动作图像。 | ||||||
| 849 | 多通道数字信号并行传输的动作捕捉系统及电子设备 | CN202211338659.9 | 2022-10-28 | CN116069160A | 2023-05-05 | 蒿杰; 袁学俊; 胡文庆; 吴天强 |
| 本发明提供一种多通道数字信号并行传输的动作捕捉系统及电子设备，该系统包括：载具底板，所述载具底板包括各身体节点对应的印制电路板；各所述身体节点对应的印制电路板之间通过极细同轴线连接；传感器模块，与所述载具底板连接，用于采集各所述身体节点的运动参量；主控板模块，分别与所述载具底板和所述传感器模块连接，用于根据所述运动参量捕捉各所述身体节点的动作信息。本发明提供的多通道数字信号并行传输的动作捕捉系统通过极细同轴线连接系统的各个功能模块，能够有效解决多通道数字信号并行传输时的串扰问题，避免各路信号互相干扰。 | ||||||
| 850 | 基于惯性传感器的双人皮划艇上肢动作捕捉方法 | CN202310060115.9 | 2023-01-18 | CN116027905A | 2023-04-28 | 仇森; 刘佳艺; 刘龙; 王哲龙; 赵红宇 |
| 本发明属于人体动作捕捉领域，提出一种基于惯性传感器的双人皮划艇上肢动作捕捉方法，应用于实际划船场景中，对双人皮划艇中的上肢运动进行运动学姿态分析。基于惯性传感器的动作捕捉系统包括六个惯性节点、一个接收节点和上位机。每个惯性节点可通过接收节点将数据发送到上位机；完成初始校准后，运用扩展卡尔曼滤波方法提升数据融合精度，解算出各时刻的姿态信息；从运动信息中提取关节角度，利用动态时间规整方法分析两个划艇运动员的姿态同步效果。本发明适用于实际场景下的皮划艇训练，可以同时监测双人运动姿态，对关节角进行同步分析，帮助教练和运动员明确训练效果和改进技术动作。 | ||||||
| 851 | 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 | CN113536952B | 2023-04-21 | 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。 | ||||||
| 852 | 一种动作捕捉系统的速度精度测量方法、系统及装置 | CN202211342554.0 | 2022-10-31 | CN115389246B | 2023-03-03 | 栾俊达; 乔波; 杨坤; 姚帅; 李南阳; 方世世; 谢斌斌; 刘幸 |
| 本发明公开了一种动作捕捉系统的速度精度测量方法、系统及装置，包括：将待测的标记点和运动传感器设置于可运动设备上，获取所述运动传感器采集的运动数据，以所述运动传感器的运动表征所述标记点的运动数据，对比所述步骤获得的运动数据，获得所述动作捕捉系统的速度精度。本发明中运动传感器速度表征的标记点速度可以与动作捕捉系统获取的标记点的运动速度形成参考，进而可以计算出运动传感器速度表征的标记点运动速度与动作捕捉系统获取的标记点的运动速度之差，即为动作捕捉系统的速度精度，该方法巧妙地将运动传感器与标记点同时固定在可运动设备上，可以简单、快速测量得到动作捕捉系统的速度精度。 | ||||||
| 853 | 格斗机器人控制器关节动作捕捉方法、装置、设备及介质 | CN202211533774.1 | 2022-12-02 | CN115674138A | 2023-02-03 | 邓朝阳; 陈东东; 王陈正志; 招俊健; 关健泳 |
| 本发明属于关节动作捕捉技术领域，尤其涉及一种格斗机器人控制器关节动作捕捉方法、装置、设备及介质。本发明的格斗机器人控制器关节动作捕捉方法，用可穿戴式动作捕捉设备识别人体的关节动作，可穿戴式动作捕捉设备包括穿戴件和上肢组件，另一端设置有用于在外力作用下带动上肢组件动作的操控部，上肢组件包括若干个依次连接的上肢部件，相邻两个上肢部件之间以可转动连接的方式形成关节，所述方法包括以下步骤：获取所述上肢组件中各相邻两关节之间的距离；获取上肢组件中各个关节转动的角位置；根据各个关节之间的距离和各个关节转动的角位置获取上肢组件的位置和姿态；根据上肢组件的位置和姿态获取人体的关节动作。本发明可快速准确的获得人体关节动作。 | ||||||
| 854 | 多功能全向移动平台、脚部位置约束方法及动作捕捉方法 | CN202211161405.4 | 2022-09-22 | CN115393570A | 2022-11-25 | 薛源; 赵争 |
| 本申请公开了一种多功能全向移动平台、脚部位置约束方法及动作捕捉方法，包括底座、传感器阵列和移动平台组件；其中，所述移动平台组件设于所述底座上，所述移动平台组件包括多个可受驱动主动旋转的传动轮组，多个所述传动轮组用于配合实现X方向和Y方向的运动输出，所述X方向和Y方向为互相垂直的方向；所述传感器阵列设于所述底座上，所述传感器阵列由多个定位传感器以阵列分布形成，所述定位传感器设于所述传动轮组的下方，用于实时获取位于传动轮组上方的脚部位置，移动平台组件可基于所述脚部位置控制传动轮组旋转，以将脚部约束在设定位置。本申请解决目前同时具有位置约束和位置定位功能的设备结构复杂，用户体验较差的问题。 | ||||||
| 855 | 一种基于三维空间动作捕捉的人体平衡测量方法和系统 | CN202210121895.9 | 2022-02-09 | CN114532986B | 2022-11-04 | 冯振; 朱文成; 佟良远; 彭斌; 刘岸风; 张昊; 武睿 |
| 本发明涉及一种基于三维空间动作捕捉的人体平衡测量方法和系统。该方法的步骤包括：对测试者的动作进行采集，获得人体骨骼点的三维坐标数据；根据人体骨骼点的三维坐标数据，计算各个动作的平衡参数；根据平衡参数，通过平衡能力计算公式得出平衡分数；根据平衡分数确定测试者的平衡能力。其中测试者的动作为标准化动作，包括：重复坐下起立、串联站立、半串联站立、起立行走试验。本发明提出了一套标准化的平衡测试动作和定量化的平衡参数，提出了科学的、客观的、标准的平衡能力计算公式，将平衡能力定量化，并对应到平衡能力等级，无需穿戴任何传感设备，让测试者在尽量完全自然状态下执行测试动作，能够快速便捷的进行平衡能力参数测评。 | ||||||
| 856 | 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 | CN112256125B | 2022-09-13 | 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。 | ||||||
| 857 | 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 | CN113158906B | 2022-09-02 | 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。 | ||||||
| 858 | 一种基于动作捕捉的电池保护板测试宏指令及其控制系统 | CN202210456395.0 | 2022-04-28 | CN114839920A | 2022-08-02 | 胡文青; 樊文豪; 刘志辉; 彭观强; 夏得欢; 唐凯; 张志平 |
| 本发明涉及自动控制技术领域，且公开了一种基于动作捕捉的电池保护板测试宏指令及其控制系统，包括显示器模块和通讯设备模块以及电池测试仪，所述电池测试仪主要分为六个模块，六个所述模块分为别：软件定位模块、视觉判断模块、鼠标控制模块、键盘控制模块、外围仪控制模块和信息整合模块。该基于动作捕捉的电池保护板测试宏指令及其控制系统，通过软件代码，调用Windows系统的API，控制鼠标和键盘，在第三方软件界面进行鼠标和键盘输入操作，再根据视觉分析，判断操作结果，首先对要操作的软件界面进行最大化定位，通过调用windows系统API来设置鼠标的输入位置和操作方法，再配合键鼠相关API，控制键鼠轨迹，实现模拟键鼠输入信息，通过对当前窗口截图。 | ||||||
| 859 | 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 | CN113420719B | 2022-07-22 | 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。 | ||||||
| 860 | 稀疏IMU实时人体动作捕捉及关节受力预测方法及系统 | CN202210312217.0 | 2022-03-28 | CN114417738A | 2022-04-29 | 徐枫; 伊昕宇 |
| 本申请涉及人体动作捕捉技术领域，特别涉及一种稀疏IMU实时人体动作捕捉及关节受力预测方法及系统，方法包括：采集人体的左手腕处、右手腕处、左膝下部、右膝下部、头部和腰部的惯性数据，得到骨骼在人体坐标系中的骨骼朝向和加速度，将骨骼朝向和加速度输入至预设的人体运动学模型，预测人体姿态、运动、以及人‑地接触信息并输入至预设的人体动力学模型，预测人体姿态、运动、关节受力和地面作用力，解决了需要通过绑定大量的传感器进行人体动捕及关节受力预测，从而阻碍人体运动等问题，通过双重PD控制器连接人体运动学模型和人体动力学模型，融合为一个整体的稀疏惯性动捕和受力预测系统，实现了可靠的实时人体动捕及关节受力预测。 | ||||||
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