一种3d运动识别的方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及运动识别技术领域，特别涉及一种3D运动识别的方法及装置。
【背景技术】
[0002] 基于轨迹的运动识别分析在机器人和自动化领域一直是热门的研究课题。该研究 课题发展至今，对复杂的运动进行识别仍然是人们在各种应用领域中不得不面对的巨大挑 战。
[0003] 现如今，越来越多基于运动识别的应用正在工程领域中发挥着巨大的作用，例如 手势识别、视频监控、自动监测与识别、人机交互等。
[0004] 对于较好的运动识别效果而言，良好的运动轨迹模型和高效的识别引擎缺一不 可。因为，运动轨迹是进行运动模式识别的重要线索，而使用良好的轨迹模型更有助于提取 突出的运动特征。同时，为了兼顾识别的速度和精度，必须要有高效的识别引擎来配合轨迹 模型的工作。现存的很多运动识别方法运用了欧氏距离、轨迹轮廓描述、各种各样的变换函 数等多种手段和工具。但这些方法基本上都不能有效利用运动轨迹的显著特征，因此，多数 情况下不能用来识别复杂的运动轨迹。
[0005] 因此，针对上述技术问题，有必要提供一种新型的对复杂3D运动进行识别的方 法。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是提供一种3D运动识别的方法，该方法能够有效的利用运动轨迹 的显著特征来进行运动识别，从而提高了 3D复杂运动的识别精度和准确率。
[0007] 为解决上述技术问题，本发明提供一种3D运动识别的方法，包括：
[0008] 获取物体3D运动轨迹上的预定个数的轨迹点；
[0009] 根据所述轨迹点的位置信息，将所述轨迹点按照预定规则形成至少一个轨迹原 子；
[0010] 按照预定算法对每个所述轨迹原子中的所有轨迹点进行计算，得到每个轨迹点的 积分不变描述子，并将每个所述轨迹原子中的所有轨迹点的积分不变描述子按轨迹顺序排 列，作为每个所述轨迹原子的积分不变描述子；
[0011] 将所述物体3D运动轨迹的所有轨迹原子的积分不变描述子与数据库中所有运动 轨迹的积分不变描述子进行匹配，确定所述物体3D运动轨迹的类型。
[0012] 其中，所述根据所述轨迹点的位置信息，将所述轨迹点按照预定规则形成至少一 个轨迹原子包括：
[0013] 根据每个所述轨迹点在3维空间中的位置信息，按照预定类型标签算法对每个所 述轨迹点进行计算，确定每个所述轨迹点的类型标签；
[0014] 根据所述每个所述轨迹点的类型标签，将所有轨迹点中位置相邻且具有相同类型 标签的轨迹点形成一个轨迹原子，其中，每个所述轨迹原子中包括至少一个轨迹点。
[0015] 其中，所述按照预定类型标签算法对每个所述轨迹点进行计算，确定每个所述轨 迹点的类型标签包括：
[0016] 确定待测轨迹点，根据所述待测轨迹点及与所述待测轨迹点相邻的前一个轨迹点 和相邻的后一个轨迹点的位置信息，判断三个轨迹点是否共线；
[0017] 若共线，则所述待测轨迹点的类型标签为直线类；
[0018] 若不共线，则根据所述待测轨迹点及与所述待测轨迹点相邻的前一个轨迹点和相 邻的后两个轨迹点构成一个四面体，并计算所述四面体的体积值，将所述体积值与阈值进 行比较；
[0019] 若所述体积值小于阈值，则所述待测轨迹点及与所述待测轨迹点相邻的后一个轨 迹点的类型标签为平面曲线类；
[0020] 若所述体积值大于阈值，则根据所述待测轨迹点及与所述待测轨迹点相邻的前一 个轨迹点和相邻的后两个轨迹点的位置信息，计算四个轨迹点的螺旋方向值；
[0021] 若螺旋方向值大于零，则所述待测轨迹点及与所述待测轨迹点相邻的后一个轨迹 点的类型标签为右手螺旋曲线类；
[0022] 若螺旋方向值小于零，则所述待测轨迹点及与所述待测轨迹点相邻的后一个轨迹 点的类型标签为左手螺旋曲线类。
[0023] 其中，所述按照预定算法对每个所述轨迹原子中的所有轨迹点进行计算，得到每 个轨迹点的积分不变描述子包括：
[0024] 依次将所述每个轨迹点作为球心，并以预设长度的半径作球，将轨迹在球体内的 部分作为选定3D曲线；
[0025] 将所述选定3D曲线投影到规定平面上得到对应的平面曲线，并将所述平面曲线 上进行曲线积分运算，将运算的结果作为相对应轨迹点的积分不变描述子。
[0026] 其中，所述将所述物体3D运动轨迹的所有轨迹原子的积分不变描述子与数据库 中所有运动轨迹的积分不变描述子进行匹配，确定所述物体3D运动轨迹的类型包括：
[0027] 根据所述物体3D运动轨迹的所有轨迹原子的积分不变描述子与数据库中所有运 动轨迹的积分不变描述子，计算所述物体3D运动轨迹与数据库中的每一条运动轨迹的距 离值；
[0028] 选择所述距离值中最小的距离值所对应的运动轨迹的类型作为所述物体3D运动 轨迹的类型。
[0029] 其中，所述计算所述物体3D运动轨迹与数据库中的每一条运动轨迹的距离值包 括：
[0030] 按照分层的动态时间规整算法，计算所述物体3D运动轨迹与数据库中的每一条 运动轨迹的距离值。
[0031] 本发明提供一种3D运动识别的装置，包括：
[0032] 获取模块，用于获取物体3D运动轨迹上的预定个数的轨迹点；
[0033] 轨迹原子模块，用于根据所述轨迹点的位置信息，将所述轨迹点按照预定规则形 成至少一个轨迹原子；
[0034] 描述模块，用于按照预定算法对每个所述轨迹原子中的所有轨迹点进行计算，得 到每个轨迹点的积分不变描述子，并将每个所述轨迹原子中的所有轨迹点的积分不变描述 子按轨迹顺序排列，作为每个所述轨迹原子的积分不变描述子；
[0035] 类型模块，用于将所述物体3D运动轨迹的所有轨迹原子的积分不变描述子与数 据库中所有运动轨迹的积分不变描述子进行匹配，确定所述物体3D运动轨迹的类型。
[0036] 其中，所述轨迹原子模块包括：
[0037] 标签单元，用于根据每个所述轨迹点在3维空间中的位置信息，按照预定类型标 签算法对每个所述轨迹点进行计算，确定每个所述轨迹点的类型标签；
[0038] 轨迹原子单元，用于根据所述每个所述轨迹点的类型标签，将所有轨迹点中位置 相邻且具有相同类型标签的轨迹点形成一个轨迹原子，其中，每个所述轨迹原子中包括至 少一个轨迹点。
[0039] 其中，所述描述模块包括：
[0040] 选定单元，用于依次将所述每个轨迹点作为球心，并以预设长度的半径作球，将轨 迹在球体内的部分作为选定3D曲线；
[0041] 计算单元，用于将所述选定3D曲线投影到规定平面上得到对应的平面曲线，并将 所述平面曲线上进行曲线积分运算，将运算的结果作为相对应轨迹点的积分不变描述子；
[0042] 描述单元，用于将每个所述轨迹原子中的所有轨迹点的积分不变描述子按轨迹顺 序排列，作为每个所述轨迹原子的积分不变描述子。
[0043] 其中，所述类型模块包括：
[0044] 距离单元，用于根据所述物体3D运动轨迹的所有轨迹原子的积分不变描述子与 数据库中所有运动轨迹的积分不变描述子，计算所述物体3D运动轨迹与数据库中的每一 条运动轨迹的距离值；
[0045] 类型单元，用于选择所述距离值中最小的距离值所对应的运动轨迹的类型作为所 述物体3D运动轨迹的类型。
[0046] 本发明所提供的3D运动识别的方法，包括：获取物体3D运动轨迹上的预定个数的 轨迹点；根据轨迹点的位置信息，将轨迹点按照预定规则形成至少一个轨迹原子；按照预 定算法对每个轨迹原子中的所有轨迹点进行计算，得到每个轨迹点的积分不变描述子，并 将每个轨迹原子中的所有轨迹点的积分不变描述子按轨迹顺序排列，作为每个轨迹原子的 积分不变描述子；将物体3D运动轨迹的所有轨迹原子的积分不变描述子与数据库中所有 运动轨迹的积分不变描述子进行匹配，确定物体3D运动轨迹的类型。
[0047] 该方法基于积分不变描述子的3D运动识别方法，首先采样运动轨迹获得多个轨 迹点，根据每个轨迹点在3维空间中的位置信息，将整个轨迹划分成若干个轨迹原子。按预 定算法对每个轨迹点进行运算，获得每个轨迹点的积分不变描述子。基于整个轨迹的轨迹 原子的积分不变描述子，将待识别轨迹与数据库中已知运动类型的轨迹进行匹配，确定物 体3D运动轨迹的类型，以完成运动识别。本发明能够有效的利用运动轨迹的显著特征来进 行运动识别，从而提高了3D复杂运动的识别精度和准确率。
【附图说明】
[0048] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据 提供的附图获得其他的附图。
[0049] 图1为本发明实施例所提供的3D运动识别的方法的流程图；
[0050] 图2为本发明实施例所提供的3D运动识别的装置的结构框图；
[0051] 图3为本发明实施例所提供的轨迹点处球函数的示意图；
[0052] 图4为本发明实施例所提供的求取积分不变描述子的积分过程的示意图。
【具体实施方式】
[0053] 本发明的核心是提供一种3D运动识别的方法，该方法能够有效的利用运动轨迹 的显著特征来进行运