公开(公告)号：CN117058713A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310992087.4

申请日：2023-08-08

Applicant: 东南大学

Inventor： 王帅 ,  梅洛瑜 ,  李文炜

IPC: G06V40/10 ,  G01C21/16 ,  G01C21/00 ,  G01C21/20 ,  G01S19/47 ,  G01S13/88 ,  G01S7/02 ,  G01S13/06 ,  G01S13/66 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/34 ,  G06T7/73 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于头戴式毫米波雷达的第一人称姿态估计方法及系统，首先通过与雷达集成的I MU中获得雷达的运动数据，将运动数据送入神经网络学习后，获得雷达的相对6D轨迹；再将毫米波点云从雷达坐标系全部转换为H坐标系，解耦雷达运动的影响，通过神经网络学习上半身准确的关节位置；最后利用上半身和下半身之间的关联，通过神经网络分别对上半身骨架和下半身点云进行特征提取，并进行特征融合，学习人体运动先验，从而得到人体下半身准确的关节位置，最终完成全身的人体姿态估计。本方法利用人体运动先验成实现人体下半身的姿态估计，克服了下半身信息缺失的挑战，实现了在各种环境下进行稳健的人体姿态估计并避免隐私泄露，更加的精准安全。