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申请/专利权人：江西格如灵科技股份有限公司

摘要：本发明提供一种动态骨骼识别方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括：通过预设传感设备获取多模态数据并根据多模态数据类型分别进行预处理得到多模态预处理数据；根据多模态预处理数据通过预设策略确定融合数据并根据融合数据通过预设深度学习模型确定关键骨骼点数据；根据关键骨骼点数据通过预设算法确定修正数据并根据修正数据和多模态预处理数据通过预设策略确定修正融合数据，再根据修正融合数据通过预设深度学习模型确定修正关键骨骼点数据；根据修正关键骨骼点数据通过预设神经网络确定动作特征数据并根据修正关键骨骼点数据和动作特征数据确定用户骨骼模型。本发明解决了现有技术中缺少一种准确性和鲁棒性高的动态骨骼识别方法的问题。

主权项：1.一种动态骨骼识别方法，其特征在于，所述方法包括：通过预设传感设备获取多模态数据，并根据所述多模态数据类型分别进行预处理得到多模态预处理数据；根据所述多模态预处理数据通过预设策略确定融合数据，并根据所述融合数据通过预设深度学习模型确定关键骨骼点数据；根据所述关键骨骼点数据通过预设算法确定修正数据，并根据所述修正数据和所述多模态预处理数据通过所述预设策略确定修正融合数据，再根据所述修正融合数据通过所述预设深度学习模型确定修正关键骨骼点数据；根据所述修正关键骨骼点数据通过预设神经网络确定动作特征数据，并根据所述修正关键骨骼点数据和所述动作特征数据确定用户骨骼模型；根据所述关键骨骼点数据通过预设算法确定修正数据的步骤包括：根据所述关键骨骼点数据与预设数据库比较，确定多个与所述关键骨骼点数据相近的骨骼模型数据；对多个所述骨骼模型数据进行整合得到校对骨骼模型数据；根据所述关键骨骼点数据和所述校对骨骼模型数据通过预设方法确定偏差骨骼点数据，并根据所述偏差骨骼点数据通过所述预设深度学习模型确定修正数据；根据所述关键骨骼点数据与预设数据库比较，确定多个与所述关键骨骼点数据相近的骨骼模型数据的步骤包括：根据所述关键骨骼点数据确定主干骨骼数据和分支骨骼数据，所述主干骨骼数据至少包括头骨数据和躯干数据；将所述头骨数据和所述躯干数据与预设数据库比较确定偏差度小于第一预设阈值的多个第一骨骼模型数据；将所述分支骨骼数据和多个所述第一骨骼模型数据比较确定偏差度小于第二预设阈值的多个第二骨骼模型数据，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值；将所述头骨数据和所述躯干数据与预设数据库比较确定偏差度小于第一预设阈值的多个第一骨骼模型数据的步骤之前包括：对所述主干骨骼数据和所述分支骨骼数据进行分类确定区域骨骼数据种类，并将所述区域骨骼数据和所述预设数据库内标准模型的区域骨骼数据种类比较判断是否存在种类缺失；若否，继续执行所述头骨数据和所述躯干数据与预设数据库比较确定偏差度小于第一预设阈值的多个第一骨骼模型数据的步骤；若是，根据所述主干骨骼数据和所述分支骨骼数据通过预设规则确定补全骨骼数据，并继续执行所述头骨数据和所述躯干数据与预设数据库比较确定偏差度小于第一预设阈值的多个第一骨骼模型数据的步骤直至得到偏差骨骼点数据；根据所述补全骨骼数据和所述偏差骨骼点数据通过所述预设深度学习模型确定所述修正数据。

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