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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于毫米波雷达的多人姿态估计方法，具体步骤为：获取原始多人点云数据以及实时关节点数据，并对两者进行校准，使得两者在相同的三维空间坐标系下，得到实时关节点的三维坐标并作为标签数据；利用基于密度的聚类算法处理原始多人点云数据，去除噪声点并分离点云，得到分离后的多人点云数据，用于构建数据集；对待处理的独立点云数据进行预处理后，将预处理的独立点云数据输入到经过训练的基于点云的姿态估计神经网络，得到实时关节点的三维坐标预测值；所述姿态估计神经网络由空间嵌入层、第一特征提取层、第二特征提取层、全局特征提取层以及多分支的全连接层依次级联而成，所述姿态估计神经网络在所述数据集上训练。
主权项：1.一种基于毫米波雷达的多人姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取原始多人点云数据以及实时关节点数据，对原始多人点云数据以及实时关节点数据进行校准，使得原始多人点云数据以及实时关节点数据在相同的三维空间坐标系下，得到实时关节点的三维坐标，将实时关节点的三维坐标作为标签数据；S2.利用基于密度的聚类算法处理原始多人点云数据，将原始多人点云数据中的噪声点去除并将每个人的点云分离，得到分离后的多人点云数据，分离后的多人点云数据中包含每个人的独立点云数据，由每个人的独立点云数据和标签数据构建数据集；S3.对待处理的独立点云数据进行预处理，得到预处理的独立点云数据，将预处理的独立点云数据输入到经过训练的基于点云的姿态估计神经网络，得到实时关节点的三维坐标预测值；所述姿态估计神经网络由空间嵌入层、第一特征提取层、第二特征提取层、全局特征提取层以及多分支的全连接层依次级联而成，所述姿态估计神经网络在所述数据集上训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于毫米波雷达的多人姿态估计方法
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