摘要
本发明涉及一种基于骨骼‑肌肉互动模型的多人动作捕捉实时驱动数字人方法,属于人工智能与泛元宇宙领域。该方法利用YOLO‑Pose检测人体关键点,并通过双阶段动态遮挡点补偿方法获取遮挡点位置,保证关键点的准确性。采用多维专有‑共享特征推理的三维关键点深度提取器,结合MT ransPose模型,输出人体关键点的三维坐标。提出“真人‑骨骼模型‑数字人”实时映射方法,将三维关键点映射到标准人体骨架模型,并通过权重映射算法将数字人角色与骨架模型绑定。基于骨骼‑肌肉互动模型,通过引入骨骼刚体动力学模型和肌肉力线模型的力学作用,使数字人准确反映真实运动姿态,实现多人动作捕捉实时驱动数字人的过程。
技术关键词
关节点
人体骨骼模型
多人动作捕捉
顶点
骨骼系统
点补偿方法
人体关键点
骨架模型
深度值
矩阵
人体骨架
力矩
加速度
映射算法
关系
运动
系统为您推荐了相关专利信息
多传感器信息融合
刀具磨损图像
多域特征
训练样本集
皮尔逊相关系数
协方差矩阵
PWM整流器
球面
状态空间方程
无迹卡尔曼滤波
三维模型
对象
参数
计算机可执行指令
数据处理方法