摘要
本发明提供了机器人动作识别技术领域的一种基于MediaPipe和卡尔曼滤波的动作识别方法及系统,方法包括如下步骤:步骤S1、表演机器人实时采集动作视频,通过MediaPipe将所述动作视频转换为JSON文件;步骤S2、解析所述JSON文件得到动作的关键点数据,基于各所述关键点数据计算动作的先验状态估计以及先验协方差矩阵;步骤S3、基于所述先验协方差矩阵计算卡尔曼增益;步骤S4、基于所述卡尔曼增益对先验状态估计以及先验协方差矩阵进行更新,进而对各所述关键点数据进行卡尔曼滤波;步骤S5、基于卡尔曼滤波后的各所述关键点数据进行动作识别。本发明的优点在于:极大的提升了表演机器人动作识别的准确性。
技术关键词
卡尔曼滤波
协方差矩阵
动作识别方法
表演机器人
关键点
动作识别系统
视频
数据
观测噪声
动作识别技术
格式化
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