一种基于大模型的人体姿态数据集构建方法

本发明提供一种基于大模型的人体姿态数据集构建方法。先利用大语言模型结合细粒度属性数据库生成运动描述，再通过MoMask模型转化为3D人体骨骼运动数据，并进行质量控制。接着对运动数据进行视图控制和步态速度控制，以增加数据多样性。之后进行雷达数据仿真，包括人体建模、RCS估算、雷达信号生成与处理，生成微多普勒谱图。同时采用VQ‑VAE模型生成背景噪声并添加、模拟遮挡，增强数据真实度。最后构建包含多种活动的数据集。该方法生成的数据集具有语义和物理多样性，能高保真模拟真实场景，有效提升人体姿态识别模型的性能，为相关技术在多领域的应用提供有力支持。