Kinect

摘要： 皮影戏作为我国民间传统的艺术形式,具有重要的文化传承价值。然而在现代化发展道路上,皮影戏深受现代新娱乐方式的冲击,呈现演出市场疲软、后继无人、萎缩甚至消亡的局面,因此实现其现代化创新发展是目前急需探索的重要课题。基于此,设计了一种基于Kinect的人体-皮影交互体验装置,该装置中的皮影表演可由人体肢体动作控制,互动性强且操作简单。该装置通过Kinect捕捉人体动作,发出指令到安装于皮影关节处的舵机,由舵机控制皮影模仿人体运动。最后以人体左臂运动为例,测试了左臂运动角度与舵机运动角度,并计算了舵机运动的准确度。结果发现皮影左臂处的舵机跟随人体左臂运动的准确度为96.6%~99.8%,证明其具有较高的准确性和灵敏性。该装置具有较强的趣味性,有利于人们更好地理解和传承皮影文化。

摘要： 传统的舞蹈教学模式主要有现场教学以及看视频教学两种方式,传统的教学模式有时间花费以及效率低等局限性(现场教学无法避免的时间花费、看视频教学的教学效率往往不高),但是E-Learning模式下的教学可以克服以上局限性。随着人机交互模式的发展,用户与计算机之间的交互已经被逐渐普及。Kinect作为一种动作捕捉设备被广泛用于虚拟现实人机交互中,由于Kinect V2通过其深度摄像机以及红外传感器就可以获得用户的深度图像以及人体骨骼关键点信息,因此利用Kinect设备来获取用户的相关数据,以Unity平台为主,开发了一款基于Kinect的、E-Learning模式下的舞蹈教学系统。

摘要： 跌倒是65岁及以上人群因伤害致死的第一位原因.结合受试者个体信息的个性化特征,提出一种基于Kinect三维骨架数据的步态特征提取方法,对老年人的跌倒风险进行评估和预测.将跌倒风险分为高跌倒风险和低跌倒风险两类,考虑数据采集的成本问题,采用新颖性检测模型在不平衡数据集下对特征数据进行训练和评估.实验结果表明,OC-SVM(one-class SVM)检测准确率达86.96%,F1-score为88.55%,能够有效地区分低跌倒风险受试者和高跌倒风险受试者.同时,证明了基于Kinect三维骨架数据预测老年人跌倒风险的潜力.

摘要： 研究显示,智能化的运动训练可以提高运动员的运动水平,因此,近年来智能化运动训练项目取得了飞速的发展。对现有的基于Kinect骨架追踪的研究成果进行了分析研究,主要原理过程概括如下:基于Kinect采集标准运动员的骨架数据;将采集到的数据进行处理,建立标准的数据库;对普通训练者进行骨架节点的采集,提取特征点;最后将普通训练者的运动数据与标准库中的数据进行对比,分析评定运动过程,对近年来研究文献中的相关原理过程进行简单的归纳总结。

摘要： 为克服现有下肢肌肉康复训练存在的不足,文中结合老年人肌肉功能衰退状况,运用模式识别方法开发一种基于Kinect的下肢体感式肌肉康复性训练系统。利用Kinect骨骼追踪技术获取人体下肢姿态、动作的三维坐标数据,计算出关键关节夹角组成特征向量,解决以往人体行为再现中采用关节点三维坐标描述人体姿态所存在的准确度与代表性不高的问题。通过静态与动态的人体下肢数据采集建立标准姿态、动作训练数据库,依据相似性匹配算法与设定阈值的DTW算法实现实时识别,并判断训练者姿态、动作。通过系统中预设的识别评判指标给予训练者及时的训练指导提示,以保证训练判别的一致性与稳定性。与依赖机械、人工的下肢肌肉训练的传统方式相比,文中训练系统在便捷性、动作评判和性价比等方面都有显著的优势。

摘要： 针对虚拟仿真实验平台中设备接口不一致导致在线控制与实时交互难的问题,文中设计一种基于运动捕捉设备Kinect的交互式手工搬运作业虚拟仿真实验系统。该系统由3D体感摄像机Kinect、Windows for SDK开发套件和人机工效仿真软件JACK组成。首先按照规范搭建虚拟手工搬运的实验环境,利用Kinect捕捉人体运动骨骼数据,根据逆运动学知识进行骨骼数据重定;再通过JACK中定制化Kinect模块接口,实现Kinect⁃JACK的实时交互,从而在线控制虚拟人运动并成功运用于手工搬运作业中。结果表明,文中设计的虚拟仿真实验系统充分融合了人机工程学知识与虚拟仿真技术,利用半实物仿真原理拓展了虚拟仿真实验平台的应用范围,为学生提供了良好的交互式体验,提高了实验教学质量。

摘要： 为了解决在无人指导下体育舞蹈自主训练时,对体育舞蹈动作规范性的监督问题,提出了一种基于Kinect的体育舞蹈动作检测系统的研究。借助Kinect三维传感器采集体育舞蹈自主训练者的运动画面,获取体育舞蹈训练现场的原始运动信息。通过目标检测、特征提取、人体关节点检测、姿态匹配计算4个部分,来实现人体姿态估计算法的构建,进而完成体育舞蹈动作检测系统的设计。实验结果表明,所设计系统能自动化的对体育舞蹈动作进行检测,且检测准确度较高,说明所设计系统能实现直观地对体育舞蹈训练进行运动分析指导,有助于提高体育舞蹈训练的便捷性和科学性。

摘要： 针对视觉传感器受自身硬件条件及环境扰动的影响,采集到的关节点运动数据往往存在异常值的问题,为了提高Kinect获取的上肢关节点运动数据的准确性,提出了一种基于相似度函数的上肢关节点改进阈值滤波方法,来减小异常值对运动追踪的影响。基于前景轮廓相似度、肢体比例相似度和分布相似度构建了关节点相似度函数,将其用于评估截取的每帧关节点数据的可信度;分析了函数中各项参数对整体相似度的影响,基于相似度函数改进了阈值筛选法,并将其用于评估后的关节点数据的滤波;基于滤波后的上肢关节点运动数据完成了人机交互实验,提高了机械臂模仿人臂抓取的成功率。在跟踪人体上肢关节点运动时,与传统滤波方法相比,所提方法对关节点滤波的误差率更低,且具有较好的滤波稳定性和滤波速度。

摘要： 本文设计一个基于穿戴设备的人体运动数据采集系统,该系统结合了运动人体科学、生物力学及人因工程学等多学科交叉知识。系统通过可穿戴采集设备Neuron与视觉识别设备Kienct完成对人体骨骼数据的获取,通过Visual Studio开发平台搭建系统框架,利用C#完成系统界面的设计,通过编写程序完成Neuron和Kinect对人体运动数据的采集以及实时数据的展示。本系统可以存储数据形成项目文件,并对采集的数据进行分析与研究,通过分析验证能够获得两个采集设备采集的数据变化,为工程控制等方面提供数据服务。

摘要： 为实现最直观的人机交互方式,与仿人机器人的动作模仿,建立了仿人机器人系统。利用Kinect体感摄像机的骨骼追踪技术,采集示教者的重要关节骨骼点三维空间坐标,对采集到的数据进行霍尔特指数平滑滤波处理。基于骨骼数据建立机器人手臂重要关节的数学模型,将骨骼数据转换成相应伺服电机控制信息。并发送到仿人机器人主控制器驱动各关节伺服电机转动,实现动作模仿。实验结果表明,所述建模方法适用于仿人机器人手臂动作模仿系统,能够实现实时动作模仿,且运动平滑无抖动,动作模仿效果较好。

摘要： 本申请公开了一种基于Kinect的卒中风患者康复训练与评估方法，包括以下步骤：利用深度相机获取患者做康复动作时的若干个关节点的三维坐标；对所述关节点的置信度进行判断，得到判断结果；当所述判断结果为是时，计算所述患者骨骼余弦角度和所述关节点瞬时速度形成测试特征向量；计算所述测试特征向量与标准库中动作相识度，得到所述患者的动作类别；利用评分模型对所述患者的康复动作进行评分，并给出指导意见。本申请解解决了现有技术中数据误差、关节点数据丢失的技术问题，实现了采集的数据进行均值滤波处理，减小噪声影响，并且可以对于缺失关节点数据进行数据预测修复处理，提高数据质量，能够给患者提供了更好的动作分析指导。

摘要： 本申请属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于Kinect的SLAM优化方法及装置。所述方法包括步骤S1、获取空间环境中的彩色图像与深度图像，每一帧彩色图像对应一帧深度图像；步骤S2、提取图像的ORB特征点，并且将提取到的ORB特征点利用PnP算法进行机器人位姿计算，获得第一关键帧；步骤S3、基于回环检测获得能够构成回环的第二关键帧，所述回环检测包括基于由K叉树聚类生成的字典对重要重检索帧进行回环检测，所述重要重检索帧是指连续丢失设定数量的帧后的当前帧；步骤S4、基于所述第一关键帧及第二关键帧估计机器人移动轨迹。本申请提高了检测效率，降低了机器人在实际运动过程中遇到突发问题导致丢帧从而引起定位失败的风险，提高了算法的鲁棒性。

摘要： 本发明适用于教室上课辅助系统技术领域，提供了一种基于多台Kinect的教室上课辅助系统，包括电脑终端，还包括：多台Kinect设备，用于获取多张深度图；融合模块，用于将多张深度图融合成一张教室深度图；分割模块，用于分割出每个学生位置的深度图；行为预设模板，用于统计学生行为；模式匹配模块，用于将每个学生的深度图与行为预设模板进行比较。本发明基于多台Kinect3D点云融合技术，能够获取整间教室的深度图，通过该深度图标记出来座位信息和学生位置信息；通过分析每个学生的深度图，提取出：坐正听讲，趴着，起立，举手，缺席，低头行为。

摘要： 本发明公开了一种基于Kinect的水下地形3D成像监测装置及其监测方法，涉及水下不规则的表面或轮廓的计量技术领域，其装置包括Kinect组件以及用于容纳Kinect组件的壳体，所述壳体的整体呈圆柱状，其由迎水端面板、背水端面板，以及外周面板合围形成，所述迎水端面板沿圆周方向均匀开设有进水孔，且进水孔的内部安装有滤网。本发明在突遇障碍物或者在检测时需要突然对某个地形进行详细检测时，第一驱动部件停止后，第二驱动部件能推动阻力板朝向外周面板一侧移动，以使的阻力板伸出外周面板，增大水阻，避免因残留推力而继续移动的时间过长，不能及时停止下来，容易使壳体发生漂移发生碰撞。

摘要： 本发明提供了一种基于Kinect的运动障碍康复训练系统，根据第一灰度图像和第二灰度图像中Neck、WristRight、WristLeft骨骼点处的Neck宽度、WristRight宽度、WristLeft宽度以及用户身高得到用户画像，获取用户输入的难易度，并根据用户画像计算得到与用户对应的训练参数权重，根据所述难易度、所述训练参数权重、骨骼点位置信息以及标准动作，判断用户动作是否合格。本发明解决了无法根据用户身体特征调整用户动作的问题，结合用户设置的难易度调整康复训练，而且只需要借助现有的Kinect，不需要额外的设备，十分适合在家庭中进行康复训练的用户。

摘要： 本发明涉及体育训练设备技术领域，公开了一种基于Kinect骨骼数据的运动量监测方法、装置及系统，其方法是先接收由Kinect设备对目标运动人员实时采集的Kinect骨骼数据，然后根据该数据确定各个人体部位的实时质心坐标，再然后针对所述各个人体部位，根据对应的重量值和实时质心坐标，计算得到对应的且在当前运动瞬间所具有的机械能，再然后将整个人体在相邻两运动瞬间的机械能增量视为运动量瞬态值，进而将累加所得的机械能总增量视为从起始运动瞬间至所述当前运动瞬间的总运动量，最后通过阈值比较方式来判断运动量是否已达标，并进行提醒，如此不但可以解决现有运动量监测方式所存在佩戴体验不好和运动不自由的问题，还可以提升运动量监测结果的准确性。

摘要： 本发明提供一种更具普适性的基于Kinect的人体步态参数提取方法，获取Kinect体感深度传感器提取的原始关节点位置序列数据；对原始关节点位置序列数据进行滤波处理并计算原始步态参数值；根据原始步态参数值构造步态特征空间，步态特征空间包括静态姿势特征、连续运动变化特征和整体变化特征；利用步态特征空间采用基于随机森林模型的步态相位划分策略得到每帧单侧状态的初步判定结果，再对异常相位进行误判修正得到最终步态相位划分结果；从最终步态相位划分结果确定摆动期的起点帧和终点帧，得到摆动阶段的起点位置、终点位置以及起点时刻和终点时刻从而计算得到步态时空参数。本发明具有较全面的步态特征表示，具有无接触、低成本的优点。

摘要： 本发明公开了一种基于Kinect的人体站姿三维重建与测量的方法，涉及点云配准技术领域。本发明方法包括：一台Kinect深度相机拍摄多张点云图像；将点云图像输入至深度学习模型提取点云中所有点的特征；对点云图像根据所提取的特征进行配准生成多个刚性变换矩阵，依靠刚性变换矩阵初步进行三维重建；对三维重建模型进行优化并拼接构成完整人体站姿三维重建模型；对人体站姿三维重建模型根据人体位置结构关系，得到人体各部位对应的点云数据，求得各部位尺寸参数信息。本发明通过三维重建技术对站立人体进行模型重建，并在不依靠测量工具的前提下可测得包含身高、臀围、肩宽、臂长等多个人体尺寸数据。

摘要： 本发明提出一种基于Kinect v2的生猪体重预估方法，通过Kinect v2相机采集生猪背部的的深度图像和彩色图像，其中，彩色图像用于配合专家系统识别生猪个体，获取每个生猪的体重数据，深度图像则通过一系列的图像处理步骤，提取体尺数据。根据体重及体尺数据以六种不同的核函数构建支持向量机回归模型，经留一法交叉验证后，最终获得生猪体重预测模型。该发明能够有效地预测体重，并且可以实现动物无接触测量体尺及体重，具有较高的应用价值和较广的应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于多Kinect的用户动作特征数据获取方法，大多采取一个Kinect在人体的左前方，另一个Kinect在人体的右前方的方案，然后再进行两个Kinect的坐标标定工作，并将多个Kinect下融合的数据在Unity3D下构建，并将数据存入数据库；通过对三维人体模型模型动画进行驱动，将取得的用户动作进行可视化，方便用户自己查看比对标准动作，进行学习改正。