一種基于空間定位和聚類的動作預測方法及系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及動作預測技術領域，尤其涉及一種基于空間定位和聚類的動作預測方 法及系統。
【背景技術】
[0002] 空間定位技術是虛擬現實系統中的關鍵技術。在虛擬現實的應用中，無時無刻需 要用戶與虛擬環境進行交互，如果沿用傳統的交互技術，會造成用戶體驗不佳的情況。用自 然的身體動作進行交互是一種更好的交互方式，這就需要對用戶的身體進行定位。
[0003] 常見的室內無線定位技術還有:Wi-Fi、藍牙、紅外線、超寬帶、RFID、ZigBee和超聲 波。目前的空間定位系統利用高速攝像機可達到每秒1000幀的采樣效果，用戶進行畫面的 切換比較流暢和細膩。然而目前的空間定位系統普遍的缺點是延時較高。延時高導致畫面 的變換不夠及時，導致用戶的眩暈癥狀時有發生。
[0004] 因此，降低空間定位系統中的延時也是這個系統中的關鍵部分。
【發明內容】
[0005] 本發明的目的在于克服現有技術的不足，本發明提供了一種基于空間定位和聚類 的動作預測方法及系統，對目標點進行空間定位和基于外部輸入的龐大數據下，通過聚類 技術進行有效的預測來減少因信號傳輸過程中產生的時延，從而有效減少主觀延時，提高 用戶的使用體驗感。
[0006] 為了解決上述技術問題，本發明提供了一種基于空間定位和聚類的動作預測方 法，所述方法包括：
[0007] 對目標點進行空間定位，獲取所述目標點每一幀的位置信息和運動狀態信息；
[0008] 根據至少兩幀連續的所述目標點的位置信息和運動狀態信進行信息編碼，建立至 少兩幀連續信息的模型；
[0009] 對所述至少兩幀連續信息的模型進行聚類，獲取聚類結果；
[0010] 根據所述聚類結果建立訓練數據集，并根據所述訓練數據集獲取工作模式；
[0011] 根據所述工作模式對動作進行預測。
[0012] 優選地，所述運動狀態信息包括瞬時速度信息和加速度信息。
[0013] 優選地，所述根據至少兩幀連續的所述目標點的位置信息和運動狀態信進行信息 編碼，建立至少兩幀連續信息的模型，包括：
[0014] 在每一幀中記錄所述目標點的位置信息和運動狀態信息；
[0015] 記錄連續至少兩幀的所述目標點的位置信息和運動狀態信并進行信息編碼，獲取 信息編碼結果；
[0016] 根據所述信息編碼結果構建至少兩維的信息向量；
[0017] 根據所述至少兩維的信息向量，獲取至少兩幀連續信息的模型。
[0018] 優選地，所述對所述至少兩幀連續信息的模型進行聚類，獲取聚類結果，包括：
[0019] 將構建完成的每一個至少兩維的信息向量進行類別劃分；
[0020] 將類別相同的信息向量進行聚類，獲取聚類結果。
[0021 ]優選地，所述工作模式包括正常工作模式和預測工作模式。
[0022] 本發明還提供了一種基于空間定位和聚類的動作預測系統，所述系統包括：
[0023] 定位模塊：用于對目標點進行空間定位，獲取所述目標點每一幀的位置信息和運 動狀態信息；
[0024] 模型構建模塊:用于根據至少兩幀連續的所述目標點的位置信息和運動狀態信進 行信息編碼，建立至少兩幀連續信息的模型；
[0025] 聚類模塊:用于對所述至少兩幀連續信息的模型進行聚類，獲取聚類結果；
[0026] 模式獲取模塊：用于根據所述聚類結果建立訓練數據集，并根據所述訓練數據集 獲取工作模式；
[0027] 預測模塊:用于根據所述工作模式對動作進行預測。
[0028] 優選地，所述運動狀態信息包括瞬時速度信息和加速度信息。
[0029]優選地，所述模型構建模塊包括：
[0030] 信息記錄單元:用于在每一幀中記錄所述目標點的位置信息和運動狀態信息；
[0031] 信息編碼單元：用于記錄連續至少兩幀的所述目標點的位置信息和運動狀態信并 進行?目息編碼，獲取?目息編碼結果；
[0032] 信息向量構建單元:用于根據所述信息編碼結果構建至少兩維的信息向量；
[0033] 模型獲取單元：用于根據所述至少兩維的信息向量，獲取至少兩幀連續信息的模 型。
[0034]優選地，所述聚類模塊包括：
[0035] 類別劃分單元:用于將構建完成的每一個至少兩維的信息向量進行類別劃分；
[0036] 聚類單元:用于將類別相同的信息向量進行聚類，獲取聚類結果。
[0037]優選地，所述工作模式包括正常工作模式和預測工作模式。
[0038] 在本發明實施例中，通過對目標點進行空間定位和基于外部輸入的龐大數據下， 通過聚類技術進行有效的預測來減少因信號傳輸過程中產生的時延，從而有效減少主觀延 時，提高用戶的使用體驗感。
【附圖說明】
[0039] 為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現 有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以 根據這些附圖獲得其它的附圖。
[0040] 圖1是本發明實施例中的基于空間定位和聚類的動作預測方法的流程示意圖；
[0041] 圖2是本發明實施例中的建立至少兩幀連續信息的模型的流程示意圖；
[0042] 圖3是本發明實施例中的基于空間定位和聚類的動作預測系統的結構組成示意 圖。
【具體實施方式】
[0043] 下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于 本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他 實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0044] 圖1是本發明實施例中的基于空間定位和聚類的動作預測方法的流程示意圖，如 圖1所示，該方法包括：
[0045] S11:對目標點進行空間定位，獲取目標點每一幀的位置信息和運動狀態信息；
[0046] S12:根據至少兩幀連續的目標點的位置信息和運動狀態信進行信息編碼，建立至 少兩幀連續信息的模型；
[0047] S13:對至少兩幀連續信息的模型進行聚類，獲取聚類結果；
[0048] S14:根據聚類結果建立訓練數據集，并根據訓練數據集獲取工作模式；
[0049] S15:根據工作模式對動作進行預測。
[0050] 對S11作進一步說明：
[0051] 在本實施例中通過攝像頭或重力感應器的方式對目標點進行空間定位，獲取該目 標點的空間位置信息;通過陀螺儀、速度感應器、加速器和磁力計等儀器來獲得目標點的運 動狀態信息，其中運動狀態信息包括不限于瞬時速度信息和加速度信息。
[0052] 在本實施例中，將空間內的目標點的位置信息和狀態信息采用數學語言方式來表 示，即每個目標點的位置信息都采用位置向量4, ；^，每個目標點的瞬時速度信息 都米用瞬時速度向量F(F，r，F ).，每個目標點的加速度信息都米用加速度向量 a(aA ,aytaz)0
[0053] 對S12作進一步說明：
[0054] 結合圖2對S12進行說明，圖2是本發明實施例中的建立至少兩幀連續信息的模型 的流程示意圖，如圖2所示，該流程包括以下步驟：
[0055 ] S121:在每一幀中記錄目標點的位置信息和運動狀態信息；
[0056] S122:記錄連續至少兩幀的目標點的位置信息和運動狀態信并進行信息編碼，獲 取信息編碼結果；
[0057] S123:根據信息編碼結果構建至少兩維的信息向量；
[0058] S124:根據至少兩維的信息向量，獲取至少兩幀連續信息的模型。
[0059] 對S121作進一步說明：
[0000]在本發明實施例中，記錄每一幀目標點的位置信息和運動狀態信息。
[0061 ] 對S122作進一步說明：
[0062]本發明實施例中，對記錄至少N幀連續的目標點的位置信息和運動狀態信息進行 序號