一种基于仿真生成数据训练的多目视觉人体高精姿态机器视觉识别方法

一种基于仿真生成数据训练的多目视觉人体高精姿态机器视觉识别方法，其特征是它包括以下步骤：首先，利用孪生系统生成多视角图片和关节点标注数据；其次，训练二维姿态检测模型，通过三角测量和人体立体检测框细粒度划分策略，结合空间网格和特征投影融合，精准估算人体关节点的三维坐标，从而确定人体三维姿态；第三，为解决连续检测中关节点位置抖动和肢体长度不一致的问题，采用置信度约束和时间序列滤波对检测结果进行优化，确保姿态数据的平滑性与稳定性；最后，通过检测数据生成孪生数字人驱动指令，实现孪生环境下的动作仿真和多视角数据采集，形成丰富多样的标注数据集。本发明显著提高了三维人体姿态检测的效率和精度。