(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210162895.3 (22)申请日 2022.02.22 (71)申请人 中国科学院自动化研究所 地址 100190 北京市海淀区中关村东路95 号 (72)发明人 郑恩昊　胡楠星　万嘉诚　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 孟省 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种基于肢体形态学特征的动作意图识别 方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种基于肢体形态学特征的动 作意图识别方法及装置， 该方法包括： 接收待测 肢体的横截面轮廓在多个方向上的弯曲度； 其 中， 横截面轮廓在多个方向上的弯曲度是由穿戴 在待测肢体上的穿戴式传感装置采集的， 穿戴式 传感装置包括在圆周方向上均匀分布的多个弯 曲度传感器； 基于横截面轮廓 在多个方向上的弯 曲度， 拟合横截面轮廓的闭合曲线， 基于横截面 轮廓的闭合曲线的拟合结果， 确定横 截面轮廓的 形态学特征； 将横截面轮廓的形态学特征输入至 预先训练好的意图识别网络， 以得到待测肢体的 动作意图识别结果。 本发明能够 有效保证得到的 动作意图识别结果提前于实际运动， 克服了传统 动作意图识别方法在时间上的局限性。 权利要求书2页 说明书13页 附图5页 CN 114724238 A 2022.07.08 CN 114724238 A 1.一种基于肢体形态学 特征的动作意图识别方法， 其特 征在于， 包括： 接收待测肢体的横截面轮廓在多个方向上的弯曲度； 其中， 所述横截面轮廓在多个方 向上的弯曲度是由穿戴在所述待测肢体上的穿戴式传感装置采集的， 所述穿戴式传感装置 包括在圆周方向上均匀分布的多个弯曲度传感器； 基于所述横截面轮廓在多个方向上的弯曲度， 拟合所述横截面轮廓的闭合曲线， 基于 所述横截面轮廓的闭合曲线的拟合结果， 确定所述横截面轮廓的形态学 特征； 将所述横截面轮廓的形态学特征输入至预先训练好的意图识别网络， 以得到所述待测 肢体的动作意图识别结果。 2.根据权利要求1所述的一种基于肢体形态学特征的动作意图识别方法， 其特征在于， 所述弯曲度传感器的数量 为四个； 所述基于所述横截面轮廓在多个方向上的弯曲度， 拟合所述横截面轮廓的闭合曲线， 包括： 基于四个所述弯曲度传感器的初始位置构建随体坐标系； 其中， 所述随体坐标系的坐 标原点是由第一圆心确定的， 所述随体坐标系的X轴方向和Y轴方向是由所述第一圆心与四 个所述弯曲度传感器的中心的连线确定的； 所述第一圆心是由四个所述弯曲度传感器的初 始位置所确定的圆的圆心； 在所述随体坐标系中， 基于各所述弯曲度传感器对应的弧线长度和采集的弯曲度， 分 别获取由各 所述弯曲度传感器所确定的圆的轴长； 基于预设的曲线参数的取值空间和各 所述轴长， 拟合所述横截面轮廓的闭合曲线。 3.根据权利要求2所述的一种基于肢体形态学特征的动作意图识别方法， 其特征在于， 所述基于各所述弯曲度传感器对应的弧线长度和采集的弯曲度， 分别获取由各所述弯曲度 传感器所确定的圆的轴长， 包括： 基于所述弯曲度传感器对应的弧线长度和 弯曲度， 计算由所述弯曲度传感器所确定的 圆的半径； 基于由所述弯曲度传感器所确定的圆的半径和所述弯曲度传感器采集的弯曲度， 采用 三角函数的方法计算由所述弯曲度传感器所确定的圆的轴长 。 4.根据权利要求2所述的一种基于肢体形态学特征的动作意图识别方法， 其特征在于， 所述基于预设的曲线参数 的取值空间和各所述轴长， 拟合所述横截面轮廓的闭合 曲线， 包 括： 在所述随体坐标系的四个象限内， 分别基于所述取值空间和各所述轴长拟合所述横截 面轮廓的局部曲线； 对四个所述局部曲线 进行拼接， 得到所述横截面轮廓的闭合曲线。 5.根据权利要求4所述的一种基于肢体形态学特征的动作意图识别方法， 其特征在于， 所述基于所述取值空间和各 所述轴长拟合所述横截面轮廓的局部曲线， 包括： 基于所述取值空间构建所述预设的曲线参数的取值备选集； 基于各所述轴长和所述取值备选集中的各参数值， 采用拉梅曲线模型拟合所述横截面 轮廓的局部形状， 以得到候选曲线； 基于各所述候选曲线的长度与预设长度的差值确定目标曲线， 以作为所述横截面轮廓 的局部曲线。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114724238 A 26.根据权利要求5所述的一种基于肢体形态学特征的动作意图识别方法， 其特征在于， 所述拉梅曲线模型 的变量包括： 所述预设的曲线参数、 所述随体坐标系的X轴上的截距和Y 轴上的截距； 所述基于各所述轴长和所述取值备选集中的各参数值， 采用拉梅曲线模型拟合所述横 截面轮廓的局部形状， 以得到候选曲线， 包括： 基于各所述轴长确定所述随体坐标系的X轴上的截距和Y轴上的截距； 分别将所述取值备选集中的各参数值代入到所述拉梅曲线模型， 以得到各所述候选曲 线。 7.根据权利要求5所述的一种基于肢体形态学特征的动作意图识别方法， 其特征在于， 所述基于所述横截面轮廓的闭合 曲线的拟合结果， 确定所述横截面轮廓的形态学特征， 包 括： 基于所述横截面轮廓的闭合曲线的拟合结果， 分别确定各所述目标曲线所对应的所述 参数值， 以作为目标参数值； 将各所述目标参数值和各 所述轴长， 确定为所述横截面轮廓的形态学 特征。 8.一种基于肢体形态学 特征的动作意图识别装置， 其特 征在于， 包括： 数据接收模块， 用于接收待测肢体的横截面轮廓在多个方向上的弯曲度； 其中， 所述横 截面轮廓在多个方向上的弯曲度是由穿戴在所述待测肢体上的穿戴式传感装置采集的， 所 述穿戴式传感装置包括在圆周方向上均匀分布的多个弯曲度传感器； 特征提取模块， 用于基于所述横截面轮廓在多个方向上的弯曲度， 拟合所述横截面轮 廓的闭合 曲线， 基于所述横截面轮廓的闭合 曲线的拟合结果， 确定所述横截面轮廓的形态 学特征； 意图识别模块， 用于将所述横截面轮廓的形态学特征输入至预先训练好的意图识别网 络， 以得到所述待测肢体的动作意图识别结果。 9.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运 行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所 述基于肢体形态学 特征的动作意图识别方法的步骤。 10.一种非暂态计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算 机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述基于肢体形态学特征 的动作意图 识别方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114724238 A 3