基于交互多模型的人体关节点分布式信息一致性估计方法

摘要

本发明公开了基于交互多模型的人体关节点分布式信息一致性估计方法，骨架关节点位置初始化；本地传感器对关节点运动估计：构建人体关节点的运动模型和观测模型，实现对关节点状态的有效估计；传感器之间对目标关节点的信息一致性估计：每个传感器将自身估计的关节点信息向量、信息矩阵及其对应的信息贡献、模型概率发送给相邻的通讯传感器节点，并接受周围传感器的信息，利用信息一致性算法，融合周围传感器的估计结果，连续迭代数次，实现算法和估计结果的收敛，通过构建分布式RGBD传感器网络，利用信息一致性算法，实现了对人体关节点的分布式估计，网络中无数据融合中心，提高了系统对节点信息错误和无效的鲁棒性，较容易实现对传感器网络的扩展。

主权项

基于交互多模型的人体关节点分布式信息一致性估计方法，其特征是，包括以下步骤：骨架关节点位置初始化；本地传感器对关节点运动估计：构建人体关节点的运动模型和观测模型，实现对关节点状态的有效估计；传感器之间对目标关节点的信息一致性估计：定义人体关节点状态对应的信息向量、信息矩阵及其信息贡献和模型概率作为信息一致性算法的交换量；每个传感器将自身估计的关节点信息向量、信息矩阵及其对应的信息贡献、模型概率发送给相邻的通讯传感器节点，并接受周围传感器的信息，利用信息一致性算法，融合周围传感器的估计结果，连续迭代数次，实现算法和估计结果的收敛。