成果简介：

       构建分布式 RGB-D 图像传感器网络，获取三维环境的多源深度图像，保证多源 RGB-D 图像的时间一致性，实时进行多源、多通道数据传输并协同处理；对动态骨架数据进行信息补全、高质量修复、去噪，提出多 RGB-D 图像传感器的多源、多通道数据配准算法；提出基于高维测地距离的动态 RGB-D 图像过分割方法，对场景及人体图像进行过分割，提取精确人体边界；基于稀疏表达及主成份分析实时构建人体三维骨架；基于场景与人体的层次化表达，提出重建高质量人体三维模型和场景的关键技术；基于三维人体骨架数据，设计基于时空卷积神经网络的深度学习网络模型，对单人和多人人体姿态和动作进行识别，识别精度达到90%以上。

       应用情况：
       已与济南超感智能科技有限公司进行深度合作，该公司为专注动作捕捉、虚拟现实交互技术研发的创新型科技公司，主打产品为基于传感器的交互数据手套，在传感器架构方面具有丰富的经验，并为项目产业化提供很好的市场分析与应用推广。