一种运动姿态评估方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种运动姿态评估方法及系统。所述方法包括：采集使用人员的运动视频图像；从所述运动视频图像中提取出所述使用人员在预定时长内的运动姿态信息；将所述运动姿态信息和姿态特征库进行对比，获得第一对比结果；基于所述第一对比结果，输出针对所述运动姿态信息的反馈信息。本发明专利技术从使用人员的运动视频图像中提取出使用人员的运动姿态信息，将运动姿态信息和姿态特征库对比，获得对比结果，基于对比结果，输出反馈信息，可以制定不同的姿态评估标准，并且基于人体运动姿态特征，综合考虑人体整体形态，能够提供更加全面可靠的评估结果和矫正建议。

【技术实现步骤摘要】
一种运动姿态评估方法及系统
本专利技术涉及计算机视觉
，具体涉及一种运动姿态评估方法及系统。
技术介绍
在健身锻炼、部队新兵训练等实际场景中，相关参与人员如运动员、教练、教官等希望对运动姿态进行精准的量化评估，给出科学的反馈意见，以便运动对象及时调整和优化运动姿态。录制运动视频，借助一些辅助软件进行事后分析的做法，目前在职业运动员及教练中比较常见。但这种方法实时性较差，不利于及时采取措施，并且需要专业人员的辅助，不利于大规模普及应用。目前在线的运动姿态评估方法，一般基于人工规则，定义标准的姿态的属性，如动作执行速率，关节形成的角度等，然后用计算机图像分析技术，提取和估计用户姿态相关属性数据，与标准姿态属性数据进行比对，得出分析结果。然而，现有的在线运动姿态评估方法，所有评估都是基于一套预先定义的规则，只能针对某种比较简单的特定运动姿态进行评估，不具有通用性，不能适应各种教学风格的姿态评估。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供了一种运动姿态评估方法及系统。第一方面，本专利技术提供一种运动姿态评估方法，包括：采集使用人员的运动视频图像；从所述运动视频图像中提取出所述使用人员在预定时长内的运动姿态信息；将所述运动姿态信息和姿态特征库进行对比，获得第一对比结果；基于所述第一对比结果，输出针对所述运动姿态信息的反馈信息。第二方面，本专利技术提供一种运动姿态评估系统，包括：采集模块，用于采集使用人员的运动视频图像使用；特征提取模块，用于从所述运动视频图像中提取出所述使用人员在预定时长内的运动姿态信息；第一评估模块，将所述运动姿态信息和姿态特征库进行对比，获得第一对比结果；第一反馈模块，用于基于所述第一对比结果，输出针对所述运动姿态信息的反馈信息。第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如下方法：采集使用人员的运动视频图像；从所述运动视频图像中提取出所述使用人员在预定时长内的运动姿态信息；将所述运动姿态信息和姿态特征库进行对比，获得第一对比结果；基于所述第一对比结果，输出针对所述运动姿态信息的反馈信息。本专利技术提供的运动姿态评估方法，从使用人员的运动视频图像中提取出使用人员的运动姿态信息，将使用人员的运动姿态信息和姿态特征库进行对比，计算量化的评估结果，可以制定不同的姿态评估标准，具有很强的通用性和个性化定制能力，并且基于人体运动姿态特征综合考虑人体整体形态，能够提供更加全面可靠的评估结果和矫正建议。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的运动姿态评估方法流程示意图；图2为本专利技术又一实施例提供的运动姿态评估方法流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的运动姿态评估系统的结构示意图；图4为本专利技术实施例提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为本专利技术实施例提供的运动姿态评估方法流程示意图，如图1所示，该运动姿态评估方法包括：步骤S11、采集使用人员的运动视频图像；具体地，运动姿态评估是度量使用人员的运动姿态与标准运动姿态的相似程度，运动姿态包括：走、跑、下蹲等动作，以及进行各种动作时的频率、前后关系、关节角度、身体倾斜度等信息。当需要对某个人的运动姿态进行评估时，首先通过图像采集设备采集使用人员的运动视频图像，记为第一运动视频图像，第一运动视频图像中包括了使用人员的所有运动信息，例如，动作姿势、动作频率、动作前后关系等。步骤S12、从所述运动视频图像中提取出所述使用人员在预定时长内的运动姿态信息；具体地，对第一运动视频图像的每一帧图像进行分析，提取出使用人员在预定时长内的运动姿态信息，记为第一运动姿态信息，例如提取使用人员的步态特征，步态特征包括使用人员的身体轮廓信息、动作姿势、动作频率和动作前后关系等，这些信息能够综合反映待评估人员的身体运动状态，使运动姿态评估结果更加准确。其中预定时长可以根据实际情况设置，例如10min等。步骤S13、将所述运动姿态信息和姿态特征库进行对比，获得第一对比结果；具体地，在对使用人员的运动姿态评估之前，需要预先提取姿态特征库，姿态特征库可以为使用人员本人的设定时长内的运动姿态特征，也可以为与使用人员相对应的教练人员、教官人员或其他参考人员的设定时长内的运动姿态特征。以教练人员的姿态特征为例，为了使运动姿态评估方法适应使用人员的个性需求，以同样的方式采集教练人员的运动视频图像，记为第二运动视频图像，然后根据同样的方法从第二运动视频图像中提取出教练人员的运动姿态信息，记为第二运动姿态信息，将第二运动姿态信息和教练人员信息存储到该教练人员的姿态特征库中。在获取使用人员的第一运动视频图像后，可以根据使用人员的选择，确定与该使用人员相对应的姿态特征库。这样，对于不同的使用人员，可以对比不同的姿态特征库，从而可以满足多种运动姿态评估。然后从第一运动视频图像中提取出使用人员的第一运动姿态信息，基于计算机视觉技术将运动姿态信息与姿态特征库进行比较，获得对比结果，记为第一对比结果。这样，就可以针对不同的教练，提取出不同的姿态特征库，定制个性化评估标准。步骤S14、基于所述第一对比结果，输出针对所述运动姿态信息的反馈信息。具体地，基于第一对比结果，输出反馈信息，例如，计算出待评估运动姿态与姿态特征库中对应类型的运动姿态特征的相似度，若相似度大于预设阈值，则向使用人员反馈评估结果为合格，否则为不合格。在实际应用中，还可以向使用人员具体指出哪部分运动姿态不合格以及不合格的部位，以供使用人员进行运动姿态矫正。例如，预先采集用户A的运动视频图像，从运动视频图像中提取出5min内的步态特征，将这些步态特征保存，以此作为姿态特征库。然后再采集用户A的运动视频图像，从运动视频图像中提取出5min内的步态特征，将这些步态特征与保存的运动姿态特征进行对比，获得对比结果，并向用户A反馈对比结果，这样，用户A就可以获得本次运动与之前的运动有何差别。本专利技术实施例提供的运动姿态评估方法，从使用人员的运动视频图像中提取出使用人员的运动姿态信息，将使用人员的运动姿态信息和姿态特征库存储的相关运动姿态特征进行比对，计算量化的评估结果，可以制定不同的姿态评估标准，具有很强的通用性和个性化定制能力，并且基于人体运动姿态特征综合考虑人体整体形态，能够提供更加全面可靠的评估结果和矫正建议。在上述实施例的基础上，进一步地，所述输出针对所述运动姿态信息的反馈信息，包括：通过交互界面向所述使用人员显示所述第一对比结果。具体地，获得对比结果之后，可以通过交互界本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种运动姿态评估方法，其特征在于，包括：采集使用人员的运动视频图像；从所述运动视频图像中提取出所述使用人员在预定时长内的运动姿态信息；将所述运动姿态信息和姿态特征库进行对比，获得第一对比结果；基于所述第一对比结果，输出针对所述运动姿态信息的反馈信息。

【技术特征摘要】
1.一种运动姿态评估方法，其特征在于，包括：采集使用人员的运动视频图像；从所述运动视频图像中提取出所述使用人员在预定时长内的运动姿态信息；将所述运动姿态信息和姿态特征库进行对比，获得第一对比结果；基于所述第一对比结果，输出针对所述运动姿态信息的反馈信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出针对所述运动姿态信息的反馈信息，包括：通过交互界面向所述使用人员显示所述第一对比结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出针对所述运动姿态信息的反馈信息，包括：关联所述第一对比结果和所述使用人员所使用的运动设备，根据所述第一对比结果调整所述运动设备的参数，矫正所述使用人员的动作。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述运动视频图像中提取出所述使用人员在预定时长内的运动姿态信息，包括：根据预先训练的深度学习模型，从所述运动视频图像中提取出每帧图像的人形区域；对所述人形区域进行分割，确定人体轮廓图像；从所述人体轮廓图像中提取出每帧图像的运动姿态特征。5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从所述运动视频图像中筛选出运动关键帧图像；从所述运动关键帧图像中提取出所述使用人员在预定时长内的关键点信息；基于所述第一对比结果，将所述关键点信息和关键点特征库进行对比，获得第二对比结果；基于所述第二对比结果，输出针对所述关键点信息的反馈信息。6.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从所述运动视频图像中筛选出运动关键帧图像；从所述运动关键帧图像中提取出所述使用人员在预定时长内...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄永祯，覃道亮，郭韦昱，
申请(专利权)人：银河水滴科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11