【技术实现步骤摘要】
一种基于人员图像识别的健身动作监测与分析系统
本专利技术属于健身管理
，涉及到一种基于人员图像识别的健身动作监测与分析系统。
技术介绍
目前城市内特别针对上班族，生活节奏快，压力大，使得越来越多的人缺乏锻炼，进而压力无法释放，导致身体处于亚健康的状态。随着人们对健康的重视，现在人们跑步的健身方式已经满足不了人们更高的需求，人们希望通过专业的器材、舒适的健身环境进行健身，人们在健身房可以通过健身教练进行健身动作的规划和指导，但是由于健身教练数量有限，导致健身教练无法对每个学员的动作进行监督，同时由于健身房的健身教练的费用较高，导致健身人员通常自己利用健身器材进行锻炼，易出现健身动作不规范的问题，进而导致无法达到预期的健身效果，甚至还会造成健身人员的肌肉拉伤等问题。为了解决以上问题，现设计一种基于人员图像识别的健身动作监测与分析系统，能够对健身人员在健身的过程中实时进行监测，并能够分析健身人员的动作是否符合规范，大大提高了健身动作的规范性以及安全性，使得人员远离亚健康状态。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供的基于人员图像识别的健身动作监测与分析系统，解决了现有...
【技术保护点】
1.一种基于人员图像识别的健身动作监测与分析系统，其特征在于：包括机体检测终端、特征提取模块、图像定位划分模块、健身数据库、管理分析服务器、显示终端、若干压力检测模块和若干图像获取模块，管理分析服务器分别与机体检测终端、图像定位划分模块、特征提取模块、显示终端、若干压力检测模块和若干图像获取模块连接，图像获取模块与特征提取模块连接；机体检测终端用于对检测健身人员在健身前后的体重、温度、心跳频率和呼吸频率，并将检测的健身人员的体重、温度、心跳频率和呼吸频率发送至管理分析服务器；图像定位划分模块用于接收图像获取模块发送的图像信息，对接收的图像进行划分，划分成若干长宽尺寸为XxY...
【技术特征摘要】
1.一种基于人员图像识别的健身动作监测与分析系统，其特征在于：包括机体检测终端、特征提取模块、图像定位划分模块、健身数据库、管理分析服务器、显示终端、若干压力检测模块和若干图像获取模块，管理分析服务器分别与机体检测终端、图像定位划分模块、特征提取模块、显示终端、若干压力检测模块和若干图像获取模块连接，图像获取模块与特征提取模块连接；机体检测终端用于对检测健身人员在健身前后的体重、温度、心跳频率和呼吸频率，并将检测的健身人员的体重、温度、心跳频率和呼吸频率发送至管理分析服务器；图像定位划分模块用于接收图像获取模块发送的图像信息，对接收的图像进行划分，划分成若干长宽尺寸为XxY的矩形子图像，对各矩形子图像按照各子图像从左到右以及从下到上的顺序依次进行编号，构成标准二维子图像位置集合U[i][j]，且i等于1,2,...,n，j等于1,2,...,m，并将划分后的若干矩形子图像以及各矩形子图像对应的编号发送至管理分析服务器；压力检测模块为压力传感器，用于检测压力检测模块所在的检测区域范围内的压力信息，并将检测的压力信息以及压力检测模块的编号分别发送至管理分析服务器，不同的压力检测模块对应不同的检测区域，对各压力检测模块进行编号，分别标记为1,2,...,k,...,s，其中，对健身房内的区域进行划分，划分成若干相互连接的矩形检测区域，对各矩形检测区域进行编号，分别为1,2,...,k,...,s，各压力检测模块与各矩形检测区域之间一一对应，即同一编号的压力检测模块与对应编号的矩形检测区域相对应，所述压力检测模块安装在所在矩形检测区域的中心位置处；图像获取模块安装在健身房内的各个位置处，用于以固定时间段T对健身人员进行图像采集，并将采集的图像分别发送至特征提取模块和图像定位划分模块，所述图像获取模块按照设定的顺序进行编号，分别为1,2,...,k,...,s，同一编号的图像获取模块与该编号相同的矩形检测区域相对应，即同一编号的图像获取模块采集该编号相同的矩形检测区域内的人员图像；特征提取模块接收图像获取模块发送的图像信息，提取接收的图像信息中的区别特征部位，并对提取的区别特征部位进行关键特征点筛选，筛选的关键特征点发送至管理分析服务器，所述区别特征部位包括左手臂、右手臂、左腿和右腿，各区别特征部位依次表示为a、b、c和d，每个区别特征部位均包括三个关键特征点；健身数据库用于存储不同健身动作的标准动作，且存储不同标准健身动作的参数特征，其中，对各标准健身动作按照设定每组健身动作进行划分，划分成若干组健身动作，并对各组健身动作按照动作先后顺序进行编号，分别为S1,S2,...,Sr,...,Sv，v表示为第S组中健身动作的数量，Sr集合表示为第S组健身动作中的第r个健身动作的参数特征；管理分析服务器用于接收压力检测模块发送的压力信息以及压力检测模块的编号，若检测的压力信息大于该检测区域的压力阀值，则管理分析服务器发送控制指令至与该压力检测模块编号相同的图像获取模块，所述图像获取模块接收管理分析服务器发送的控制指令，控制图像获取模块进行图像采集；管理分析服务器接收特征提取模块发送的各区别特征部位的各关键特征点，并接收图像定位划分模块发送的各矩形子图像以及各矩形子图像对应的编号，管理分析服务器将接收的各区别特征部位的各关键特征点分别与图像定位划分模块发送的各矩形子图像所在的位置进行逐一对比，得到关键特征点为位置坐标PKt＝(iKt,jKt)，且i∈{1,2,...,n},j∈{1,2,...,m}，K表示为各区别特征部位a、b、c和d，t表示为各区别特征部位中的各关键特征点，且t＝1,2,3；若关键特征点位于一个矩形子图像内，则该关键特征点所在位置的编号为该矩形子图像的编号，若关键特征点位于至少一个矩形子图像内，则表明该关键特征点所在的位置编号分别为该关键特征点同时所在的各矩形子图像的编号，管理分析服务器根据各关键特征点所在的矩形子图像编号，统计相邻两关键特征点间的距离，采用的距离计算公式为f表示为第1个关键特征点所在的矩形子图像的数量，g表示为第2个关键特征点所在的矩形子图像的数量，h表示为第3个关键特征点所在的矩形子图像的数量，iK1f和jK1f分别表示为第k个区别特征部位中第1个关键特征点所在的f个矩形子图像的横向和纵向编号，iK2g和jK2g分别表示为第k个区别特征部位中第2个关键特征点所在的g个矩形子图像的横向和纵向编号，iK3h和jK3h分别表示为第k个区别特征部位中第3个关键特征点所在的第h个矩形子图像的横向和纵向编号，X表示为矩形子图像的宽度，Y表示为矩形子图像的长度；管理分析服务器根据获取的各区别特征部位中各关键特征点，并将同一区别特征部位上的各关键特征点按照关键特征点的排序顺序以及相邻两关键特征点间的距离，形成几何三角形约束，并对各关键特征点连线的方向进行划分，管理分析服务器将各区别特征部位形成的几何形状以及该区别特征部位的第一待测线与标准线间的角度大小和方向分别与对应的健身数据库中标准几何形状集合、标准待测角集合和标准待测角方向集合进行逐一对比，分别得到几何形状对比集合BKS′(BKS′1,BKS′2,...,BKS′r,...,BKS′v)、待测角对比集合CKS′(CKS′1,CKS′2,...,CKS′r,...,CKS′v)和待测角方向对比集合DKS′(DKS′1,DKS′2,...,DKS′r,...,DKS′v)，其中，BKS′r、CKS′r和DKS′r分别表示为健身人员健身过程中的第K个区别特征部位的几何三角形与第S组健身动作中的第K个区别特征对应的三角形间的是否为相似三角形、第一待测线与标准线的角度绝对值与第S组健身动作中第K个区...
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