【技术实现步骤摘要】
健身动作识别的方法、终端及计算机存储介质
本专利技术涉及智能终端
，尤其涉及一种健身动作识别的方法、终端及计算机存储介质。
技术介绍
随着动作识别技术的不断发展，其已广泛应用于体育、舞蹈、影视、医疗仿真及动作技能培训等领域。动作识别技术建立在动作采集技术得到的动作数据的基础之上，其中基于可穿戴动作传感器的动作识别技术得到了广泛应用。健身领域作为体育领域的一个分支领域具有一定的特殊性，在健身领域中，健身过程中的姿势非常重要，在健身过程中，常常需要运动器械的辅助，若姿势不标准，很容易对身体造成损伤。传统方式中，可以通过的加速度传感器获取用户在运动过程中的，处理器通过获取到的加速度传感器采集到的加速度数据和角速度采集到的角速度数据进行数据处理，确定当前的运动数据，然后将该运动数据与动作输入输出设备中的动作类型进行匹配，确定当前的姿态是否标准。上述方式中，通过加速度传感器获取到的数据仅能确定出健身者自身的动作，如健身者的肢体向上，向下运动等等，但是无法识别出健身者在使用运动器械进行健身的过程中的运动姿态的标准性...
【技术保护点】
1.一种健身动作识别的方法，其特征在于，包括：/n获取运动数据，所述运动数据包括：可穿戴设备被佩戴的肢体部位在运动过程中，通过所述可穿戴设备中的磁场传感器采集设置于运动器械上的磁铁所产生的感应磁场数据，及通过可穿戴设备中的加速度传感器采集到的加速度数据；/n将所述运动数据输入到动作识别模型，通过所述动作识别模型输出运动姿态；运动姿态包括肢体部位相对于参考方向的姿态，和/或，肢体部位相对于运动器械的姿态；所述动作识别模型是通过对训练样本集进行训练得到的，所述训练样本集包括通过所述磁场传感器采集的多个运动姿态中每个运动姿态对应的感应磁场数据，及通过所述加速度传感器采集的所述每个...
【技术特征摘要】
1.一种健身动作识别的方法，其特征在于，包括：
获取运动数据，所述运动数据包括：可穿戴设备被佩戴的肢体部位在运动过程中，通过所述可穿戴设备中的磁场传感器采集设置于运动器械上的磁铁所产生的感应磁场数据，及通过可穿戴设备中的加速度传感器采集到的加速度数据；
将所述运动数据输入到动作识别模型，通过所述动作识别模型输出运动姿态；运动姿态包括肢体部位相对于参考方向的姿态，和/或，肢体部位相对于运动器械的姿态；所述动作识别模型是通过对训练样本集进行训练得到的，所述训练样本集包括通过所述磁场传感器采集的多个运动姿态中每个运动姿态对应的感应磁场数据，及通过所述加速度传感器采集的所述每个运动姿态对应的加速度数据；
根据所述运动姿态及参考动作数据输出第一提示信息，所述第一提示信息用于指示所述运动姿态相对于所述参考动作的差异。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据还包括：通过可穿戴设备中的加速度传感器采集所述可穿戴设备在X轴、Y轴和Z轴中每个轴对应的数据分量；所述方法还包括：
判断所述数据分量是否大于阈值；
若所述数据分量未大于所述阈值，则执行将所述运动数据输入到动作识别模型的步骤。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述数据分量大于所述阈值，则输出第二提示信息，所述第二提示信息用于指示所述运动姿态相对于所述参考动作的矫正动作。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述运动数据输入到动作识别模型，通过所述动作识别模型输出运动姿态之前，所述方法还包括：
获取环境磁场数据；所述环境磁场数据为：当所述运动器械上未设置所述磁铁时，所述可穿戴设备被佩戴的肢体部位与运动器械在运动过程中，通过可穿戴设备中的磁场传感器采集环境中的磁场数据；
根据所述感应磁场数据和所述环境磁场数据，对所述感应磁场数据进行过滤处理，得到过滤后的感应磁场数据；所述过滤后的感应磁场数据作为所述运动数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述感应磁场数据和所述环境磁场数据，对所述感应磁场数据进行滤波处理，得到滤波的感应磁场数据，包括：
根据所述运动器械在运动过程中的各位置所对应的附加磁场强度计算第一平均...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾剑，冯纪人，刘兴慧，
申请(专利权)人：深圳市木瓜有子健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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