教学系统及采用该教学系统的智能镜技术方案

本发明专利技术公开了一种教学系统及采用该教学系统的智能镜，涉及人工智能领域。利用本教学系统进行运动动作的学习时，用户无需穿戴硬件设备，通过观看显示模块播放的图像视频进行学习，同时，系统利用摄像头模块捕捉人的肢体信息，再通过中央控制模块进行处理，然后通过显示模块直观地反馈用户做的动作是否标准规范以及相关建议。用户根据系统反馈的信息进行动作的调整，从而提高运动动作的标准度和专业度。将教学系统安装于镜子中，既能保证用户对镜子的基本需求，又能在摄像头模块捕捉用户做的动作时，用户根据镜面揣摩和调整自己的动作，便于提升用户运动动作的标准度和专业度。

【技术实现步骤摘要】
教学系统及采用该教学系统的智能镜
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种教学系统及采用该教学系统的智能镜。
技术介绍
运动本身可以预防疾病、提升身体的抵抗力、反应、舒援压力，对于肥胖人士来说，运动可以有助他们减肥。随着科技的快速发展，便捷化工具在方便人们生活的同时，也使得人们日常的活动量减少，导致亚健康人数越来越大。人们为了保证自身的身体健康，纷纷开始锻炼身体。生活中，涉及运动的项目有很多，比如健身运动、舞蹈。人们学习运动动作的方法包括通过教练现场教学、观看录像视频，因教练现场教学所需费用较高，人们大多选择自我观看视频和对着镜子练习以揣摩和领会动作。然而，自我学习无法确定所做的动作是否做得标准规范，无法得知运动动作的完成情况，严重影响了自学模仿者的学习效率和效果，甚至因错误的姿势给身体造成伤害。现有的运动状态感知技术通过采用可穿戴设备，固定附着在人体多个部位，利用传感器实时监测人体运动状况，根据传感器获取的人体信息进行分析，可得知人做的运动动作或者舞蹈动作是否标准和规范，再根据分析结果提出相应的建议。此方式需要使用者佩戴可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种教学系统，包括显示模块、用户控制模块、摄像头模块、通讯模块，系统通过通讯模块连接有服务器，服务器中存储有视频源库，其特征在于，系统还包括识别模块、动作模块、教学模块、中央控制模块，其中：/n显示模块，用于显示系统的软件界面；/n用户控制模块，用于用户操作软件界面，用户通过操作软件界面进行图像视频的学习；/n摄像头模块，用于实时采集用户做的动作以形成待识别的图像视频，并将待识别的图像视频传至中央控制模块；/n识别模块，基于人体姿态识别模型对图像视频进行识别，判断图像视频数据中是否存在人体，以及判断人体是否开始运动、人体是否结束运动；/n动作模块，用于将图像视频存入服务器的视频源库中，将视...

【技术特征摘要】
1.一种教学系统，包括显示模块、用户控制模块、摄像头模块、通讯模块，系统通过通讯模块连接有服务器，服务器中存储有视频源库，其特征在于，系统还包括识别模块、动作模块、教学模块、中央控制模块，其中：
显示模块，用于显示系统的软件界面；
用户控制模块，用于用户操作软件界面，用户通过操作软件界面进行图像视频的学习；
摄像头模块，用于实时采集用户做的动作以形成待识别的图像视频，并将待识别的图像视频传至中央控制模块；
识别模块，基于人体姿态识别模型对图像视频进行识别，判断图像视频数据中是否存在人体，以及判断人体是否开始运动、人体是否结束运动；
动作模块，用于将图像视频存入服务器的视频源库中，将视频源库包括的所有图像视频中人体的肢体动作转换成对应的动作节点并基于前述动作节点建立动作库，以及利用动作匹配算法将待识别的图像视频中人体的肢体动作转换成动作节点并与动作库中的动作节点进行匹配；
教学模块，通过显示模块播放视频源库中的图像视频用以用户学习和训练，利用完整度匹配模型输出用户的教学结果；
中央控制模块，用于与服务器建立通讯，接收和处理由摄像头模块、用户控制模块获得的信息，控制系统中所有功能模块。


2.根据权利要求1所述的一种教学系统，其特征在于，还包括搜索模块，搜索模块提供自动识别和主动选择两种方式进行动作的搜索，搜索结果通过显示模块展示，其中：
主动识别，利用摄像头模块获取用户做动作形成的图像视频并传至中央控制模块，通过动作模块输出前述图像视频的动作节点，再利用动作匹配算法将前述动作节点与动作库中的动作节点进行匹配，从动作库中获取动作搜索结果；
主动选择，搜索模块建立有分类项目和分类栏，用户以关键字、动作类型、系列类型的方式进行搜索。


3.根据权利要求1或2所述的一种教学系统，其特征在于，还包括历史记录模块或/和音频播放模块，历史记录模块用于展示用户的历史运动记录和报表，音频播放模块用于播放图像视频的声音。


4.根据权利要求1所述的一种教学系统，其特征在于，所述动作模块包括动作节点子模块、动作库子模块和匹配子模块三部分，其中：
动作节点子模块，利用人体姿态识别模型将图像视频中的人的肢体动作转换成可被匹配子模块及动作库子模块识别的动作节点，一个动作节点代表图像视频中人体单个肢体的识别结果数据集，包括肢体运动轨迹和角度数据集；
动作库子模块，用于将图像视频转化成视频源并放进服务器的视频源库中，以及将视频源通过动作节点子模块转换成不同的动作节点，用以建立动作库；
匹配子模块，利用动作匹配算法对由动作节点子模块转换成的动作节点和动作库中的动作节点进行匹配，以得到由动作节点子模块转换成的动作节点在动作库中相应的可识别的动作。


5.根据权利要求1或4所述的一种教学系统，其特征在于，人体姿态识别模型的输入为图像视频，输出为由人体姿态的骨骼特征点组成的识别结果数据集，利用人体姿态识别模型对图像视频进行识别的方法为：
根据图像视频的帧率，将视频拆分成每一帧的帧图矩阵数据，再将帧图矩阵数据通过时序的方式送入人体姿态识别模型进行识别，得到识别结果数据集；识别结果数据集以视频帧为时间轴组合成特征识别矩阵，其中，识别结果数据集包括视频中人物的头部数据、肩部数据、臂部数据、手部数据、臀部数据、腿部数据和脚部数据。


6.根据权利要求5所述的一种教学系统，其特征在于，基于动作节点建立动作库的方法为：对由识别结果数据集组合成的特征识别矩阵进行动作筛选，具体操作如下：
步骤A1：定义图像视频的开始帧和结束帧，将图像视频中开始帧之前和结束帧之后的视频帧及其对应的识别结果数据集抛弃，将图像视频中剩下的视频帧，记作视频帧集DT[N]；
步骤A2：保留视频帧集DT[N]，并时序地处理视频帧集DT[N]中每一帧经过识别模块输出的识别结果数据集，记作DS[i]，以完成动作库中动作的加入；其中，N表示视频帧集DT[N]的帧数，i表示视频帧集DT[N]中第i个视频帧，i的初始值为1，且1≤i≤N；
处理识别结果数据集DS[i]的具体步骤如下：
步骤A2.1：根据当前视频帧中人体肢体的位置确定人体当前的姿态；
步骤A2.2：基于人体肢体的姿态，计算当前视频帧中人体肢体角度、朝向；
步骤A2.3：令i＝i+1，若i＝N+1，则执行步骤A2.4，反之则进行如下操作：
若识别结果数据集DS[i]和识...

【专利技术属性】
技术研发人员：王稳，刘翔，何鸣，
申请(专利权)人：四川自由健信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51