一种基于人工智能的肢体动作识别比对方法技术

本发明专利技术提供了一种基于人工智能的肢体动作识别比对方法，包括以下步骤：S1，采集标准肢体动作数据，训练出标准动作模型；S2，采集待比对肢体动作数据；S3，将待比对肢体动作数据输入标准动作模型，分别提取标准肢体动作数据和待比对肢体动作数据中的肢体关键点数据；S4，根据标准肢体动作数据和待比对肢体动作数据中的肢体关键点数据计算待比对肢体动作与标准肢体动作之间的偏差，并对待比对肢体动作进行打分。本发明专利技术进行肢体动作识别比对的成本较低、方便性较高、效率较高，可应用于AI健身等场景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的肢体动作识别比对方法
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的肢体动作识别比对方法。
技术介绍
目前应用于运动健身肢体动作姿态识别和教学指导的技术，主要有以下几大类：1、使用加速度计、陀螺仪以及磁力计识别肢体姿态、动作和速度。此种方式固然有能快速和准确测量人体部位速度的能力，但是无论是教练和老师，还是学员，都需要穿戴相应设备，缺点是不方便、成本很高，难以普及；2、使用专用贴身衣服和上面的传感器感知、识别肢体姿态、动作。使用特殊的衣服可以检测穿戴者的运动、呼吸、压力、体温，并且其中传感器的数量，类型和位置都是可以完全定制。这种方式同样需要无论是教练和老师，还是学员，都需要穿戴相应设备，缺点是不方便、成本很高，难以普及；3、基于3D摄像头或者双目摄像头获取人体三维图像，并提取骨架点，具体采用可见光+红外光结合，或者根据两个摄像头的角度偏差，获取目标的平面和立体图像，提取关键点立体坐标的方法。这种方式同样无论是在教练和老师端，还是学员端，都需要配备相应设备，课程制作过程需要，学员习练过程同样本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的肢体动作识别比对方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，采集标准肢体动作数据，训练出标准动作模型；/nS2，采集待比对肢体动作数据；/nS3，将所述待比对肢体动作数据输入所述标准动作模型，分别提取所述标准肢体动作数据和所述待比对肢体动作数据中的肢体关键点数据；/nS4，根据所述标准肢体动作数据和所述待比对肢体动作数据中的肢体关键点数据计算待比对肢体动作与标准肢体动作之间的偏差，并对待比对肢体动作进行打分。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的肢体动作识别比对方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，采集标准肢体动作数据，训练出标准动作模型；
S2，采集待比对肢体动作数据；
S3，将所述待比对肢体动作数据输入所述标准动作模型，分别提取所述标准肢体动作数据和所述待比对肢体动作数据中的肢体关键点数据；
S4，根据所述标准肢体动作数据和所述待比对肢体动作数据中的肢体关键点数据计算待比对肢体动作与标准肢体动作之间的偏差，并对待比对肢体动作进行打分。


2.根据权利要求1所述的基于人工智能的肢体动作识别比对方法，其特征在于，所述方法应用于动作教学，所述标准肢体动作数据采集自老师的标准动作影像，所述待比对肢体动作数据采集自学员的实时学习影像。


3.根据权利要求2所述的基于人工智能的肢体动作识别比对方法，其特征在于，肢体关键点包括头顶、鼻子、双肩、双肘、双手、双髋、双膝、双脚、下巴、背部两个点、脚尖、大腿中部、小腿中部。


4.根据权利要求3所述的基于人工智能的肢体动作识别比对方法，其特征在于，还包括：针对每个动作课程单独采集该动作课程对应的标准肢体动作数据，并根据该动作课程对应的标准肢体动作数据对所述标准动作模型进行进一步训练。


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【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓晖，肖红，刘英双，
申请(专利权)人：广州芊泓运动科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44