一种姿态对比的方法和终端技术

本发明专利技术公开了一种姿态对比的方法及终端，包括步骤：获取图像数据；对所述图像数据中的第一对象进行姿态识别，得到所述第一对象的人体框架和关键点；根据所述第一对象的人体框架和关键点计算第一对象动作数据，将所述第一对象动作数据与其他对象动作数据进行相似度对比，得到动作相似度，根据所述动作相似度得到姿态对比结果，所述第一对象动作数据和所述其他对象动作数据分别包括对象动作角度。本发明专利技术通过实时检测人物的姿态，并且基于人体框架和关键点，计算动作的角度，角度的计算能更加准确地辅助用户调整自己的姿态，能快速有效地帮助用户评判动作的规范程度以及完成度，从而达到虚拟指导的效果，大大降低了对动作进行指导的成本。

【技术实现步骤摘要】
一种姿态对比的方法和终端
本专利技术涉及图像识别
，特别涉及一种姿态对比的方法和终端。
技术介绍
目前，人体视觉姿态识别对比主要是计算机获取用户动作的图像数据，通过不同的方法对用户姿态进行识别，然后与预设好的标准动作数据进行对比，来判断动作的规范性。现有的对比技术大多基于关键点位的对比，通过对比关键点的位置，计算位置偏移量，来进行动作准确度的判断。然而有些动作对动作的角度有要求，因此，基于关键点对动作准确度的判断就显得不够准确，从而不能保证姿态识别的精确度。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种姿态对比的方法和终端，提高姿态识别的精确度。为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：一种姿态对比的方法，包括步骤：S1、获取图像数据；S2、对图像数据中的第一对象进行姿态识别，得到所述第一对象的人体框架和关键点；S3、根据所述第一对象的人体框架和关键点计算第一对象动作数据，将所述第一对象动作数据与其他对象动作数据进行相似度对比，得到动作相似度，根据所述动作相似度得到姿态本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种姿态对比的方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、获取图像数据；/nS2、对所述图像数据中的第一对象进行姿态识别，得到所述第一对象的人体框架和关键点；/nS3、根据所述第一对象的人体框架和关键点计算第一对象动作数据，将所述第一对象动作数据与其他对象动作数据进行相似度对比，得到动作相似度，根据所述动作相似度得到姿态对比结果，所述第一对象动作数据和所述其他对象动作数据分别包括对象动作角度。/n

【技术特征摘要】
1.一种姿态对比的方法，其特征在于，包括步骤：
S1、获取图像数据；
S2、对所述图像数据中的第一对象进行姿态识别，得到所述第一对象的人体框架和关键点；
S3、根据所述第一对象的人体框架和关键点计算第一对象动作数据，将所述第一对象动作数据与其他对象动作数据进行相似度对比，得到动作相似度，根据所述动作相似度得到姿态对比结果，所述第一对象动作数据和所述其他对象动作数据分别包括对象动作角度。


2.根据权利要求1所述的一种姿态对比的方法，其特征在于，所述将所述第一对象动作数据与其他对象动作数据进行相似度对比具体包括以下步骤：
将所述第一对象动作数据与标准对象的标准动作数据进行相似度对比；
或者将所述第一对象动作数据与同一所述图像数据中的其他对象动作数据进行相似度对比。


3.根据权利要求2所述的一种姿态对比的方法，其特征在于，将所述第一对象动作数据与标准对象的标准动作数据进行相似度对比具体包括以下步骤：
获取用户预先选择的标准动作数据，将所述第一对象的每一个动作的第一对象动作数据逐一与所述标准动作数据进行相似度对比，所述第一对象动作数据和所述标准动作数据包括对应的最大角度、最小角度、平均角度、动作速率、每个动作的时间以及一组动作的次数。


4.根据权利要求2所述的一种姿态对比的方法，其特征在于，将所述第一对象动作数据与标准对象的标准动作数据进行相似度对比具体包括以下步骤：
基于用户选择的标准动作数据，针对不同动作自动识别出重要部位；
获取用户预先选择的标准动作数据，将所述第一对象的每一个动作的第一对象动作数据中与所述重要部位对应的第一对象局部动作数据逐一与所述标准动作数据中与所述重要部位对应的标准局部动作数据进行相似度对比，所述第一对象动作数据和所述标准动作数据包括对应的最大角度、最小角度、平均角度、动作速率、每个动作的时间以及一组动作的次数。


5.根据权利要求2所述的一种姿态对比的方法，其特征在于，所述将所述第一对象动作数据与同一所述图像数据中的其他对象动作数据进行相似度对比具体包括以下步骤：
将所述第一对象动作数据中的所述第一对象动作角度与同一所述图像数据中的每一个其他对象的其他对象动作角度逐帧进行两两对比；
所述得到动作相似度，根据所述动作相似度得到姿态对比结果具体包括以下步骤：
得到所述第一对象与每一个其他对象在每一帧上的动作角度差异值，通过预设度量方式对所述第一对象与每一个其他对象在每一帧上的动作角度差异值进行相似度评价，得到所述对象的动作相似度，所述预设度量方式包括平均值和/或方差和/或最大相似度；
依次对所述图像数据中的每一个对象都进行逐一对象且逐帧的动作角度对比，直到得到所述图像数据中的每一个对象的动作相似度；
将每一个对象的所述动作相似度进行比较，将动作相似度差异大于预设阈值的对象进行标注显示。


6.根据权利要求2所述的一种姿态对比的方法，其特征在于，所述将所述第一对象动作数据与标准对象的标准动作数据进行相似度对比，得到动作相似度具体为：

【专利技术属性】
技术研发人员：廖少毅，曹强，何昱辛，容培淼，刘琰，
申请(专利权)人：广州健康易智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44