健身动作纠正方法及电子设备技术

本公开提供了一种健身动作纠正方法、健身动作纠正装置、计算机可读介质以及电子设备。该方法包括：获取目标对象的当前健身动作图像，并识别所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点；根据所述身体关键点确定所述目标对象的当前姿态信息；确定对应于所述当前健身动作图像的标准健身动作，并获取所述标准健身动作的标准姿态信息；比较所述当前姿态信息和所述标准姿态信息，以生成针对所述目标对象的当前健身动作的健身动作纠正信息。该方法可以对用户的当前健身动作给出实时的纠正建议，不需要用户反复查看教学视频或者图文教程等内容，可以保持用户动作练习的连贯性和完整性，进而能够提高动作练习的有效性。进而能够提高动作练习的有效性。进而能够提高动作练习的有效性。

【技术实现步骤摘要】
健身动作纠正方法及电子设备


[0001]本公开涉及计算机
，具体而言，涉及一种健身动作纠正方法、健身动作纠正装置、计算机可读介质以及电子设备。

技术介绍

[0002]健身是一种用于提高人体各项身体机能的体育项目，随着社会的进步和经济的发展，越来越多的人开始通过健身的方式达到强身健体、塑造体形甚至释放压力等各种目的。
[0003]健身项目多种多样，而且每种健身项目都有特定的动作要求。在没有专门的健身教练或者他人辅助的情况下，为了获得更好的健身效果，人们一般会选择观看健身教学视频或者查看一些图片、文字等形式的健身教程，以便学习正确的健身方法。然而，由于缺少专业指导，只有反复地观看相关视频或者教程才能掌握各种类型和数量繁多的动作要求。而且即便掌握了相关动作要求，在健身动作的标准性和规范性方面仍然难以保证。
[0004]鉴于以上问题，本领域亟需一种健身动作纠正方法，用以帮助健身人员完成标准的健身动作，获得更好的健身效果。
[0005]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0006]本公开的目的在于提供一种健身动作纠正方法、健身动作纠正装置、计算机可读存储介质以及电子设备，进而至少在一定程度上克服动作纠正的实时性和准确性较差的技术问题。
[0007]本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
[0008]根据本公开实施例的一个方面，提供一种健身动作纠正方法，该方法包括：
[0009]获取目标对象的当前健身动作图像，并识别所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点；
[0010]根据所述身体关键点确定所述目标对象的当前姿态信息；
[0011]确定对应于所述当前健身动作图像的标准健身动作，并获取所述标准健身动作的标准姿态信息；
[0012]比较所述当前姿态信息和所述标准姿态信息，以生成针对所述目标对象的当前健身动作的健身动作纠正信息。
[0013]根据本公开实施例的一个方面，提供一种健身动作纠正装置，该装置包括：
[0014]关键点识别模块，被配置为获取目标对象的当前健身动作图像，并识别所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点；
[0015]当前姿态确定模块，被配置为根据所述身体关键点确定所述目标对象的当前姿态信息；
[0016]标准姿态获取模块，被配置为确定对应于所述当前健身动作图像的标准健身动作，并获取所述标准健身动作的标准姿态信息；
[0017]纠正信息生成模块，被配置为比较所述当前姿态信息和所述标准姿态信息，以生成针对所述目标对象的当前健身动作的健身动作纠正信息。
[0018]在本公开的一些实施例中，基于以上技术方案，关键点识别模块包括：
[0019]当前健身动作视频获取单元，被配置为获取目标对象的当前健身动作视频；
[0020]第一当前健身动作图像获取单元，被配置为从所述当前健身动作视频中抽取包括目标健身动作的目标视频帧，并将所述目标视频帧作为所述目标对象的当前健身动作图像。
[0021]在本公开的一些实施例中，基于以上技术方案，当前健身动作图像获取单元包括：
[0022]视频帧获取子单元，被配置为获取所述当前健身动作视频的各个视频帧；
[0023]动作信息确定子单元，被配置为识别所述各个视频帧中的目标对象，并确定每个所述视频帧中的所述目标对象的动作信息；
[0024]目标视频帧抽取子单元，被配置为根据所述动作信息与目标健身动作的关联关系确定并抽取包括目标健身动作的目标视频帧。
[0025]在本公开的一些实施例中，基于以上技术方案，关键点识别模块包括：
[0026]第一语音指令监听单元，被配置为监听所述目标对象发出的语音指令；
[0027]第二当前健身动作图像获取单元，被配置为当接收到用于采集图像的语音指令时，采集所述目标对象的实时图像，并将所述实时图像作为当前健身动作图像。
[0028]在本公开的一些实施例中，基于以上技术方案，关键点识别模块还包括：
[0029]特征提取单元，被配置为对所述当前健身动作图像进行特征提取后得到所述当前健身动作图像的特征图；
[0030]关键点识别单元，被配置为将所述特征图输入预先训练的关键点识别模型，以由所述关键点识别模型输出对于所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点的识别结果。
[0031]在本公开的一些实施例中，基于以上技术方案，关键点识别单元包括：
[0032]第一关键点预测子单元，被配置为所述关键点识别模型根据输入的所述特征图对所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点进行预测，以得到关键点预测结果；
[0033]第二关键点预测子单元，被配置为将所述关键点预测结果和所述特征图再次输入所述关键点识别模型，并由所述关键点识别模型对所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点再次进行预测，以得到新的关键点预测结果；
[0034]循环预测子单元，被配置为重复执行所述关键点预测结果和所述特征图的输入步骤以及所述关键点识别模型的预测步骤，直至满足用于终止关键点预测过程的预测终止条件；
[0035]结果输出子单元，被配置为当满足所述预测终止条件时，将所述关键点识别模型最终输出的关键点预测结果作为所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点的识别结果。
[0036]在本公开的一些实施例中，基于以上技术方案，所述预测终止条件为所述关键点识别模型的损失函数满足预设收敛条件或者所述关键点识别模型的预测次数大于预设数
值。
[0037]在本公开的一些实施例中，基于以上技术方案，当前姿态确定模块包括：
[0038]坐标值获取单元，被配置为获取所述身体关键点在目标对象坐标系中的坐标值；
[0039]位置关系确定单元，被配置为根据所述坐标值确定多个所述身体关键点的位置关系；
[0040]当前姿态确定单元，被配置为基于所述位置关系确定所述目标对象的当前姿态信息。
[0041]在本公开的一些实施例中，基于以上技术方案，标准姿态获取模块包括：
[0042]动作节点确定单元，被配置为确定健身动作教学视频中的一个或者多个关键动作节点；
[0043]类型信息获取单元，被配置为确定与各个所述关键动作节点相对应的标准健身动作，并获取所述标准健身动作的类型信息；
[0044]动作类型确定单元，被配置为根据所述当前姿态信息确定所述当前健身动作图像的动作类型；
[0045]第一标准健身动作确定单元，被配置为根据所述动作类型和所述类型信息确定对应于所述当前健身动作图像的标准健身动作。
[0046]在本公开的一些实施例中，基于以上技术方案，标准姿态获取模块包括：
[0047]动作节点确定单元，被配置为确定健身动作教学视频中的一个或者多个本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种健身动作纠正方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的当前健身动作图像，并识别所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点；根据所述身体关键点确定所述目标对象的当前姿态信息；确定对应于所述当前健身动作图像的标准健身动作，并获取所述标准健身动作的标准姿态信息；比较所述当前姿态信息和所述标准姿态信息，以生成针对所述目标对象的当前健身动作的健身动作纠正信息。2.根据权利要求1所述的健身动作纠正方法，其特征在于，获取目标对象的当前健身动作图像，包括：获取目标对象的当前健身动作视频；获取所述当前健身动作视频的各个视频帧；识别所述各个视频帧中的目标对象，并确定每个所述视频帧中的所述目标对象的动作信息；根据所述动作信息与目标健身动作的关联关系确定并抽取包括目标健身动作的目标视频帧；将所述目标视频帧作为所述目标对象的当前健身动作图像。3.根据权利要求1所述的健身动作纠正方法，其特征在于，获取目标对象的当前健身动作图像，包括：监听所述目标对象发出的语音指令；当接收到用于采集图像的语音指令时，采集所述目标对象的实时图像，并将所述实时图像作为当前健身动作图像。4.根据权利要求1所述的健身动作纠正方法，其特征在于，识别所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点，包括：对所述当前健身动作图像进行特征提取后得到所述当前健身动作图像的特征图；将所述特征图输入预先训练的关键点识别模型；所述关键点识别模型根据输入的所述特征图对所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点进行预测，以得到关键点预测结果；将所述关键点预测结果和所述特征图再次输入所述关键点识别模型，并由所述关键点识别模型对所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点再次进行预测，以得到新的关键点预测结果；重复执行所述关键点预测结果和所述特征图的输入步骤以及所述关键点识别模型的预测步骤，直至满足用于终止关键点预测过程的预测终止条件；当满足所述预测终止条件时，将所述关键点识别模型最终输出的关键点预测结果作为所述当前健身动作图像中目标对象的身体关键点的识别结果。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：田元，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：