基于人工智能的功能性动作检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的功能性动作检测系统，包括：获取模块，用于获取并分析检测视频，得到测试人员的关键动作视频帧；检测模块，用于根据预设的量化功能性动作检测标准对关键动作视频帧进行检测，得到检测评分；输出模块，用于根据关键动作视频帧以及检测评分生成图文检测报告，并将所述图文检测报告发送到用户端计算机；报告存储与分析模块，用于存储并分析系统自动生成的图文检测报告，得到被测试群体的统计数据，用于存储并分析用户修改的图文检测报告，并进行自主学习。根据本发明专利技术公开的功能性动作检测系统，不仅可以实现标准化检测，减少测评人员主观因素带来的评价误差，还可以提高检测效率，突破时空界限，完成线上测评。上测评。上测评。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的功能性动作检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及体育科技
，特别涉及一种基于人工智能的功能性动作检测方法及系统。

技术介绍

[0002]无论是大众健身领域还是竞技体育领域，人们从事的各种体育活动无不以身体基本动作为基础。良好的身体基本动作对人们增强体质，获取优异的运动成绩具有至关重要的作用。作为功能性动作训练体系的重要组成部分—功能性动作筛查(Functional Movement Screen，FMS)，以其独特的筛查手段、详尽的评价过程和科学的纠正策略帮助人们解决基本动作方面的问题。FMS是评估人体动作质量的工具,由著名的功能动作训练衍生出来，是身体运动功能训练前进行测试的检查手段，发现并解决身体存在的薄弱环节，并为之后的训练和治疗提供依据和参照。FMS应用近二十年来，其评价的准确性，测评人员经验导致测评结果差异，评价结果反馈的针对性等问题日益引起关注。
[0003]现有技术中，功能性动作测评过程主要通过测评人员观察被试动作完成情况进行评分，根据测评人员的经验进行分数的判定，测评人员主要依据个人的主观判断评价本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的功能性动作检测系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取并分析检测视频，得到测试人员的关键动作视频帧；检测模块，用于根据预设的量化功能性动作检测标准对所述关键动作视频帧进行检测，得到检测评分；输出模块，用于根据所述关键动作视频帧以及所述检测评分生成图文检测报告，并将所述图文检测报告发送到用户端计算机。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述获取模块，包括：获取单元，用于获取测试人员的视频数据；第一分析单元，用于检测并跟踪所述视频数据中的测试人员，定位测试人员的位置；第二分析单元，用于对所述测试人员进行人体姿态估计，得到所述测试人员的二维人体骨架结构；第三分析单元，用于将所述二维人体骨架结构输入LCN神经网络模型，获得三维人体姿态；提取单元，用于将所述三维人体姿态与关键动作模板进行对比，通过关键节点角度、位置以及动态时间序列匹配确定并提取所述关键动作视频帧。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述检测模块，包括：量化单元，用于量化功能性动作检测标准；检测单元，用于根据所述量化功能性动作检测标准对所述关键动作视频帧进行检测，得到检测评分。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述输出模块，包括：第四分析单元，用于根据所述关键动作视频帧和所述检测评分分析测试人员的不规范动作以及扣分原因，并生成图文检测报告；输出单元，用于将所述图文检测报告发送到用户端计算机。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：报告存储与分析模块，用于存储并分析所述图文检测报告。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：赫忠慧，王亦洲，范雪松，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：