一种预摆动作类型识别方法、系统及设备技术方案

本申请实施例公开了一种预摆动作类型识别方法、系统及设备，属于人体运动分析技术领域，其中，一种预摆动作类型识别方法，包括：获取用户在预摆阶段的预摆运动数据，其中，预摆运动数据包括用户在预摆阶段的多个预摆时间点的沿上下方向的Z轴加速度、沿左右方向的Y轴加速度及沿前后方向的X轴加速度；基于用户在多个预摆时间点的Z轴加速度、Y轴加速度及X轴加速度确定用户的预摆动作类型，具有对预摆动作类型进行识别分析，进而辅助学生对预摆动作进行校正的优点。进行校正的优点。进行校正的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种预摆动作类型识别方法、系统及设备


[0001]本专利技术涉及人体运动分析领域，具体涉及一种预摆动作类型识别方法、系统及设备。

技术介绍

[0002]立定跳远运动是指不用助跑从立定姿势开始的跳远，是集弹跳、爆发力、身体的协调性和技术等方面的身体素质于一体的运动。2014年《国家学生体质健康标准》中规定立定跳远是初中、高中、大学每年体质测试的必测项目，也成为衡量学生身体素质的重要因素之一。
[0003]目前用于立定跳远运动分析的技术，大多为时间测量、距离测量，也就是对立定跳远的结果进行测量，而无法获取人体运动的过程数据，也就无法对预摆动作类型进行识别分析，进而无法辅助学生对预摆动作进行校正。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例之一提供一种预摆动作类型识别方法，包括：获取用户在预摆阶段的预摆运动数据，其中，所述预摆运动数据包括所述用户在所述预摆阶段的多个预摆时间点的沿上下方向的Z轴加速度、沿左右方向的Y轴加速度及沿前后方向的X轴加速度；基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Z轴加速度、所述Y轴加速度及所述X轴加速度确定所述用户的预摆动作类型。
[0005]现有技术中，对立定跳远的预摆动作进行分析时，一般通过人工对预摆动作进行纠正，或者通常采用图像分析的方式对预摆动作进行分析，但会存在采集的图像质量过低或图像中存在大量因用户运动产生的伪影的情况，导致分析的用户预摆特征准确度较低，无法为用户调整预摆动作提供有效帮助，本方法可以通过传感器获取用户在预摆阶段的预摆运动数据，基于用户在多个预摆时间点的Z轴加速度、Y轴加速度及X轴加速度确定用户的预摆动作类型，可以获取更加准确的用户的预摆动作特征，有效帮助用户调整预摆动作，提高立定跳远成绩。
[0006]所述获取用户在预摆阶段的预摆运动数据，包括：获取所述用户在立定跳远过程的全过程运动数据，所述全过程运动数据包括所述用户在所述立定跳远过程的多个时间点的Z轴加速度、Y轴加速度及X轴加速度；基于所述全过程运动数据确定所述Z轴加速度随时间变化的Z轴加速度全过程波动信息及所述X轴加速度随时间变化的X轴加速度全过程波动信息中的至少一个；基于所述Z轴加速度全过程波动信息及所述X轴加速度全过程波动信息中的至少一个从所述多个时间点中确定所述多个预摆时间点；基于所述多个预摆时间点从所述全过程运动数据中获取所述预摆运动数据。
[0007]所述基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Z轴加速度、所述Y轴加速度及所述X轴加速度确定所述用户在所述预摆阶段的预摆动作类型，包括：基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Z轴加速度及所述X轴加速度，确定所述Z轴加速度随时间变化的Z轴加
速度预摆波动信息及所述X轴加速度随时间变化的X轴加速度预摆波动信息；基于所述Z轴加速度预摆波动信息及所述X轴加速度预摆波动信息判断所述用户在所述预摆阶段是否踮脚；若判断所述用户在所述预摆阶段踮脚，基于所述Y轴加速度预摆波动信息，获取下蹲运动信息；若判断所述用户未在所述预摆阶段踮脚，基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Y轴加速度，获取所述下蹲运动信息。
[0008]所述基于所述X轴加速度预摆波动信息，获取下蹲运动信息，包括：基于所述Z轴加速度预摆波动信息，获取所述Y轴加速度随时间变化的Y轴加速度曲线；获取所述Y轴加速度曲线的Y轴加速度波峰数量及Y轴加速度波动频率；基于所述Y轴加速度波峰数量及所述Y轴加速度波动频率确定所述下蹲运动信息。
[0009]所述基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Y轴加速度，获取所述下蹲运动信息，包括：获取所述预摆阶段的所述Y轴加速度随时间变化的Y轴加速度曲线；获取所述Y轴加速度曲线的Y轴加速度波峰数量及Y轴加速度波动频率；基于所述Y轴加速度波峰数量及所述Y轴加速度波动频率确定所述下蹲运动信息。
[0010]所述基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Z轴加速度、所述Y轴加速度及所述X轴加速度确定所述用户在所述预摆阶段的预摆动作类型，还包括：获取所述Z轴加速度曲线的Z轴加速度极差；基于所述Z轴加速度极差确定所述用户的下蹲落地类型。
[0011]所述方法还包括：基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Z轴加速度、所述Y轴加速度及所述X轴加速度，确定所述用户在至少一个预摆时间点的预摆幅度；基于所述用户在所述至少一个预摆时间点的预摆幅度及预设幅度阈值，输出提示信息。
[0012]所述基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Z轴加速度、所述Y轴加速度及所述X轴加速度确定所述用户的预摆动作类型，包括：通过神经网络模型基于所述用户在所述多个时间点的所述Z轴加速度、所述Y轴加速度及所述X轴加速度确定所述用户的预摆动作类型。
[0013]本说明书实施例之一提供一种预摆动作类型识别系统，包括：数据获取模块，包括运动传感器及数据处理单元，所述运动传感器用于获取用户在多个时间点的运动信息，所述数据处理单元用于基于所述运动信息获取所述用户在预摆阶段的预摆运动数据，其中，所述预摆运动数据包括所述用户在所述预摆阶段的多个预摆时间点的沿上下方向的Z轴加速度、沿左右方向的Y轴加速度及沿前后方向的X轴加速度；动作识别模块，用于基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Z轴加速度、所述Y轴加速度及所述X轴加速度确定所述用户的预摆动作类型。
[0014]本说明书实施例之一提供一种预摆动作类型识别设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的预摆动作类型识别方法。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]其中：
[0017]图1是根据本申请一些实施例所示的一种预摆动作类型识别系统的应用场景示意图；
[0018]图2是根据本申请的一些实施例所示的一种预摆动作类型识别系统的示例性框图；
[0019]图3是根据本说明书一些实施例所示的一种预摆动作类型识别方法的示例性流程图；
[0020]图4a是根据本说明书一些实施例所示的用于展示用户在多个时间点的X轴加速度的示意图；
[0021]图4b是根据本说明书一些实施例所示的用于展示用户在多个时间点的Y轴加速度；
[0022]图4c是根据本说明书一些实施例所示的用于展示用户在多个时间点的Z轴加速度的示意图。
[0023]图中，100、一种预摆动作类型识别系统；110、处理设备；120、网络；130、传感器；140、存储设备；150、终端设备。
具体实施方式
[0024]下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预摆动作类型识别方法，其特征在于，包括：获取用户在预摆阶段的预摆运动数据，其中，所述预摆运动数据包括所述用户在所述预摆阶段的多个预摆时间点的沿上下方向的Z轴加速度、沿左右方向的Y轴加速度及沿前后方向的X轴加速度；基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Z轴加速度、所述Y轴加速度及所述X轴加速度确定所述用户的预摆动作类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户在预摆阶段的预摆运动数据，包括：获取所述用户在立定跳远过程的全过程运动数据，所述全过程运动数据包括所述用户在所述立定跳远过程的多个时间点的Z轴加速度、Y轴加速度及X轴加速度；基于所述全过程运动数据确定所述Z轴加速度随时间变化的Z轴加速度全过程波动信息及所述X轴加速度随时间变化的X轴加速度全过程波动信息中的至少一个；基于所述Z轴加速度全过程波动信息及所述X轴加速度全过程波动信息中的至少一个从所述多个时间点中确定所述多个预摆时间点；基于所述多个预摆时间点从所述全过程运动数据中获取所述预摆运动数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Z轴加速度、所述Y轴加速度及所述X轴加速度确定所述用户在所述预摆阶段的预摆动作类型，包括：基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Z轴加速度及所述X轴加速度，确定所述Z轴加速度随时间变化的Z轴加速度预摆波动信息及所述X轴加速度随时间变化的X轴加速度预摆波动信息；基于所述Z轴加速度预摆波动信息及所述X轴加速度预摆波动信息判断所述用户在所述预摆阶段是否踮脚；若判断所述用户在所述预摆阶段踮脚，基于所述Y轴加速度预摆波动信息，获取下蹲运动信息；若判断所述用户未在所述预摆阶段踮脚，基于所述用户在所述多个预摆时间点的所述Y轴加速度，获取所述下蹲运动信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述Y轴加速度预摆波动信息，获取下蹲运动信息，包括：基于所述Y轴加速度预摆波动信息，获取所述Y轴加速度随时间变化的Y轴加速度曲线；获取所述Y轴加速度曲线的Y轴加速度波峰数量及Y轴加速度波动频率；基于所述Y轴加速度波峰数量及所述Y轴加速度波动频率确定所述下蹲运动信息。5.根据权利要求3所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张燕，
申请(专利权)人：北京数感科技有限公司，
类型：发明
国别省市：