【技术实现步骤摘要】
一种基于动态识别的太极拳训练方法及系统
[0001]本申请涉及视频处理
，具体而言，涉及一种基于动态识别的太极拳训练方法及系统。
技术介绍
[0002]人体运动姿态识别是给定一幅图像或一段视频，检测其中人体骨骼关节点位置，并根据关节点的结构特征，给人体姿态分类打标签的过程。其中人体骨骼关节点检测是人体姿态识别中的关键步骤。随着深度学习技术的发展，人体骨骼关节点检测效果不断提升，已经开始应用于计算机视觉的相关领域，得到研究者的关注。
[0003]专利《基于视频监控的行人检测方法》(CN201010227766.5)采用扩展梯度直方图特征与Adaboost算法来快速检测行人，然后利用梯度直方图特征和支持向量机来进一步识别验证前面检测出来的行人。专利《一种智能视频监控中行人的检测方法》(CN20110566809.1)采用支持向量机训练行人检测器模型，利用支持向量机对图片中的每个行人检测窗口进行分类，对检测窗口进行融合，获取最终的行人检测结果。《主动视觉注意的监控视频显著事件智能检测预警方法》(CN201710181...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于动态识别的太极拳训练方法，其特征在于，包括：通过图像采集设备获取实时人体运动图像数据，为获取到的人体运动图像数据创建转发数据包；基于骨骼节点识别算法识别人体运动图像数据中包含的与目标用户对应的骨骼节点图像，并进行分析计算出运动状态的骨骼关键点数据；获取标准骨骼关键点数据作为关键骨骼节点图像模型，按顺序输出关键骨骼节点图像与通过图像采集设备获取的实时人体运动图像数据进行比对，以判断目标用户是否完成标准动作序列。2.如权利要求1所述的一种基于动态识别的太极拳训练方法，其特征在于，所述通过图像采集设备获取实时人体运动图像数据，为获取到的人体运动图像数据创建转发数据包包括：通过图像采集设备获取所请求通道的视频流，为每一路视频流通道创建环形缓冲队列、转发子线程对应的转发数据包，数据包包括图像数据帧的大小、格式、时间t、姿态识别的结果信息。3.如权利要求2所述的一种基于动态识别的太极拳训练方法，其特征在于，还包括：创建检测线程用于从环形缓冲队列取得图像数据帧、快速检测和发送姿态识别请求。4.如权利要求1所述的一种基于动态识别的太极拳训练方法，其特征在于，所述基于骨骼节点识别算法识别人体运动图像数据中包含的与目标用户对应的骨骼节点图像，并进行分析计算出运动状态的骨骼关键点数据包括：根据确定的骨骼节点图像模型从人体运动图像数据中提取与目标用户对应的骨骼节点图像，骨骼节点图像包括多个骨骼节点数据。5.如权利要求4所述的一种基于动态识别的太极拳训练方法，其特征在于，还包括：获取骨骼关键点中包含的每个骨骼节点图像的识别编号，对每个人体运动图像数据中包含的所有骨骼节点图像的识别编号进行编号，得到目标识别编号。6.如权利要求1所述的一种基于...
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