一种智能姿势评估方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能姿势评估方法及系统，其中，所述方法包括：根据用户运动关节点集合，确定姿态评估指标集合；通过监控装置获得第一评估视频信息；根据姿态评估指标集合确定预定卷积核，按照预定卷积核对第一评估视频信息进行遍历卷积计算，获得第一运动姿势特征信息，并根据第一运动姿势特征信息，生成身姿骨骼模拟图进行动态演示；将第一运动姿势特征信息和身姿骨骼模拟图输入第一运动姿势分析模型中进行分析，获得第一身姿分析结果；基于第一身姿分析结果，生成第一姿势准确系数；如果第一姿势准确系数低于预设准确系数，提醒第一用户进行姿势矫正。解决了现有技术存在对姿势评估不够准确，进而影响用户矫正和康复效果的技术问题。技术问题。技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种智能姿势评估方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种智能姿势评估方法及系统。

技术介绍

[0002]姿势是身体的骨、关节和软组织的定位，良好的姿势是一种肌肉和骨骼的平衡状态，对保持身体健康、预防关节损伤、运动康复有着至关重要的作用，因此需要进行正确的姿势评估，对监测用户的健康评测、矫正、康复等有着重要意义。
[0003]然而，现有技术存在对姿势评估不够准确，进而影响用户矫正和康复效果的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请通过提供一种智能姿势评估方法及系统，解决了现有技术存在对姿势评估不够准确，进而影响用户矫正和康复效果的技术问题，达到通过对用户运动姿势进行实时监控，并对监控结果进行多维度分析，以此使得姿势分析结果更加准确高效，实现对姿势矫正更加及时合理，从而保证用户矫正和康复效果的技术效果。
[0005]鉴于上述问题，本专利技术提供了一种智能姿势评估方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供了一种智能姿势评估方法，所述方法包括：通过智能穿戴装置对第一用户的关节点进行识别，获得用户运动关节点集合，并对所述用户运动关节点集合进行动态标记；根据所述用户运动关节点集合，确定姿态评估指标集合；通过监控装置获得第一评估视频信息，所述第一评估视频信息包括所述第一用户的运动视频信息；根据所述姿态评估指标集合确定预定卷积核，按照所述预定卷积核对所述第一评估视频信息的每一帧图像信息进行遍历卷积计算，获得第一卷积计算结果；根据所述第一卷积计算结果，获得第一运动姿势特征信息，并根据所述第一运动姿势特征信息，生成身姿骨骼模拟图进行动态演示；将所述第一运动姿势特征信息和所述身姿骨骼模拟图输入第一运动姿势分析模型中进行多维度分析，获得第一身姿分析结果；基于所述第一身姿分析结果，生成第一姿势准确系数；如果所述第一姿势准确系数低于预设准确系数，生成第一提醒指令，所述第一提醒指令用于提醒所述第一用户进行姿势矫正。
[0007]另一方面，本申请还提供了一种智能姿势评估系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于通过智能穿戴装置对第一用户的关节点进行识别，获得用户运动关节点集合，并对所述用户运动关节点集合进行动态标记；第一确定单元，所述第一确定单元用于根据所述用户运动关节点集合，确定姿态评估指标集合；第二获得单元，所述第二获得单元用于通过监控装置获得第一评估视频信息，所述第一评估视频信息包括所述第一用户的运动视频信息；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述姿态评估指标集合确定预定卷积核，按照所述预定卷积核对所述第一评估视频信息的每一帧图像信息进行遍历卷积计算，获得第一卷积计算结果；第一处理单元，所述第一处理单元用于根据所述第一卷积计算结果，获得第一运动姿势特征信息，并根据所述第一运动姿势特征信息，生成身姿
骨骼模拟图进行动态演示；第四获得单元，所述第四获得单元用于将所述第一运动姿势特征信息和所述身姿骨骼模拟图输入第一运动姿势分析模型中进行多维度分析，获得第一身姿分析结果；第一生成单元，所述第一生成单元用于基于所述第一身姿分析结果，生成第一姿势准确系数；第二处理单元，所述第二处理单元用于如果所述第一姿势准确系数低于预设准确系数，生成第一提醒指令，所述第一提醒指令用于提醒所述第一用户进行姿势矫正。
[0008]第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
[0009]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
[0010]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：由于采用了通过智能穿戴装置对第一用户的关节点进行识别，并对识别的用户运动关节点集合进行动态标记，通过监控装置对第一用户的运动视频信息进行采集，再根据姿态评估指标集合确定预定卷积核，按照所述预定卷积核对第一评估视频信息进行遍历卷积计算，并根据所计算的第一卷积计算结果，确定第一运动姿势特征信息，并以此生成身姿骨骼模拟图进行动态演示，然后将第一运动姿势特征信息和身姿骨骼模拟图输入第一运动姿势分析模型中进行多维度分析，获得第一身姿分析结果，再基于第一身姿分析结果，生成第一姿势准确系数，如果第一姿势准确系数低于预设准确系数，则提醒第一用户进行姿势矫正的技术方案。进而达到通过对用户运动姿势进行实时监控，并对监控结果进行多维度分析，以此使得姿势分析结果更加准确高效，实现对姿势矫正更加及时合理，从而保证用户矫正和康复效果的技术效果。
[0011]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0012]图1为本申请一种智能姿势评估方法的流程示意图；图2为本申请一种智能姿势评估方法中对第一身姿分析结果进行补充的流程示意图；图3为本申请一种智能姿势评估方法中对第二身姿分析结果进行修正的流程示意图；图4为本申请一种智能姿势评估方法中对第一用户进行姿势矫正的流程示意图；图5为本申请一种智能姿势评估系统的结构示意图；图6为本申请示例性电子设备的结构示意图。
[0013]附图标记说明：第一获得单元11，第一确定单元12，第二获得单元13，第三获得单元14，第一处理单元15，第四获得单元16，第一生成单元17，第二处理单元18，总线1110，处理器1120，收发器1130，总线接口1140，存储器1150，操作系统1151，应用程序1152和用户接口1160。
具体实施方式
[0014]在本申请的描述中，所属
的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
[0015]上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。
[0016]本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。
[0017]本申本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能姿势评估方法，其中，所述方法应用于一姿势评估系统，所述系统包括一监控装置，且所述系统与一智能穿戴装置通讯连接，所述方法包括：通过所述智能穿戴装置对第一用户的关节点进行识别，获得用户运动关节点集合，并对所述用户运动关节点集合进行动态标记；根据所述用户运动关节点集合，确定姿态评估指标集合；通过所述监控装置获得第一评估视频信息，所述第一评估视频信息包括所述第一用户的运动视频信息；根据所述姿态评估指标集合确定预定卷积核，按照所述预定卷积核对所述第一评估视频信息的每一帧图像信息进行遍历卷积计算，获得第一卷积计算结果；根据所述第一卷积计算结果，获得第一运动姿势特征信息，并根据所述第一运动姿势特征信息，生成身姿骨骼模拟图进行动态演示；将所述第一运动姿势特征信息和所述身姿骨骼模拟图输入第一运动姿势分析模型中进行多维度分析，获得第一身姿分析结果；基于所述第一身姿分析结果，生成第一姿势准确系数；如果所述第一姿势准确系数低于预设准确系数，生成第一提醒指令，所述第一提醒指令用于提醒所述第一用户进行姿势矫正。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：根据所述第一身姿分析结果，获得所述姿态评估指标集合中未达标评估指标；基于所述未达标评估指标和所述姿态评估指标集合，进行关联性分析，获得指标关联度集合；对所述指标关联度集合中超过预定关联度阈值的指标进行筛选，获得关联度修正指标；根据所述关联度修正指标对所述第一身姿分析结果进行补充，获得第二身姿分析结果。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述方法包括：通过所述智能穿戴装置获得所述第一用户的运动体征信息；根据所述运动体征信息，获得第一心理评估承压曲线；对所述第一心理评估承压曲线的波峰值和波谷值进行统计，并根据统计结果获得第一评估承压指数；根据所述第一心理承压指数对所述第二身姿分析结果进行修正。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：根据所述第一姿势准确系数和所述预设准确系数的差值，获得第一姿势矫正系数；构建标准姿势数据库，将所述第一姿势矫正系数和所述标准姿势数据库输入姿势矫正分析模型，获得第一姿势矫正方案；根据所述第一姿势矫正方案对所述第一用户进行姿势矫正。5.如权利要求4所述的方法，其中，所述构建标准姿势数据库之后，包括：根据所述标准姿势数据库，获得标准姿势图像数据集；根据运动应用场景，确定标准姿势图像变化系数；基于图像处理算法对所述标准姿势图像数据集进行数据扩增，所述数据扩增按照所述
标准姿势图像变化系数进行变化输出，获得扩增标准姿势图像数据集；根据所述扩增标准姿势图像数据集，对所述标...

【专利技术属性】
技术研发人员：何玉，
申请(专利权)人：北京蓝田医疗设备有限公司，
类型：发明
国别省市：