一种基于人体关键点位的人体动作评分的方法技术

本发明专利技术提出一种基于人体关键点位的人体动作评分的方法，属于人体动作评分技术领域。包括以下步骤：S1.实时采集标准动作与采样动作数据，将数据转换为RGB模式图片；S2.标记包含人体的图片，通过边界矩形框标注人体在图片中的位置，获得人体区域图像，确定标准动作与采样动作的人体区域位置；S3.在标准动作与采样动作的人体区域位置上标注人体关键点位坐标；S4.将15个关键点划分为6个关键点组；S5.计算标准动作与采样动作的端点与中心点连线的夹角度，将标准动作与采样动作的关键点组进行角度差异对比；S6.进行人体动作评分。解决现有技术中存在人为判断时由于主观性的原因造成评估结果不够客观、准确的技术问题。准确的技术问题。准确的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人体关键点位的人体动作评分的方法


[0001]本申请涉及人体动作评分方法，尤其涉及一种基于人体关键点位的人体动作评分的方法，属于人体动作评分


技术介绍

[0002]利用计算机图像处理技术，对人体关键点位进行人体动作评分，是一个具有广泛应用前景的研究热点。将计算机视觉运用到体育领域，对人体行为进行识别，以便对动作的标准情况进行评分，通过对标准化体育动作进行建模，并通过视频方式对人体行为实时动作进行比对分析，从而实现动作规范指标化。人体行为是由一组时序动作构成，有效的判断标准动作与采样动作差距，是衡量这两个动作相似程度的重要任务。早期常用的评估方法是评估者用眼睛观察人体动作，然后和动作标准图样进行人为比较给予分值，此方法不光浪费人力、物力，并且人为判断时也会由于主观性的原因造成评估结果不够客观、准确。本专利技术不会受人为主观因素的影响，能够基于计算机和预设的分析方法智能地评估捕捉的人体动作与规定的模板动作之间的差异程度，从而能够达到科学指导体育教学的目地。

技术实现思路

[0003]在下文中给出了关于本专利技术的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不是意图确定本专利技术的关键或重要部分，也不是意图限定本专利技术的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。
[0004]鉴于此，为解决现有技术中存在人为判断时由于主观性的原因造成评估结果不够客观、准确的技术问题，本专利技术提供一种基于人体关键点位的人体动作评分的方法。
[0005]方案一、一种基于人体关键点位的人体动作评分的方法，包括以下步骤：
[0006]S1.实时采集标准动作与采样动作数据，将数据转换为RGB模式图片；
[0007]S2.标记包含人体的图片，通过边界矩形框标注人体在图片中的位置，获得人体区域图像，确定标准动作与采样动作的人体区域位置；
[0008]S3.在标准动作与采样动作的人体区域位置上标注人体关键点位坐标；
[0009]S4.将15个关键点划分为6个关键点组；
[0010]S5.计算标准动作与采样动作的端点与中心点连线的夹角度，将标准动作与采样动作的关键点组进行角度差异对比；
[0011]S6.进行人体动作评分。
[0012]优选的，S3具体是，包括以下步骤：
[0013]S31.对整个图片的关键点进行标注，生成与人体关键点对应的特征点置信图：
[0014][0015]其中，S
*
表示置信度集合，k表示采用的关键点集合，j表示k集合中每个关键点的
峰值，σ是一个调节参数，用于控制置信度值的分布的程度，P表示图片中每个像素点的坐标，x
j,k
表示k集合中的j峰值在图像上的真实标注位置。
[0016]S32.对标注出的人体关键点进行关键点聚类，通过关键点和关联区域信息组合出人体框架；
[0017]计算关联区域：
[0018][0019]其中，GT表示关联区域，x
a
，y
z
，w
a
，h
a
分别表示关联区域坐标的横纵坐标、宽、高；t
x
，t
y
，t
w
，t
h
分别表示校正参数；x
*
，y
*
，w
*
，h
*
分别表示校正后的GT坐标的横纵坐标、宽、高；
[0020]通过损失函数确定关键点，形成人体框架：
[0021][0022]l
c,k
＝||x
j2,k
‑
x
j1,k
||
[0023]其中，l
c,k
表示两关键点之间的长度，σ
l
表示以像素为单位的关键点宽度，v
l
表示x
j2,k
指向x
j1,k
的单位向量垂直的单位向量；
[0024]S33.为每个人物标注13个人体关键点，分别是鼻、左肩、右肩、左肘、右肘、左腕、右腕、左胯，右胯，左膝，右膝，左踝，右踝；
[0025]S34.通过两点求中点坐标公式得到人体臀点和颈点，将15个关键点位进行标准动作与采样动作比对；两点求中点坐标公式：x＝(x1+x2)/2；y＝(y1+y2)/2。
[0026]优选的，S4具体是，6个关键点组包括：头部、躯干、左臂、右臂、左腿和右腿。
[0027]优选的，计算标准动作与采样动作的端点与中心点连线的夹角度：
[0028][0029]其中，设a，b分别为标准动作与采样动作各自关键点组区域的向量，x
a
，y
a
，x
b
，y
b
分别为a，b的x轴，y轴，ang表示标准动作与采样动作的端点与中心点连线的夹角度数。
[0030]优选的，S6具体是：
[0031]包括以下步骤：
[0032]S61.将S34所述臀点和颈点为主、副对齐中心点；
[0033]S62.获得标准动作与采样动作的端点与中心点连线的夹角度数，范围为0
‑
179度。
[0034]S63.计算每个关键点组的分值，满分为10分：scr＝ang/180*10，其中，scr表示得分范围，值为0
‑
10。
[0035]S64.根据需求转换为分区分值：
[0036]a.夹角ang<＝30
°
时，保持原分值：scr＝scr*1；
[0037]b.夹角ang>30
°
时，降低分值：scr＝scr*0.25；
[0038]S65.计算整体分值：各区域分值为包含关键点组的分数平均值；所有区域的平均
值为动作总评分。
[0039]方案二、一种电子设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，所述的处理器执行所述计算机程序时实现方案一所述的一种基于人体关键点位的人体动作评分的方法的步骤。
[0040]方案三、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方案一所述的一种基于人体关键点位的人体动作评分的方法。
[0041]本专利技术的有益效果如下：本专利技术不会受人为主观因素的影响，能够基于计算机和预设的分析方法智能地评估捕捉的人体动作与规定的模板动作之间的差异程度，从而能够达到科学指导体育教学的目地。解决了人为判断时由于主观性的原因造成评估结果不够客观、准确的技术问题，并且减少了人为判断方法造成的人力和物力浪费。
附图说明
[0042]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人体关键点位的人体动作评分的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.实时采集标准动作与采样动作数据，将数据转换为RGB模式图片；S2.标记包含人体的图片，通过边界矩形框标注人体在图片中的位置，获得人体区域图像，确定标准动作与采样动作的人体区域位置；S3.在标准动作与采样动作的人体区域位置上标注人体关键点位坐标；S4.将15个关键点划分为6个关键点组；S5.计算标准动作与采样动作的端点与中心点连线的夹角度，将标准动作与采样动作的关键点组进行角度差异对比；S6.进行人体动作评分。2.根据权利要求1所述的一种基于人体关键点位的人体动作评分的方法，其特征在于，S3具体是，包括以下步骤：S31.对整个图片的关键点进行标注，生成与人体关键点对应的特征点置信图：其中，S
*
表示置信度集合，k表示采用的关键点集合，j表示k集合中每个关键点的峰值，σ是一个调节参数，用于控制置信度值的分布的程度，P表示图片中每个像素点的坐标，x
j,k
表示k集合中的j峰值在图像上的真实标注位置。S32.对标注出的人体关键点进行关键点聚类，通过关键点和关联区域信息组合出人体框架；计算关联区域：其中，GT表示关联区域，x
a
，y
z
，w
a
，h
a
分别表示关联区域坐标的横纵坐标、宽、高；t
x
，t
y
，t
w
，t
h
分别表示校正参数；x
*
，y
*
，w
*
，h
*
分别表示校正后的GT坐标的横纵坐标、宽、高；通过损失函数确定关键点，形成人体框架：l
c,k
＝||x
j2,k
‑
x
j1,k
||其中，l
c,k
表示两关键点之间的长度，σ
l
表示以像素为单位的关键点宽度，v
l
表示x
j2,k
指向x
j1,k
的单位向量垂直的单位向...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈迪，朱旭，于佳平，
申请(专利权)人：黑龙江资海科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：