一种居家健身智能辅助系统技术方案

本申请提供一种居家健身智能辅助系统，包括采集单元、特征提取单元、标准动作特征构造单元、评估单元、数据库及显示单元，述采集单元用于采集至少一个运动对象的实时三维位置信息；所述实时动作特征提取单元基于所述实时三维位置信息提取至少一个运动对象的实时动作特征序列；所述标准动作特征构造单元用于构造至少一种运动类型的标准动作特征序列并保存在数据库中；所述评估单元基于所述实时动作特征序列和标准动作特征序列识别至少一个运动对象的运动类型及运动效果；所述显示单元用于显示所述实时三维位置信息、运动类型及运动效果。本申请的技术方案，能够精确地识别运动对象的运动类型并评估对应的运动效果。象的运动类型并评估对应的运动效果。象的运动类型并评估对应的运动效果。

【技术实现步骤摘要】
一种居家健身智能辅助系统


[0001]本申请属于运动检测
，具体地，提供一种居家健身智能辅助系统。

技术介绍

[0002]随着生活水平和健康意识的不断提高，各类健身运动已成为越来越多的人生活中必不可少的活动。同时，在疫情防控的大背景下，在居家及室内环境中进行健身运动即显现出其必要性和优越性。经常进行各类居家健身运动不仅有助于提高身体素质，增强对各类疾病的抵抗力，还能够时心情得到放松与愉悦，有效地缓解各类心理问题，因此，居家健身已成为时下流行的运动方式。
[0003]然而，由于居家健身时可以进行的运动种类繁多，在没有进行过专业训练或没有专人指导的情况下，可能出现动作不标准、不到位等情况，不仅达不到运动健身效果，甚至可能由于错误的动作造成对身体的损伤。
[0004]因此，有必要提供一种能够准确有效地对居家健身运动的动作进行检测与识别，并基于识别结果进行运动效果评价的系统。

技术实现思路

[0005]为解决上述现有技术中存在的问题，本申请提供一种居家健身智能辅助系统，包括采集单元、实时动作特征提取单元、标准动作特征构造单元、评估单元、数据库及显示单元；
[0006]所述采集单元用于采集至少一个运动对象的实时三维位置信息；
[0007]所述实时动作特征提取单元基于所述实时三维位置信息提取至少一个运动对象的实时动作特征序列；
[0008]所述标准动作特征构造单元用于构造至少一种运动类型的标准动作特征序列并保存在数据库中；
[0009]所述评估单元基于所述实时动作特征序列和标准动作特征序列识别至少一个运动对象的运动类型及运动效果；
[0010]所述显示单元用于显示所述实时三维位置信息、运动类型及运动效果。
[0011]进一步地，所述实时动作特征提取单元包括坐标提取模块、人数识别模块、多人分割模块、处理模块；所述实时动作特征提取单元基于以下步骤提取至少一个运动对象的实时动作特征序列：
[0012]S100：坐标提取模块基于所述实时三维位置信息确定多个关节点的实时三维坐标及实时可见性；
[0013]S200：人数识别模块基于所述多个关节点的实时三维坐标识别运动对象的人数；
[0014]S300：如果运动对象的人数大于1人，则执行步骤S400，否则执行步骤S500；
[0015]S400：多人分割模块基于运动对象的人数对所述多个关节点进行分割，并对分割后的每个运动对象执行步骤S500；
[0016]S500：处理模块处理生成每个运动对象的实时动作特征序列，所述实时动作特征序列包括该运动对象在多个时间点的实时动作特征集合，其中每个时间点的实时动作特征集合包括在该时间点该运动对象的各个关节点的实时三维坐标及实时可见性。
[0017]优选地，所述多个关节点包括多个面部关节点、多个躯干关节点及多个四肢关节点。
[0018]优选地，所述人数识别模块使用以下判据中的至少一种确定运动对象的人数：基于所述面部关节点的数量确定的面部数量，关节点的总个数、任意两个关节点的三维距离。
[0019]优选地，所述实时动作特征提取单元还包括角度提取模块，所述角度提取模块基于所述多个关节点的实时三维坐标确定每个关节点的实时偏转角度，以及，每个时间点的实时动作特征集合还包括在该时间点该运动对象的各个关节点的实时偏转角度。
[0020]优选地，所述实时动作特征提取单元还包括姿态修正模块，所述姿态修正模块基于所述多个躯干关节点的实时三维坐标对所述实时动作特征序列进行姿态修正。
[0021]进一步地，所述标准动作特征构造单元基于以下步骤构造每种运动类型的标准动作特征序列：
[0022]A100：获取该种运动类型的标准动作视频；
[0023]A200：从该种运动类型的标准动作视频中标定多个参考关节点；
[0024]A300：从各个实时动作特征序列中选取与所述标准动作视频的拍摄角度相同的实时动作特征序列作为备选动作特征序列；
[0025]A400：基于所述多个参考关节点的位置调整所述备选动作特征序列中对应的关节点的位置；
[0026]A500：基于所述备选动作特征序列中对应的关节点的位置调整所述备选动作特征序列中非对应的关节点的位置；
[0027]A600：基于所述对应的关节点的位置和所述非对应的关节点的位置生成该种运动类型的标准动作特征序列，所述标准动作特征序列包括该种运动类型在多个时间点的标准动作特征集合，其中每个时间点的标准动作特征集合包括在该时间点各个关节点的标准三维坐标及标准可见性。
[0028]优选地，所述标准可见性基于从所述标准动作视频中标定的多个参考关节点确定。
[0029]优选地，所述评估单元使用经过训练的深度学习网络对至少一个运动对象的运动类型进行识别。
[0030]进一步地，所述评估单元基于以下步骤识别至少一个运动对象的运动类型及运动效果：
[0031]B100：提取至少一个运动对象的实时动作特征序列；
[0032]B200：基于所述经过训练的深度学习网络对该运动对象的运动类型进行识别；
[0033]B300：提取识别出的运动类型对应的标准动作特征序列；
[0034]B400：基于该运动对象的实时动作特征序列的姿态对识别出的运动类型对应的标准动作特征序列中各个关节点的标准可见性进行修正；
[0035]B500：统计该运动对象的实时动作特征序列中各个关节点的实时可见性与修正后的标准动作特征序列中各个关节点的标准可见性不同的个数，如果统计结果大于预设的第
一阈值，则将运动效果评估为差并返回步骤B100，否则执行步骤B600；
[0036]B600：计算该运动对象的实时动作特征序列与修正后的标准动作特征序列的匹配度，如果所述匹配度小于预设的第二阈值，则将运动效果评估为一般并返回步骤B100，否则执行步骤B700；
[0037]B700：将运动效果评估为良好并返回步骤B100。
[0038]本申请的实施例提供的居家健身智能辅助系统，从运动对象的实时运动信息中提取多个关节点的实时三维位置及可见性，能够实时判别运动对象的人数，并对每个运动对象的运动类型及运动效果进行识别与评估；同时，使用标准动作的2D图像素材对运动对象的实时动作特征序列进行修正，以得到标准动作特征序列，在不增加系统成本的基础上方便、准确地生成各种类型的标准动作特征序列，有效地提升了对识别运动类型及评估运动效果的精确度。
附图说明
[0039]图1为根据本申请实施例的居家健身智能辅助系统的架构示意图；
[0040]图2为根据本申请实施例的一个具体的运动对象进行运动的实时2D图像；
[0041]图3为根据本申请实施例的实时动作特征提取单元的架构示意图；
[0042]图4为根据本申请实施例的坐标提取模块提取运动对象的实时动作特征序列的流程图；
[0043]图5为根据本申请实施例的坐标提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种居家健身智能辅助系统，包括采集单元、实时动作特征提取单元、标准动作特征构造单元、评估单元、数据库及显示单元，其特征在于：所述采集单元用于采集至少一个运动对象的实时三维位置信息；所述实时动作特征提取单元基于所述实时三维位置信息提取至少一个运动对象的实时动作特征序列；所述标准动作特征构造单元用于构造至少一种运动类型的标准动作特征序列并保存在数据库中；所述评估单元基于所述实时动作特征序列和标准动作特征序列识别至少一个运动对象的运动类型及运动效果；所述显示单元用于显示所述实时三维位置信息、运动类型及运动效果。2.根据要求1所述的居家健身智能辅助系统，其特征在于：所述实时动作特征提取单元包括坐标提取模块、人数识别模块、多人分割模块、处理模块；所述实时动作特征提取单元基于以下步骤提取至少一个运动对象的实时动作特征序列：S100：坐标提取模块基于所述实时三维位置信息确定多个关节点的实时三维坐标及实时可见性；S200：人数识别模块基于所述多个关节点的实时三维坐标识别运动对象的人数；S300：如果运动对象的人数大于1人，则执行步骤S400，否则执行步骤S500；S400：多人分割模块基于运动对象的人数对所述多个关节点进行分割，并对分割后的每个运动对象执行步骤S500；S500：处理模块处理生成每个运动对象的实时动作特征序列，所述实时动作特征序列包括该运动对象在多个时间点的实时动作特征集合，其中每个时间点的实时动作特征集合包括在该时间点该运动对象的各个关节点的实时三维坐标及实时可见性。3.根据权利要求2所述的居家健身智能辅助系统，其特征在于：所述多个关节点包括多个面部关节点、多个躯干关节点及多个四肢关节点。4.根据权利要求3所述的居家健身智能辅助系统，其特征在于，所述人数识别模块使用以下判据中的至少一种确定运动对象的人数：基于所述面部关节点的数量确定的面部数量，关节点的总个数、任意两个关节点的三维距离。5.根据权利要求2所述的居家健身智能辅助系统，其特征在于：所述实时动作特征提取单元还包括角度提取模块，所述角度提取模块基于所述多个关节点的实时三维坐标确定每个关节点的实时偏转角度，以及，每个时间点的实时动作特征集合还包括在该时间点该运动对象的各个关节点的实时偏转角度。6.根据权利要求3所述的居家健身智能辅助系统，其特征在于：所述实时动作特征提取单元还包括姿态修正模块，所述姿态修正模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：初佃辉，胡鑫，金宇哲，方海男，倪丽，田思润，郝乐川，贾泽西，钟世融，张华，涂志莹，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学威海，
类型：发明
国别省市：