一种基于动作识别的运动姿态矫正方法技术

本发明专利技术涉及运动姿态矫正技术领域，且公开了一种基于动作识别的运动姿态矫正方法，该校正方法包括以下步骤：建立一个标准数据集，为姿态矫正提供标准动作模板，解决场景理解中的场景问题；采用top

【技术实现步骤摘要】
一种基于动作识别的运动姿态矫正方法


[0001]本专利技术涉及运动姿态矫正
，具体为一种基于动作识别的运动姿态矫正方法。

技术介绍

[0002]基于统计的姿态识别方法主要分为隐马尔可夫模型和动态贝叶斯网络。隐马尔可夫模型是目前应用最广泛的一种方法，但它只适合于描述单个运动物体的系统，并且该方法对信息的融合效果较差，由此带来的误差参数叠加会降低模型参数的精度；动态贝叶斯网络能够学习变量间的概率依存关系及其随时间变化的规律，具有很好的可扩展性和可解释性，对于多信息融合推理、多物体动态系统识别非常有效，是人体姿态识别今后发展的方向，但这样的系统需要大量的特征参数，导致该方法的计算量大，复杂度高。基于模板的姿态识别方法分为：模板匹配法、动态时空规整法和动态规划法。基于计算机视觉的姿态检测算法较复杂、系统庞大、实时性差。
[0003]现有技术中，存在一种姿态检测模型MoveNet，并推出相应的API。MoveNet模型运用到FormFit项目，可以非常迅速，准确的检测人体17个关键节点，但只适合进行单人的姿态检测，但最后测试的结果准确率并不本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动作识别的运动姿态矫正方法，其特征在于：所述运动姿态矫正方法包括以下步骤：S1、建立一个标准数据集，为姿态矫正提供标准动作模板，解决场景理解中的场景问题，并通过摄像设备对样本数据采集；S2、采用top
‑
down方法检测，top
‑
down方法首先检测所有人的框，再对每一个框进行姿态估计输出结果，通过bottom
‑
up方法来获取人体各个关键点位置；S3、通过热度图将得到每一个关键点按顺序拼接，确定属于同一个人的关键点序列。2.根据权利要求1所述的一种基于动作识别的运动姿态矫正方法，其特征在于：所述场景问题包括：检测目标的非标志性视图、目标之间的上下文推理以及目标的精准2D定位。3.根据权利要求1所述的一种基于动作识别的运动姿态矫正方法，其特征在于：所述S1进一步的包括：基于YOLO+de...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭崇，张洪铨，杨春晖，张杨洋，刘晟，何业诚，
申请(专利权)人：沈阳理工大学，
类型：发明
国别省市：