本发明专利技术提供了一种构建标准动作库的方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：通过动作捕捉的方式，获取人体在执行标准动作时的运动状态；基于人体运动模型解算运动状态，确定标准动作所对应的每个目标肌肉的时域运动曲线；确定每个目标肌肉的权重；对每个目标肌肉的时域运动力度曲线进行时间积分，并根据目标肌肉的权重进行加权处理，确定标准动作的动作负荷；构建包含标准动作的标准动作库。通过本发明专利技术实施例提供的构建标准动作库的方法、装置、设备及存储介质，可以从肌肉层面表征标准动作的执行情况，表征能力更加精细、客观；统一了负荷评估度量的标准，可以更加客观、准确地确定每个标准动作的运动负荷。确定每个标准动作的运动负荷。确定每个标准动作的运动负荷。
【技术实现步骤摘要】
构建标准动作库的方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及动作训练
，具体而言，涉及一种构建标准动作库的方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]体育训练能强身健体，也能提升心理素质，体育训练中体育训练方案的制定是非常关键，这是一个复杂的科学问题。在体育训练中，最佳的训练方案要求能够在防伤的基础上，将运动中的训练负荷循序渐进，从而提升训练者的身体素质。然而，对于训练方案的制定多凭借体育专业人员的体育训练知识，这种方式较为依赖经验，主观因素较强，且通常指定的训练方案较为单一，因此需要动作库对训练动作进行标准化的标注。标准动作库能够帮助体育专业人员对训练项目有更精细化的认识，可以提升实际训练的效果，并能够有效防伤。
[0003]在实际训练中为了起到训练效果，需要选取特定难度阶数的训练动作，训练动作的动作负荷需要适中。但由于在不同的训练项目中，负荷会有不同的表现形式，如力量训练中多表现为训练次数，速度训练中多表现为训练时间，耐力训练中多表现为跑动距离等，导致动作层面的动作负荷难以制定，不存在统一的标注来评估动作负荷的强度。
技术实现思路
[0004]为解决现有存在的技术问题，本专利技术实施例提供一种构建标准动作库的方法、装置、设备及存储介质。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种构建标准动作库的方法，包括：
[0006]通过动作捕捉的方式，获取人体在执行标准动作时的运动状态；
[0007]基于人体运动模型解算所述运动状态，确定所述标准动作所对应的每个目标肌肉的时域运动曲线，所述时域运动曲线包括时域运动力度曲线；
[0008]确定每个所述目标肌肉的权重；
[0009]对每个所述目标肌肉的所述时域运动力度曲线进行时间积分，并根据所述目标肌肉的权重对所述时域运动力度曲线的时间积分进行加权处理，确定所述标准动作的动作负荷；
[0010]构建包含所述标准动作的标准动作库，且所述标准动作库中的所述标准动作标有所述动作负荷。
[0011]在一种可能的实现方式中，所述确定每个所述目标肌肉的权重，包括：
[0012]确定所述目标肌肉的最大承受力；
[0013]根据所述目标肌肉的所述时域运动力度曲线确定所述目标肌肉的实际发力；
[0014]根据所述实际发力与所述最大承受力之间的比值，确定所述目标肌肉的权重；所述目标肌肉的权重与所述比值之间为正相关关系。
[0015]在一种可能的实现方式中，该方法还包括：
[0016]确定属于同一动作序列的多个标准动作；
[0017]根据所述多个标准动作的动作负荷，确定所述多个标准动作之间的动作进阶关系。
[0018]在一种可能的实现方式中，所述时域运动曲线还包括：时域运动角度曲线；
[0019]所述确定属于同一动作序列的多个标准动作，包括：
[0020]对所述时域运动力度曲线进行傅里叶变换，生成力度频谱特征图；
[0021]对所述时域运动角度曲线进行傅里叶变换，生成角度频谱特征图；
[0022]对所述力度频谱特征图和所述角度频谱特征图进行特征融合，确定所述时域运动曲线对应的特征图像；
[0023]根据两个标准动作所对应的特征图像确定所述两个标准动作之间的相似度；
[0024]确定所述相似度大于预设阈值的所述两个标准动作属于同一动作序列。
[0025]在一种可能的实现方式中，在所述确定属于同一动作序列的多个标准动作之后，该方法还包括：
[0026]为所述多个标准动作中的每个标准动作设置难度阶数。
[0027]在一种可能的实现方式中，在所述确定所述多个标准动作之间的动作进阶关系之后，该方法还包括：
[0028]将所述标准动作作为实体，将所述动作进阶关系作为实体间的关系，建立所述标准动作库的知识图谱。
[0029]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种构建标准动作库的装置，包括：
[0030]获取模块，用于通过动作捕捉的方式，获取人体在执行标准动作时的运动状态；
[0031]解算模块，用于基于人体运动模型解算所述运动状态，确定所述标准动作所对应的每个目标肌肉的时域运动曲线，所述时域运动曲线包括时域运动力度曲线；
[0032]权重确定模块，用于确定每个所述目标肌肉的权重；
[0033]负荷确定模块，用于对每个所述目标肌肉的所述时域运动力度曲线进行时间积分，并根据所述目标肌肉的权重对所述时域运动力度曲线的时间积分进行加权处理，确定所述标准动作的动作负荷；
[0034]构建模块，用于构建包含所述标准动作的标准动作库，且所述标准动作库中的所述标准动作标有所述动作负荷。
[0035]在一种可能的实现方式中，所述权重确定模块确定每个所述目标肌肉的权重，包括：
[0036]确定所述目标肌肉的最大承受力；
[0037]根据所述目标肌肉的所述时域运动力度曲线确定所述目标肌肉的实际发力；
[0038]根据所述实际发力与所述最大承受力之间的比值，确定所述目标肌肉的权重；所述目标肌肉的权重与所述比值之间为正相关关系。
[0039]第三方面，本专利技术实施例提供了一种构建标准动作库的设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述存储器中存储的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所述的构建标准动作库的方法。
[0040]第四方面，本专利技术实施例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第一方面所述的构建标准动作库的方法。
[0041]本专利技术实施例提供的构建标准动作库的方法、装置、设备及存储介质，采用动作捕捉和运动力学建模的方式，确定执行标准动作时每个目标肌肉的时域运动曲线，从而可以从肌肉层面表征标准动作的执行情况，表征能力更加精细、客观；通过对时域运动力度曲线进行时间积分，并利用权重综合确定标准动作的动作负荷，统一了负荷评估度量的标准，可以更加客观、准确地确定每个标准动作的运动负荷，方便训练人员参考运动负荷选取合适的标准动作。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术实施例或
技术介绍
中的技术方案，下面将对本专利技术实施例或
技术介绍
中所需要使用的附图进行说明。
[0043]图1示出了本专利技术实施例所提供的一种构建标准动作库的方法的流程图；
[0044]图2示出了本专利技术实施例所提供的构建标准动作库的方法中，生成特征图像的示意图；
[0045]图3示出了本专利技术实施例所提供的一种构建标准动作库的装置的结构示意图；
[0046]图4示出了本专利技术实施例所提供的一种构建标准动作库的设备的结构示意图。
具体实施方式
[0047]下面结合本专利技术实施例中的附图对本专利技术实施例进行描述。
[0048]图1示出了本专利技术实施例所提供的一种构建标准动作库的方法的流程图。如图1所示，该方本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种构建标准动作库的方法，其特征在于，包括：通过动作捕捉的方式，获取人体在执行标准动作时的运动状态；基于人体运动模型解算所述运动状态，确定所述标准动作所对应的每个目标肌肉的时域运动曲线，所述时域运动曲线包括时域运动力度曲线；确定每个所述目标肌肉的权重；对每个所述目标肌肉的所述时域运动力度曲线进行时间积分，并根据所述目标肌肉的权重对所述时域运动力度曲线的时间积分进行加权处理，确定所述标准动作的动作负荷；构建包含所述标准动作的标准动作库，且所述标准动作库中的所述标准动作标有所述动作负荷。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个所述目标肌肉的权重，包括：确定所述目标肌肉的最大承受力；根据所述目标肌肉的所述时域运动力度曲线确定所述目标肌肉的实际发力；根据所述实际发力与所述最大承受力之间的比值，确定所述目标肌肉的权重；所述目标肌肉的权重与所述比值之间为正相关关系。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：确定属于同一动作序列的多个标准动作；根据所述多个标准动作的动作负荷，确定所述多个标准动作之间的动作进阶关系。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述时域运动曲线还包括：时域运动角度曲线；所述确定属于同一动作序列的多个标准动作，包括：对所述时域运动力度曲线进行傅里叶变换，生成力度频谱特征图；对所述时域运动角度曲线进行傅里叶变换，生成角度频谱特征图；对所述力度频谱特征图和所述角度频谱特征图进行特征融合，确定所述时域运动曲线对应的特征图像；根据两个标准动作所对应的特征图像确定所述两个标准动作之间的相似度；确定所述相似度大于预设阈值的所述两个标准动作属于同一动作序列。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述确定属于同一动作序列的多个标准动作之...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴及，郭辰仪，赵俞廷，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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