一种基于深度摄像技术辅助体育锻炼的系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于深度摄像技术辅助体育锻炼的系统及其方法，基于深度摄像技术、传感器技术、超声波测距技术、大数据算法，为人们体育锻炼提更加可靠的锻炼计划，本发明专利技术利用利用传感器技术，多模态融合，利用热成像技术，根据人体运动时温度的变化对人体某个区域机体活动的强度和运动量变化进行监测；利用超声波测距技术测量锻炼者身高，以及是否位于合理的传感器监测范围内。基于以上多项测算，最大程度上建立出三维人体模型，并通过以上数据自动测算出锻炼者所需要的力度以及所需要做的个数与组数。使体育锻炼更加科学化、数字化、个性化，避免体育锻炼过程中的新手锻炼者锻炼不到位或者过度的情况，同时为新手提供锻炼方案。同时为新手提供锻炼方案。同时为新手提供锻炼方案。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度摄像技术辅助体育锻炼的系统及其方法


[0001]本专利技术涉及一种辅助体育锻炼的设备及其方法，具体涉及一种基于深度摄像技术辅助体育锻炼的系统及其方法。

技术介绍

[0002]随着近几年数据化、网络化、智能化的飞速发展，体育产业也在高速地向智能化转变。人民群众的体育锻炼往往是一个国家国民身体素质的重要体现，在快节奏、高效率的生活方式中，曾经的人工自主锻炼方式显然已经适用于现有的节奏，但伴随着智慧体育的到来，这个问题将明显改善，通过大数据和智能健身器材可以有效地改善人们的锻炼效果，系统给出的个性锻炼方案甚至不亚于私人教练的指导，通过科学化的建议提高训练效果也将成为未来的主流。

技术实现思路

[0003]针对上述现有技术存在的问题，本专利技术提供一种基于深度摄像技术辅助体育锻炼的系统及其方法，用科学化方法收集人体各项指标数据，实时监测运动量、运动强度，进行数据分析，利用大数据建立更加准确人体三维模型，从而制定更为准确的个性化训练计划。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于深度摄像技术辅助体育锻炼的系统，包括视频采集模块、红外热像模块、人机交互模块、训练模式捕捉模块、湿度传感器模块以及超声波测距模块；上述模块与单片机连接；
[0005]所述视频采集模块，其通过深度摄像机拍摄、储存运动员的训练动作视频，并通过骨骼点算法绘制锻炼者在锻炼时的骨骼动作，与内置的标准动作进行比较，计算出锻炼的效率以及对姿势的错误进行识别与提醒；
[0006]所述红外热像模块，通过红外热成像技术将人体表面温度形成三维立体图像，在运动员训练时，予以观察反复进行肌肉的拉伸训练时肌纤维选择性肥大和肌肉中有关酶活性的选择性、骨骼肌收缩时耗氧量的变化；监测循环系统的适应性变化(即心输出量和局部血流量的增减)，肌肉组织中开放的毛细血管的数目增减；记录运动中肌肉活动时代谢水平，ATP分解释能，产热量变化；运动量大的肌肉部位，血流量增加，温度升高；运动量越大，温度变化越显著，反之变化不明显；
[0007]所述人机交互模块，由人机交互模块电脑的硬件及软件组成，实时展示训练实时和历史数据、视频，上述信息、视频、数据库的数据存储在人机交互模块电脑中；人机交互模块单片机与路由器连接，通过路由器连接互联网，并通过互联网连接云服务器；
[0008]所述训练模式捕捉模块，通过深度摄像机采集运动员的各种训练模式姿态3D图像信息、根据三维坐标数据建立姿态数据模型库，在运动员训练时，通过训练模式比对识别软件将姿态图像数据与姿态数据模型库数据比较识别运动员的训练模式；
[0009]所述湿度传感器模块：包括湿敏电阻和感湿膜及湿度传感器贴片，通过数据传输实时地将出汗点的湿度传输至单片机端口，再通过比对数据模型库实时地给出电解质流失
的总量与速度，并给予锻炼者提醒，提高训练效果；湿度传感器贴片贴于人体出汗点(额头、腋下、手心)；
[0010]所述超声波测距模块，其由发射并接受超声波的超声波换能器、控制系统和放大电路组成，通过实时发射并接收超声波来测量训练人员的身高及距离位置，将其传输至单片机端口加以计算分析，最后通过屏幕给出最优的训练方案。
[0011]进一步优选的，还包括训练反馈模块、训练计划模块、网络传输模块；将上述信息、视频、数据通过网络传输模块连接设备与配件的信息传送，利用大数据统计分析反馈历史数据与训练效果，由训练计划模块根据训练效果制定个性化训练计划，并将训练计划传送到人机交互模块；锻炼者训练时系统将训练计划数据与实际训练数据进行对比，通过屏幕显示训练建议，提醒锻炼者根据实际数据及时调整训练计划。
[0012]进一步优选的，通过深度摄像机内的光学发射孔发射出激光、LED灯、蓝色光栅等结构，工业CCD接受返射回来的光信号，测量时间差，根据不同光的传波速度，计算出距离，记录被测物体表面大量密集的点的三维坐标，由点成面，多个角度扫描，由面成体，建立人体三维模型，用于人体数据收集。
[0013]一种基于深度摄像技术辅助体育锻炼的方法包括以下步骤：
[0014]步骤一：系统初始化，当设备工作时，此时通过超声波传感器检测人员的身高以及距离，将其传输至单片机端口加以计算分析；
[0015]步骤二：通过深度摄像头拍摄、储存运动员的训练动作视频到集成电脑，并通过骨骼点算法绘制锻炼者在锻炼时的骨骼动作，与内置的标准动作进行比较，计算出锻炼的效率以及对姿势的错误进行识别与提醒；
[0016]步骤三：通过贴片式适度传感器通过数据传输实时地将出汗点的湿度传输至集成电脑，再通过比对数据模型库实时地给出电解质流失的总量与速度，并给予锻炼者提醒，提高训练效果；
[0017]步骤四：通过红外温度传感器将人体表面温度形成三维立体图像并反馈给集成电脑，在运动员训练时，予以观察反复进行肌肉的拉伸训练时肌纤维选择性肥大和肌肉中有关酶活性的选择性、骨骼肌收缩时耗氧量的变化；监测循环系统的适应性变化(即心输出量和局部血流量的增减)，肌肉组织中开放的毛细血管的数目增减；记录运动中肌肉活动时代谢水平，ATP分解释能，产热量变化；
[0018]步骤五：集成电脑获取人的锻炼动作以及出汗状况等各项数据，并将数据和数据库内由人机交互模块存储的训练实时和历史数据、视频进行对比判定；最后在显示屏幕上输出训练结果、后续的锻炼计划、热量消耗等数据内容；
[0019]步骤六：用户根据集成电脑根据训练效果制定的个性化训练计划进行调整训练。
[0020]本专利技术的有益效果是：本专利技术解决了目前三维人体模型构建准确度任有欠缺，在进行制定个性化训练目标时没有足够数据支撑。该专利技术利用深度摄像技术、红外热成像等技术，多方面收集人体数据，构建更为准确的三维人体模型，从而制定更加科学化、合理化、个性化的训练方案，避免运动过程中的过度运动造成肌肉拉伤和心肺功能损伤，为锻炼者提供更优的锻炼方案。
附图说明
[0021]图1为本专利技术的方法流程示意图；
[0022]图2为本专利技术实施例的有一定锻炼基础任更加精确测量RM值的流程示意图；。
具体实施方式
[0023]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面通过附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。但是应该理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限制本专利技术的范围。
[0024]除非另有定义，本文所使用的所有的技术术语和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同，本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。
[0025]如图1所示，一种基于深度摄像技术辅助体育锻炼的方法，包括以下步骤：
[0026]步骤一：系统初始化，当设备工作时，此时通过超声波传感器检测人员的身高以及距离，将其传输至单片机端口加以计算分析；
[0027]步骤二：通过深度摄像头拍摄、储存运动员的训练动作视频到集成电脑，并通过骨骼点算法绘制锻炼者在锻炼时的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度摄像技术辅助体育锻炼的系统，其特征在于，包括视频采集模块、红外热像模块、人机交互模块、训练模式捕捉模块、湿度传感器模块以及超声波测距模块；上述模块与单片机连接；所述视频采集模块，其通过深度摄像机拍摄、储存运动员的训练动作视频，并通过骨骼点算法绘制锻炼者在锻炼时的骨骼动作，与内置的标准动作进行比较，计算出锻炼的效率以及对姿势的错误进行识别与提醒；所述红外热像模块，通过红外热成像技术将人体表面温度形成三维立体图像，在运动员训练时，予以观察反复进行肌肉的拉伸训练时肌纤维选择性肥大和肌肉中有关酶活性的选择性、骨骼肌收缩时耗氧量的变化；监测循环系统的适应性变化（即心输出量和局部血流量的增减），肌肉组织中开放的毛细血管的数目增减；记录运动中肌肉活动时代谢水平，ATP分解释能，产热量变化；运动量大的肌肉部位，血流量增加，温度升高；运动量越大，温度变化越显著，反之变化不明显；所述人机交互模块，由人机交互模块电脑的硬件及软件组成，实时展示训练实时和历史数据、视频，上述信息、视频、数据库的数据存储在人机交互模块电脑中；人机交互模块单片机与路由器连接，通过路由器连接互联网，并通过互联网连接云服务器；所述训练模式捕捉模块，通过深度摄像机采集运动员的各种训练模式姿态3D图像信息、根据三维坐标数据建立姿态数据模型库，在运动员训练时，通过训练模式比对识别软件将姿态图像数据与姿态数据模型库数据比较识别运动员的训练模式；所述湿度传感器模块：包括湿敏电阻和感湿膜及湿度传感器贴片，通过数据传输实时地将出汗点的湿度传输至单片机端口，再通过比对数据模型库实时地给出电解质流失的总量与速度，并给予锻炼者提醒，提高训练效果；湿度传感器贴片贴于人体出汗点（额头、腋下、手心）；所述超声波测距模块，其由发射并接受超声波的超声波换能器、控制系统和放大电路组成，通过实时发射并接收超声波来测量训练人员的身高及距离位置，将其传输至单片机端口加以计算分析，最后通过屏幕给出最优的训练方案。2.根据权利要求1所述的一种基于深度摄像技术辅助体育锻炼的系统，其特征在于，还包括训练反馈模块、训练计划模块、网络传输模块；将上...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏贵江，连铮然，袁哲，于玮，周瑞，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：