一种基于骨骼点驱动的虚拟人健身课程生成方法技术

本发明专利技术涉及运动健身领域，具体公开了一种基于骨骼点驱动的虚拟人健身课程生成方法，包括如下步骤：步骤1：通过深度学习摄像头采集用户进行各种健身动作的运动数据；步骤2：对用户的身体进行骨骼点检测，获取关键的运动姿势信息；步骤3：创建虚拟人模型；通过骨骼点驱动和实时跟踪，能够准确捕捉用户的姿势和动作，提供个性化的健身指导，满足用户的特定需求和能力水平；系统通过实时跟踪和分析用户的姿势和动作，提供实时反馈，帮助用户调整姿势和动作的准确性和安全性，避免错误姿势导致的伤害，健身视频素材包括运动示范、指导语音和倒计时等内容，能够全面指导用户的健身动作和训练计划，提高训练效果和效率。提高训练效果和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于骨骼点驱动的虚拟人健身课程生成方法


[0001]本专利技术涉及运动健身领域，尤其是一种基于骨骼点驱动的虚拟人健身课程生成方法。

技术介绍

[0002]随着科技发展和人们对健身越来越重视，智能健身镜和智慧屏逐渐进入大众家庭，人们对健身课程的种类和数量要求越来越多。为了增加人们的沉浸感和趣味性，让老少皆喜欢运动课程，越来越多的健身产品尝试将虚拟现实引入健身场景。
[0003]现有的虚拟人视频生成技术一般是基于3Dmax等三维模型生成。但是这种三维模型生成虚拟人视频，需要对每个用户的动作构建三维动画，操作繁琐、需要耗费大量的时间，并且构建的三维动画无法适配于其它用户的形象，降低了视频生成的效率。动作捕捉的方式，需要人穿着动作捕捉服装，在专用设备前进行动作采集。因此，目前生成虚拟人物不仅需要极高的成本，而且需要花费很多时间。
[0004]传统的录制健身课程的方法对健身教练的形象和身体素质要求比较高，而且，不同健身教练的不同健身动作片段拼接合成健身课程，会有违和感。基于虚拟人的视频生成技术，动作捕捉的方式，需要人穿着动作捕捉服装，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于骨骼点驱动的虚拟人健身课程生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通过深度学习摄像头采集用户进行各种健身动作的运动数据；步骤2：对用户的身体进行骨骼点检测，获取关键的运动姿势信息；步骤3：创建虚拟人模型，基于用户的骨骼点信息将其与用户的实际姿势进行匹配；步骤4：分析运动数据，识别用户当前所进行的具体健身动作；步骤5：根据用户的姿势和动作，结合预先录制或计算机生成的虚拟人健身视频素材，实时生成个性化的健身视频；步骤6：通过对用户姿势的实时跟踪和分析，提供实时反馈，指导用户调整姿势和动作；步骤7：根据用户的身体条件、健身目标和进展情况，自动调整生成的健身视频和虚拟人模型。2.根据权利要求1所述的基于骨骼点驱动的虚拟人健身课程生成方法，其特征在于，所述的虚拟人模型与用户的实际姿势进行匹配的过程包括使用关联算法或骨骼点匹配算法进行匹配。3.根据权利要求1所述的基于骨骼点驱动的虚拟人健身课程生成方法，其特征在于，所述的预先录制或计算机生成的虚拟人健身视频素材包括运动示范、指导语音和倒计时。4.根据权利要求1所述的基于骨骼点驱动的虚拟人健身课程生成方法，其特征在于，所述的实时反馈通过声音提示、视觉提示或语音指导的形式进行。5.根据权利要求1所述的基于骨骼点驱动的虚...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘林娜，宋涛，
申请(专利权)人：深圳市智乾坤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：