本申请公开了一种运动动作识别方法、装置及电子设备。该方法根据视频帧获取视频帧对应的关键点信息，视频帧包括若干帧在时间上连续的图像帧；根据关键点信息计算视频帧对应的动作与起始标准动作的第一相似度，及视频帧对应的动作与终止标准动作的第二相似度；当第一相似度大于第一预设阈值，且第二相似度小于第二预设阈值时，确定视频帧对应的动作与起始标准动作匹配，并且确定标志变量当前指示为计数状态；当第一相似度小于第二预设阈值，并且第二相似度大于第一预设阈值时，确定视频帧对应的动作与终止标准动作匹配，并且确定标志变量当前指示为一个动作完成状态，则根据计数变量对视频帧对应的动作进行计数；第一预设阈值大于第二预设阈值。第二预设阈值。第二预设阈值。
【技术实现步骤摘要】
运动动作识别方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及计算机
，特别涉及一种运动动作识别方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]随着现代人对生活品质的要求逐步变高，对自身的身体健康及身材的把控也变得越来越严格，运动是保持身体健康的有效方式之一。每天或每周合理的运动量使人们更容易坚持运动，达到保持健康的目的。运动时，可以通过计算所做动作的数量来评估运动量。如果用户在运动时，自己计数，则容易导致分心或者计数错误，影响运动的质量。
[0003]目前，一些相关技术采用人工智能的方式进行运动计数，比如，采用卷积神经网络对输入的人体运动视频进行分类识别，根据识别结果对相应地动作进行计数。然而，该方法可以完成预先设定的几种动作的计数结果，当需要对其他类别的动作进行计数时，则需要重新定义关键动作姿态序列，收集相应的动作姿态序列的数据，重新训练深度卷积神经网络，当动作类别较多时，该过程就变得复杂。
[0004]因此，一种便捷的运动动作计数识别方法对于本领域技术人员来说有着重要意义。
技术实现思路
[0005]本申请实施方式主要解决的技术问题是如何降低运动动作识别过程中运动动作计数的复杂度。
[0006]为解决上述技术问题，本申请实施方式采用的一个技术方案是：提供一种运动动作识别方法，包括：根据视频帧获取所述视频帧对应的关键点信息，所述视频帧包括若干帧在时间上连续的图像帧；根据所述关键点信息计算所述视频帧对应的动作与起始标准动作的第一相似度，及所述视频帧对应的动作与终止标准动作的第二相似度；
[0007]当所述第一相似度大于第一预设阈值，并且所述第二相似度小于第二预设阈值时，确定所述视频帧对应的动作与所述起始标准动作匹配，并且确定标志变量当前指示为计数状态；
[0008]当所述第一相似度小于所述第二预设阈值，并且所述第二相似度大于所述第一预设阈值时，确定所述视频帧对应的动作与所述终止标准动作匹配，并且确定所述标志变量当前指示为一个动作完成状态，则根据计数变量对所述视频帧对应的动作进行计数；其中，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值。
[0009]可选地，所述根据所述关键点信息计算所述视频帧对应的动作与起始标准动作的第一相似度，及所述视频帧对应的动作与终止标准动作的第二相似度，包括：获取所述起始标准动作和所述终止标准动作分别对应的关键点信息；根据所述视频帧的关键点信息和所述起始标准动作的关键点信息计算所述第一相似度；根据所述视频帧的关键点信息和所述终止标准动作的关键点信息计算所述第二相似度。
[0010]可选地，根据下述公式具体计算所述第一相似度和所述第二相似度，所述公式为：
其中，oks指的是第一相似度或第二相似度，N为关键点的数量，d
i
是所述起始标准动作或所述终止标准动作中第i个关键点与所述视频帧中的第i个关键点的距离，α
i
是第i个关键点的评分权重。
[0011]可选地，在执行所述根据获取的视频帧获取所述视频帧对应的关键点信息的步骤之前，所述方法还包括：确定进行运动动作识别的目标对象，并循环读取所述目标对象进行所述运动动作时的视频，当读取的视频的帧数小于预设帧数阈值或视频未播放完时，执行所述根据获取的视频帧获取所述视频帧对应的关键点信息的步骤；当读取的视频的帧数大于预设帧数阈值或视频播放结束时，结束动作计数，输出动作计数的结果。
[0012]可选地，所述方法还包括：根据循环读取的所述目标对象进行所述运动动作时的视频，获取连续的视频帧；根据所述连续的视频帧对所述目标对象进行追踪，以确定所述目标对象是否为同一目标对象；当确定所述目标对象是所述同一目标对象时，执行所述根据获取的视频帧获取所述视频帧对应的关键点信息的步骤。
[0013]为解决上述技术问题，本申请实施方式采用的另一个技术方案是：提供一种运动动作识别装置，包括：关键点信息获取模块，用于根据视频帧获取所述视频帧对应的关键点信息，所述视频帧包括若干帧在时间上连续的图像帧；相似度计算模块，用于根据所述关键点信息计算所述视频帧对应的动作与起始标准动作的第一相似度，及所述视频帧对应的动作与终止标准动作的第二相似度；运动动作识别模块，用于当所述第一相似度大于第一预设阈值，并且所述第二相似度小于第二预设阈值时，确定所述视频帧对应的动作与所述起始标准动作匹配，并且确定标志变量当前指示为计数状态；当所述第一相似度小于所述第二预设阈值，并且所述第二相似度大于所述第一预设阈值时，确定所述视频帧对应的动作与所述终止标准动作匹配，并且确定所述标志变量当前指示为一个动作完成状态，则根据计数变量对所述视频帧对应的动作进行计数；其中，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值。
[0014]可选地，所述相似度计算模块具体用于：获取所述起始标准动作和所述终止标准动作分别对应的关键点信息；根据所述视频帧的关键点信息和所述起始标准动作的关键点信息计算所述第一相似度；根据所述视频帧的关键点信息和所述终止标准动作的关键点信息计算所述第二相似度。
[0015]可选地，所述装置还包括：视频帧获取模块，用于确定进行运动动作识别的目标对象，并循环读取所述目标对象进行所述运动动作时的视频，当读取的视频的帧数小于预设帧数阈值或视频未播放完时，执行所述关键点信息获取模块的功能；当读取的视频的帧数大于预设帧数阈值或视频播放结束时，结束动作计数，输出动作计数的结果。
[0016]可选地，所述装置还包括目标对象追踪模块，所述目标对象追踪模块用于：根据循环读取的所述目标对象进行所述运动动作时的视频，获取连续的视频帧；根据所述连续的视频帧对所述目标对象进行追踪，以确定所述目标对象是否为同一目标对象。
[0017]为解决上述技术问题，本申请实施方式采用的又一个技术方案是：提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上所述的运动动作识别方法。
[0018]本申请实施例提供了一种运动动作识别方法、装置及电子设备，通过获取的视频
帧获取视频帧对应的关键点信息，根据该关键点信息计算视频帧对应的动作与起始标准动作的第一相似度，及该视频帧对应的动作与终止标准动作的第二相似度，当第一相似度大于第一预设阈值，并且第二相似度小于第二预设阈值时，确定该视频帧对应的动作与起始标准动作匹配，并且确定标志变量当前指示为计数状态；当第一相似度小于第二预设阈值，并且第二相似度大于第一预设阈值时，确定该视频帧对应的动作与终止标准动作匹配，并且确定标志变量当前指示为一个动作完成状态，则根据计数变量对该视频帧对应的动作进行计数；其中，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值。
[0019]上述通过将视频帧对应的关键点信息分别与参考动作的起始标准动作、终止标准动作进行相似度计算，获得视频帧对应的动作与起始标准动作的第一相似度，及视频帧对应的动作与终止标准动本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种运动动作识别方法，其特征在于，包括：根据视频帧获取所述视频帧对应的关键点信息，所述视频帧包括若干帧在时间上连续的图像帧；根据所述关键点信息计算所述视频帧对应的动作与起始标准动作的第一相似度，及所述视频帧对应的动作与终止标准动作的第二相似度；当所述第一相似度大于第一预设阈值，并且所述第二相似度小于第二预设阈值时，确定所述视频帧对应的动作与所述起始标准动作匹配，并且确定标志变量当前指示为计数状态；当所述第一相似度小于所述第二预设阈值，并且所述第二相似度大于所述第一预设阈值时，确定所述视频帧对应的动作与所述终止标准动作匹配，并且确定所述标志变量当前指示为一个动作完成状态，则根据计数变量对所述视频帧对应的动作进行计数；其中，所述第一预设阈值大于所述第二预设阈值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述关键点信息计算所述视频帧对应的动作与起始标准动作的第一相似度，及所述视频帧对应的动作与终止标准动作的第二相似度，包括：获取所述起始标准动作和所述终止标准动作分别对应的关键点信息；根据所述视频帧的关键点信息和所述起始标准动作的关键点信息计算所述第一相似度；根据所述视频帧的关键点信息和所述终止标准动作的关键点信息计算所述第二相似度。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据下述公式计算所述第一相似度和所述第二相似度，所述公式为：其中，oks指的是第一相似度或第二相似度，N为关键点的数量，d
i
是所述起始标准动作或所述终止标准动作中第i个关键点与所述视频帧中的第i个关键点的距离，α
i
是第i个关键点的评分权重。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在执行所述根据获取的视频帧获取所述视频帧对应的关键点信息的步骤之前，所述方法还包括：确定进行运动动作识别的目标对象，并循环读取所述目标对象进行所述运动动作时的视频，当读取的视频的帧数小于预设帧数阈值或视频未播放完时，执行所述根据获取的视频帧获取所述视频帧对应的关键点信息的步骤；当读取的视频的帧数大于预设帧数阈值或视频播放结束时，结束动作计数，输出动作计数的结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据循环读取的所述目标对象进行所述运动动作时的视频，获取连续的视频帧；根据所述连续的视频帧对所述目标对象进行追踪，以确定所述目标对象是...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾小芬，
申请(专利权)人：深圳数联天下智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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