用于改进无标记运动分析的方法技术

公开了用于改进无标记运动分析的系统

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于改进无标记运动分析的方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请于2022 2022年2月17日作为PCT国际专利申请提交，并且要求2021年2月17日提交的用于Method for Improving Markerless Motion Analyses的美国临时专利申请第63/150511号的优先权，该申请的主题通过引用并入本申请。


[0003]本专利技术一般涉及用于通过使用无标记运动分析来提供身体运动训练和指导的方法、系统和计算机可读介质。更具体地，本专利技术涉及用于为运动训练和指导提供改进的无标记运动分析的计算机实现的系统。

技术介绍

[0004]为了教授运动(例如，挥动高尔夫球杆或球棒)的正确运动力学，已经实现了许多不同的技术。目前，教练(例如，高尔夫专业人员)使用成像和/或视频分析系统来教授如何正确挥动高尔夫球杆。使用典型的视频或成像分析系统，通过成像设备(例如，摄像装置和/或视频记录设备)捕获高尔夫挥杆。教练回放记录的图像和/或视频信息来说明高尔夫挥杆，同时提供关于挥杆的反馈。教学反馈可以是关于与挥杆相关联的问题的评论、关于挥杆改进的赞美、关于纠正挥杆的建议和/或与挥杆相关的任何其他口头教学评论。以这种方式可视化个人高尔夫挥杆已经被认为是识别问题以及纠正这些问题以改进整体高尔夫挥杆的有价值的工具。
[0005]尽管成像和/或视频分析系统被体育专业人士例如职业高尔夫运动员、棒球运动员等广泛使用，但这些系统具有特别的缺点。一个特别的缺点涉及以下事实：这些系统需要识别人体姿势和空间标志。例如，专业人员必须主观分析图像和/或视频信息，以识别人体姿势和空间标志。然而，在给定不同的摄像装置角度、过少的摄像装置、宽松的衣服等的情况下，典型的图像和视频本身可能无法捕获足够的信息。因此，专业人员可能被迫猜测人体姿势和空间标志信息。因此，由专业人员单独识别的人体姿势和空间标志信息可能是不准确的，因为很难在图像和/或视频上分离挥杆的力学和测量。
[0006]为了克服与典型成像和/或视频分析系统相关联的缺点，运动分析系统可能要求用户在其身上佩戴标记和/或传感器元件，并且标记和/或传感器元件传输隔离的身体部位(例如，手、髋、肩和头)的位置数据。根据其中中心点是房间中的固定点的绝对参考系(例如，笛卡尔坐标系)在挥杆期间测量身体上的隔离点。通过使用运动分析，可以提供精确的测量来更准确地确定挥杆中的问题。
[0007]这种基于标记的成像和/或视频系统的缺点是，它们需要用户佩戴标记，并且可能需要准确放置摄像装置和/或视频设备。因此，无标记运动捕获系统/方法的发展受到了广泛的运动和临床应用的推动。
[0008]然而，由于由标准无标记运动捕获方法提供的空间坐标的集合有限，因此使用无标记运动捕获来实现三维/三轴(3D)旋转运动(角运动学)的限制仍然存在。正是针对这些
和其他考虑，做出了本申请。

技术实现思路

[0009]根据某些实施方式，公开了用于改进无标记运动分析的系统、方法和计算机可读介质。
[0010]根据某些实施方式，用于改进无标记运动分析的计算机实现的方法。一种方法包括：接收由至少一个摄像装置捕获的运动中的身体的关节中心的位置数据；使用模型方程增强身体的关节中心的位置数据的三维(3D)角运动学数据，其中，经增强的3D角运动学数据包括身体的关节中心的位置数据的增加的测量准确性；以及提供经增强的3D角运动学数据用于显示以评估运动性能。
[0011]根据某些实施方式，公开了用于改进无标记运动分析的系统。一种系统包括：数据存储设备，其存储用于改进无标记运动分析的指令；以及处理器，其被配置成执行指令以执行方法，该方法包括：接收由至少一个摄像装置捕获的运动中的身体的关节中心的位置数据；使用模型方程增强身体的关节中心的位置数据的三维(3D)角运动学数据，其中，经增强的3D角运动学数据包括身体的关节中心的位置数据的增加的测量准确性；以及提供经增强的3D角运动学数据用于显示以评估运动性能。
[0012]根据某些实施方式，公开了非暂态计算机可读介质，其存储指令，所述指令在由计算机执行时使计算机执行用于改进无标记运动分析的方法。一种计算机可读介质的方法包括：接收由至少一个摄像装置捕获的运动中的身体的关节中心的位置数据；使用模型方程增强身体的关节中心的位置数据的三维(3D)角运动学数据，其中，经增强的3D角运动学数据包括身体的关节中心的位置数据的增加的测量准确性；以及提供经增强的3D角运动学数据用于显示以评估运动性能。
[0013]所公开的实施方式的附加目的和优点将在以下的描述中部分地阐述，并且根据该描述部分将是明显的，或者可以通过所公开的实施方式的实践来获知。借助于所附权利要求书中特别指出的元素和组合将会实现和达到所公开的实施方式的目的和优点。
[0014]要理解的是，前面的一般性描述和以下的详细描述两者均仅是示例性和说明性的，并且不限制如所要求保护的所公开的实施方式。
附图说明
[0015]在接下来的详细描述过程中，将参照附图。附图示出了本公开内容的不同方面，并且在适当的情况下，示出不同附图中的类似结构、部件、材料和/或元件的附图标记被类似地标记。应当理解，除了具体示出的那些之外，结构、部件和/或元件的各种组合都是预期的，并且在本公开内容的范围内。
[0016]此外，本文描述和说明了本公开内容的许多实施方式。本公开内容既不限于任何单个方面或其实施方式，也不限于这些方面和/或实施方式的任何组合和/或排列。此外，本公开内容的每个方面和/或其实施方式可以单独使用，或者与本公开内容的其他方面和/或其实施方式中的一个或更多个结合使用。为了简洁起见，本文不单独讨论和/或说明某些排列和组合。
[0017]图1示出了根据本公开内容的实施方式的高尔夫挥杆的表演作为实施方式的示例
和所提出的执行无标记运动分析的方法的最佳实现模式。
[0018]图2示出了根据本公开内容的实施方式的用于根据以身体为参考的坐标的有限集合推导身体节段坐标系以计算3D角运动学的方法。
[0019]图3示出了根据本公开内容的实施方式的用于使用无标记运动捕获来提供准确3D角度测量的过程。
[0020]图4示出了根据本公开内容的实施方式的用于使用无标记运动捕获来提高3D角度测量的准确性的运动学增强方法。
[0021]图5描绘了根据本公开内容的实施方式的用于改进无标记运动分析的方法。
[0022]图6描绘了根据本公开内容的实施方式的可以根据本文公开的系统、方法和计算机可读介质使用的示例性计算设备的高级说明。
[0023]图7描绘了根据本公开内容的实施方式的可以根据本文公开的系统、方法和计算机可读介质使用的示例性计算系统的高级说明。
[0024]同样，本文描述和说明了许多实施方式。本公开内容既不限于任何单个方面或其实施方式，也不限于这些方面和/或实施方式的任何组合和/或排列。本公开内容的每个方面和/或其实施方式可以单独使用，或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于改进无标记运动分析的计算机实现的方法，所述方法包括：接收由至少一个摄像装置捕获的运动中的身体的关节中心的位置数据；使用模型方程增强所述身体的关节中心的位置数据的三维(3D)角运动学数据，其中，经增强的3D角运动学数据包括所述身体的关节中心的位置数据的增加的测量准确性；以及提供所述经增强的3D角运动学数据用于显示以评估运动性能。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个摄像装置是单个摄像装置，并且其中，所述方法还包括：使用单个摄像装置在第一时间和不同于所述第一时间的第二时间处捕获运动中的身体的第一图像和第二图像。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一图像和所述第二图像是使用无标记运动捕获而捕获的。4.根据权利要求1所述的方法，其中，接收所述身体的关节中心的位置数据包括：针对至少两个单独的时间点，接收运动中的身体的第一节段的至少两个关键点和运动中的身体的第二节段的至少两个关键点，关键点对应于由至少一个摄像装置捕获的运动中的身体的部位的位置。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：限定每个节段的至少两个关键点之间的第一轴；限定第一轴中的每一个的临时轴中点，限定每个节段的与临时轴和每个节段的相应第一轴正交的第二轴；以及限定每个节段的与第一轴和第二轴正交的第三轴。6.根据权利要求5所述的方法，还包括：基于来自所述至少两个单独的时间点的所述第一节段的至少两个关键点、所述第二节段的至少两个关键点以及基于所述关键点的所限定的第一轴、第二轴和第三轴来生成所述第一节段和所述第二节段的三维角运动学。7.根据权利要求1所述的方法，其中，使用模型方程来增强3D角运动学数据包括使用神经网络模型，并且其中，所述方法还包括：接收包括运动中的身体的关节中心的多个位置数据的多个示例数据集；以及使用所述多个示例数据集训练所述神经网络模型，所述神经网络模型被配置成输出所述模型方程。8.根据权利要求7所述的方法，还包括：构建包括多个神经元的所述神经网络模型，所述神经网络模型被配置成输出所述模型方程，所述多个神经元布置在包括至少一个隐藏层的多个层中并且通过多个连接来连接。9.根据权利要求1所述的方法，其中，使用所述模型方程来增强3D角运动学数据包括使用概率映射来增强所述3D角运动学数据。10.一种用于改进无标记运动分析的系统，所述系统包括：数据存储设备，其存储用于改进无标记运动分析的指令；以及处理器，其被配置成执行所述指令以执行方法，所述方法包括：
接收由至少一个摄像装置捕获的运动中的身体的关节中心的位置数据；使用模型方程增强所述身体的关节中心的位置数据的三维(3D)角运动学数据，其中，经增强的3D角运动学数据包括所述身体的关节中心的位置数据的增加的测量准确性；以及提供所述经增强的3D角运动学...

【专利技术属性】
技术研发人员：迈克尔，
申请(专利权)人：高特高尔夫企业有限公司，
类型：发明
国别省市：