一种运动姿态数据分析方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及运动姿态分析技术领域，公开了一种运动姿态数据分析方法和装置，运动姿态数据分析方法包括：获取目标主体的待测视频数据和文本数据；基于文本数据和待测视频数据进行多模态融合和分割，得到各测评动作下的分割视频数据；基于分割视频数据对各测评动作进行统计分析，得到分析结果，通过实施本发明专利技术，一方面，在获取目标人员的运动姿态的数据的过程中不会受到人员主观误差的影响，且能够实现较多数量级下的运动姿态数据的自动测评；另一方面，在运动姿态数据的自动测评的过程中，能够剔除待测视频中的其他不相关特征，提高了运动姿态数据测评的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及运动姿态分析，具体涉及一种运动姿态数据分析方法和装置。

技术介绍

1、目前，通常采用人工进行身体素质测评，首先要获取目标人员的运动姿态的数据，然后，测评人员利用量表根据运动姿态的数据进行人工评定，得出目标人员的每项指标的得分情况，然后计算各项指标的加权和得出最终得分。

2、然而，上述获取目标人员的运动姿态的数据的过程中，容易受到人员主观误差的影响，导致测评结果的准确性下降。同时，由于每个人的视觉标准和评估方法存在差异，因此不同的测评人员可能会得出不同的结果。

3、并且，针对较多数量级的身体素养的测评，存在速度慢、效率低的问题，难以满足大规模测评的需求。

技术实现思路

1、有鉴于此，目前亟需提出一种运动姿态数据分析方法，以解决采用人工进行身体素质测评不准确且难以满足大规模测评的需求的问题。

2、第一方面，本专利技术提供一种运动姿态数据分析方法，该运动姿态数据分析方法包括：获取目标主体的待测视频数据和文本数据；基于文本数据和待测视频数据进行多模态融合和分割，得到各本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种运动姿态数据分析方法，其特征在于，所述运动姿态数据分析方法包括：

2.根据权利要求1所述的运动姿态数据分析方法，其特征在于，所述基于所述分割视频数据对所述各测评动作进行统计分析，得到分析结果，包括：

3.根据权利要求2所述的运动姿态数据分析方法，其特征在于，所述主体关节点包括左胯骨关节点和右胯骨关节点，

4.根据权利要求2或3所述的运动姿态数据分析方法，其特征在于，所述主体关节点包括手腕关节点、肩部关节点和手肘关节点，

5.根据权利要求1所述的运动姿态数据分析方法，其特征在于，基于所述文本数据和所述待测视频数据进行多模态融合和分割，...

【技术特征摘要】

1.一种运动姿态数据分析方法，其特征在于，所述运动姿态数据分析方法包括：

2.根据权利要求1所述的运动姿态数据分析方法，其特征在于，所述基于所述分割视频数据对所述各测评动作进行统计分析，得到分析结果，包括：

3.根据权利要求2所述的运动姿态数据分析方法，其特征在于，所述主体关节点包括左胯骨关节点和右胯骨关节点，

4.根据权利要求2或3所述的运动姿态数据分析方法，其特征在于，所述主体关节点包括手腕关节点、肩部关节点和手肘关节点，

5.根据权利要求1所述的运动姿态数据分析方法，其特征在于，基于所述文本数据和所述待测视频数据进行多模态融合和分割，得到各测评动作下的分割视频数据，包括：

6.根据权利要求5所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丽，郑勤华，周炫余，肖天星，吴莲华，杜君磊，王怀波，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：