基于图像数据分析的人体姿态监测系统技术方案

技术编号：41266431 阅读：6 留言：0更新日期：2024-05-11 09:22

本发明专利技术涉及一种人体姿态监测技术领域，尤其涉及一种基于图像数据分析的人体姿态监测系统，包括用以从不同的方位获取人体图像信息的图像采集单元，用以对图像采集单元获取的人体图像信息进行预处理的图像预处理单元，用以对经过预处理的人体图像信息进行关节点识别检测的关节点检测单元，基于各关节点的分布情况初步估计人体姿态的姿态估计单元，用以将估计出的姿态与预定义的姿态模型进行匹配，判断具体姿态的姿态识别单元和基于各关节点的运动轨迹确定当前人体姿态是否规范的数据分析单元和用以基于数据分析单元确定的当前人体姿态不规范的原因发出纠正姿态的通知的提示单元，纠正了人体姿态不规范的问题，能更好地适应复杂的环境和场景。

全部详细技术资料下载

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种人体姿态监测，尤其涉及一种基于图像数据分析的人体姿态监测系统。

技术介绍

1、人体姿态监测在现实生活中具有重要意义，在健身领域，可以帮助人们正确执行运动动作，避免受伤，提高运动效果，在工作中可以监测工作场所员工的姿势，预防职业病，提高工作效率，另外，人体姿态监测还可以在医疗领域用于康复训练和姿势矫正，帮助患者恢复健康，总的来说，有助于改善人们的生活质量，促进健康和生产力。

2、中国专利公开号：cn115019399a公开了一种人体姿态检测方法，提供一种人体姿态检测方法，包括通过摄像头获取用户动作视频并检测人体的骨骼关键点，还包括以下步骤：提取所述用户动作视频中的每一图像帧；根据抬腿动作记录规则判断在所述用户动作视频中抬腿动作完成次数；对所述关键点之间的检测角度进行计算，分析人体的姿势；判断每一个抬腿动作是否为高抬腿动作；计算高抬腿动作的标准度；整个运动结束后，计算动作的整体完成度b和平均标准度c；该专利技术提供的一种人体姿态检测方法，针对居家锻炼缺乏教练、没有正确的姿势指导、运动结果无法评测等问题，通过人体的姿态估计技术对健身中的高抬腿运动姿态进行检测、判断和性能评测。

3、现有的人体姿态监测系统存在以下问题：目前人体姿态监测系统需要进行大量的训练和优化才能适应不同的应用场景，还不能很好地适应复杂的环境和场景。

技术实现思路

1、为此，本专利技术提供一种基于图像数据分析的人体姿态监测系统以克服现有技术中无法完全准确地识别人体的姿态的问题。</p>

2、为实现上述目的，本专利技术提供一种基于图像数据分析的人体姿态监测系统，包括：

3、图像采集单元，包含若干图像传感器，用以从不同的方位获取人体图像信息；

4、图像预处理单元，其与所述图像采集单元相连，用以对图像采集单元获取的人体图像信息进行预处理；

5、关节点检测单元，其与所述图像预处理单元相连，用以对经过预处理的人体图像信息进行关节点识别检测，并对关节点进行标记；

6、姿态估计单元，其与所述关节点检测单元相连，用以基于各关节点的分布情况初步估计人体姿态；所述初步估计的人体姿态包括站立、坐姿、卧姿、走路和跑步；

7、姿态识别单元，其与所述姿态估计单元相连，用以基于初步估计的姿态与对应预定义的姿态模型的匹配结果判断人体的具体姿态；

8、数据分析单元，其分别与所述关节点检测单元和所述姿态识别单元相连，用以基于匹配的姿态模型建立坐标系以确定各关节点在坐标系中的坐标，以及，基于各关节点在坐标系中的运动轨迹确定当前人体姿态是否规范；所述数据分析单元还用以在判定当前人体姿态不规范的情况下确定人体姿态不规范的原因或对提示单元发出纠正姿态的指令；

9、提示单元，其与所述数据分析单元相连，用以基于数据分析单元确定的当前人体姿态不规范的原因发出对应的纠正姿态的通知；

10、所述数据分析单元在初步判定各关节点运动轨迹不符合数据分析单元针对当前识别的姿态模型预设运动轨迹的情况下变更采集角度进行二次判定，以及，在判定各关节点运动轨迹不符合数据分析单元针对当前识别的姿态模型预设运动轨迹的情况下基于不符合预设运动轨迹的关节点确定人体姿态不规范的原因。

11、进一步地，所述数据分析单元用以在初步判定各关节点运动轨迹不符合数据分析单元针对当前识别的姿态模型预设运动轨迹的情况下变更所述图像采集单元针对人体的采集角度，基于采集角度与初始采集角度的变化量设置预设针对各所述关节点的偏转轨迹，基于统计的实际偏转轨迹与预设偏转轨迹的重合度不符合预设重合度标准的关节点的数量对人体姿态是否规范进行二次判定。

12、进一步地，所述数据分析单元用以在判定各关节点运动轨迹不符合数据分析单元针对当前识别的姿态模型预设运动轨迹的情况下基于各关节点运动轨迹与预设运动轨迹偏差的方差确定人体姿态不规范的原因，以及，选取对应的处理方式，包括：

13、在所述方差符合预设方差标准的情况下对所述提示单元发出纠正人体姿态的命令；

14、在初步判定方差符合预设方差标准的情况下判定所述姿态识别单元针对姿态模型的匹配出现问题；

15、在初步判定方差不符合预设方差标准的情况下判定姿态存在变更问题，基于当前状态重新确定人体姿态；

16、在判定方差不符合预设方差标准的情况下判定所述关节点检测单元针对各关节点的定位存在问题。

17、进一步地，所述数据分析单元用以在初步判定各关节点运动轨迹与预设运动轨迹偏差的方差符合预设方差标准的情况下设有若干针对所述姿态识别单元匹配人体姿态模型的匹配机制的调节方式，且使用不同调节方式调节后的姿态识别单元匹配人体姿态模型的精度均不相同。

18、进一步地，所述数据分析单元用以在初步判定各关节点运动轨迹与预设运动轨迹偏差的方差不符合预设方差标准的情况下将所述姿态估计单元初始的静态姿态估计方式切换至动态姿态估计方式。

19、进一步地，所述数据分析单元用以在所述姿态估计单元切换至动态姿态估计方式仍无法准确识别人体姿态的情况下从云端获取参考资料以进行人体异态识别。

20、进一步地，所述数据分析单元用以在判定各关节点运动轨迹与预设运动轨迹偏差的方差不符合预设方差标准的情况下针对各关节点在坐标系中的坐标设有若干优化方式，且使用不同调节方式调节后关节点的坐标均不相同。

21、进一步地，所述数据分析单元在完成针对各关节点的坐标优化且各关节点运动轨迹与预设运动轨迹偏差的方差仍不符合预设方差标准情况下，判定该被监测者人体姿态不规范的原因为身材原因，数据分析单元基于各关节点的运动轨迹将在云端检索的匹配数据导入至数据分析单元以重新判定各关节点的运动轨迹是否符合标准。

22、进一步地，所述数据分析单元用以在云端检索不存在匹配数据的情况下，记录当前的人体姿态数据，数据分析单元还用以将记录的人体姿态数据上传至云端更新云端数据库。

23、与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于，本专利技术中所述数据分析单元基于所述姿态识别单元识别的姿态模型建立坐标系，在坐标系中标记所述关节点检测单元识别检测的关节点，在各关节点运动轨迹符合数据分析单元针对当前识别的姿态模型预设运动轨迹的情况下判定人体姿态规范，在初步判定各关节点运动轨迹不符合数据分析单元针对当前识别的姿态模型预设运动轨迹的情况下变更采集角度进行二次判定，在判定各关节点运动轨迹不符合数据分析单元针对当前识别的姿态模型预设运动轨迹的情况下基于不符合预设运动轨迹的关节点确定人体姿态不规范的原因，提高了人体姿态监测系统对当前人体姿态是否规范的判定精度，减少了错误的姿势对人体健康的损害，帮助人们正确地执行运动动作。

24、进一步地，所述数据分析单元在初步判定各关节点运动轨迹不符合数据分析单元针对当前识别的姿态模型预设运动轨迹的情况下变更所述图像采集单元的采集角度，基于采集角度与初始采集角度的变化量设置预设偏转轨迹，基于统计的实际偏转轨本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，所述数据分析单元用以在初步判定各关节点运动轨迹不符合数据分析单元针对当前识别的姿态模型预设运动轨迹的情况下变更所述图像采集单元针对人体的采集角度，基于采集角度与初始采集角度的变化量设置预设针对各所述关节点的偏转轨迹，基于统计的实际偏转轨迹与预设偏转轨迹的重合度不符合预设重合度标准的关节点的数量对人体姿态是否规范进行二次判定。

3.根据权利要求1所述的基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，所述数据分析单元用以在判定各关节点运动轨迹不符合数据分析单元针对当前识别的姿态模型预设运动轨迹的情况下基于各关节点运动轨迹与预设运动轨迹偏差的方差确定人体姿态不规范的原因，以及，选取对应的处理方式，包括：

4.根据权利要求3所述的基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，所述数据分析单元用以在初步判定各关节点运动轨迹与预设运动轨迹偏差的方差符合预设方差标准的情况下设有若干针对所述姿态识别单元匹配人体姿态模型的匹配机制

5.根据权利要求3所述的基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，所述数据分析单元用以在初步判定各关节点运动轨迹与预设运动轨迹偏差的方差不符合预设方差标准的情况下将所述姿态估计单元初始的静态姿态估计方式切换至动态姿态估计方式。

6.根据权利要求5所述的基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，所述数据分析单元用以在所述姿态估计单元切换至动态姿态估计方式仍无法准确识别人体姿态的情况下从云端获取参考资料以进行人体异态识别。

7.根据权利要求3所述的基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，所述数据分析单元用以在判定各关节点运动轨迹与预设运动轨迹偏差的方差不符合预设方差标准的情况下针对各关节点在坐标系中的坐标设有若干优化方式，且使用不同调节方式调节后关节点的坐标均不相同。

8.根据权利要求7所述的基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，所述数据分析单元在完成针对各关节点的坐标优化且各关节点运动轨迹与预设运动轨迹偏差的方差仍不符合预设方差标准情况下，判定该被监测者人体姿态不规范的原因为身材原因，数据分析单元基于各关节点的运动轨迹将在云端检索的匹配数据导入至数据分析单元以重新判定各关节点的运动轨迹是否符合标准。

9.根据权利要求8所述的基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，所述数据分析单元用以在云端检索不存在匹配数据的情况下，记录当前的人体姿态数据，数据分析单元还用以将记录的人体姿态数据上传至云端更新云端数据库。

...

【技术特征摘要】

1.基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，包括：

4.根据权利要求3所述的基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，所述数据分析单元用以在初步判定各关节点运动轨迹与预设运动轨迹偏差的方差符合预设方差标准的情况下设有若干针对所述姿态识别单元匹配人体姿态模型的匹配机制的调节方式，且使用不同调节方式调节后的姿态识别单元匹配人体姿态模型的精度均不相同。

5.根据权利要求3所述的基于图像数据分析的人体姿态监测系统，其特征在于，所述数据分析单元用以在初步判定各关节...

【专利技术属性】
技术研发人员：李梁，邱志俊，吴玲红，金国强，帅浪，陈玉婷，刘捷，邹艳妮，
申请(专利权)人：南昌市小核桃科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载我是这个专利的主人