【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能图像识别，具体为一种姿态检测与实时反馈的方法及系统。
技术介绍
1、随着健康意识的提升和科技的进步，姿态检测技术逐渐成为促进个人健康、优化运动表现及预防运动损伤的重要手段。传统的姿态检测技术大多基于二维图像分析，通过摄像头捕捉用户的影像，并与预设的标准姿势进行比对，以此评估用户的姿势准确性。然而，这种二维分析方法在实际应用中面临诸多限制，难以满足日益增长的健康管理和运动训练需求。
2、目前，对于姿态检测，存在以下技术问题：
3、(1)由于仅依赖二维图像信息，现有技术难以全面、准确地捕捉用户的三维姿态信息，特别是在不同角度下的姿态评估，这导致姿态检测的准确性受限，容易因视角偏差而产生误判，进而增加受伤风险；
4、(2)在需要重复计数的运动训练中，传统方法往往依赖于人工计数或简单的图像处理技术，这种方式不仅效率低下，而且容易出错，影响训练效果和数据的可靠性；
5、(3)现有的姿态检测技术大多只能提供静态或事后分析的结果，缺乏在运动过程中从多个角度实时、动态地调整用户动作的...
【技术保护点】
1.一种姿态检测与实时反馈的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种姿态检测与实时反馈的方法，其特征在于，所述用户姿态坐标为三维关键点坐标；所述姿态估计模型接收当前视频帧图像作为输入，采用神经网络提取视频帧图像的二维特征图，训练模型以根据所述二维特征图预测所述三维关键点坐标，并在三维姿态数据集上进行拟合。
3.根据权利要求1所述的一种姿态检测与实时反馈的方法，其特征在于，从数据库或其他数据源中收集每个锻炼动作的标准姿态，并将所述标准姿态转换为三维的所述标准姿态坐标。
4.根据权利要求3所述的一种姿态检测与实时反...
【技术特征摘要】
1.一种姿态检测与实时反馈的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种姿态检测与实时反馈的方法，其特征在于，所述用户姿态坐标为三维关键点坐标；所述姿态估计模型接收当前视频帧图像作为输入，采用神经网络提取视频帧图像的二维特征图，训练模型以根据所述二维特征图预测所述三维关键点坐标，并在三维姿态数据集上进行拟合。
3.根据权利要求1所述的一种姿态检测与实时反馈的方法，其特征在于，从数据库或其他数据源中收集每个锻炼动作的标准姿态，并将所述标准姿态转换为三维的所述标准姿态坐标。
4.根据权利要求3所述的一种姿态检测与实时反馈的方法，其特征在于，所述标准姿态还包括从实时流媒体中采集，以供用户获得即时反馈。
5.根据权利要求1所述的一种姿态检测与实时反馈的方法，其特征在于，将所述用户姿态坐标与所述标准姿态坐标进行对齐，使得所述用户姿态坐标与所述标准姿态坐标处于相同的参考坐标系中。
6.根据权利要求1所述的一种姿态检测与实时反馈的方法，其特征在于，所述姿态相似性算法利用肢体到肢体的相似度分数，评估所述用户姿态坐标与所述标准姿态坐标的相似度，包括分别...
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