[发明专利]一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法在审

专利信息
申请号: 201710549163.9 申请日: 2017-07-07
公开(公告)号: CN107341612A 公开(公告)日: 2017-11-10
发明(设计)人: 石萍;郑金钰;喻洪流 申请(专利权)人: 上海理工大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06F19/00
代理公司: 上海德昭知识产权代理有限公司31204 代理人: 郁旦蓉,刘国华
地址: 200093 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 太极拳 康复训练 动作 评价 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及虚拟现实技术与康复训练相结合的领域,具体涉及一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法。

背景技术

脑卒中在中老年人群中发病率高,病后需要复杂耗时的康复训练,传统康复治疗需要治疗师一对一给患者进行康复训练,耗费人力物力,并且训练过程枯燥无味,患者不能积极主动参与训练。

虚拟现实技术具有沉浸性、交互性和构想性的特性,被广泛应用于各个领域。将其应用于康复领域,有利于提高患者康复积极性,节省人力物力,但是目前应用于康复的虚拟现实内容还比较单一,多以现代游戏为主,游戏形式类似,不合适老年人使用。

太极拳是国家级非物质文化遗产,是汉族传统拳术,能颐养性情、强身健体,是中老年人喜爱的运动之一。太极拳松柔慢匀、开合有序、轻灵圆活、刚柔相济,适合脑卒中患者平衡能力及肢体运动功能的康复训练,目前还没有以太极拳作为虚拟现实内容的运动康复训练系统实例。将传统太极拳与脑卒中虚拟现实运动康复训练相结合,让患者在虚拟场景中跟随标准太极拳动作学习太极拳,在修身养性、感受传统文化的同时,达到良好的康复训练效果。

发明内容

针对上述现有技术的缺点或不足,本发明要解决的技术问题是提供一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法,将传统太极拳与虚拟现实康复训练相结合用于脑卒中患者康复的康复训练,对训练者跟随标准太极拳动作学习太极拳的训练动作进行评分及评估。

为解决上述技术问题,本发明采用了如下技术方案:

一种基于太极拳的康复训练的动作评价方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤S1、创建标准太极拳动画模型库:利用专业动画模型制作软件制作专家模型,并根据太极拳专家的肢体动作数据和动作视频对太极拳专家的太极拳动作进行动画模拟,创建标准太极拳动画模型库;

步骤S2、创建训练者模型:利用专业动画模型制作软件制作训练者模型,用于实时映射训练者的肢体动作;

步骤S3、创建多种虚拟训练场景,并设置多种训练模式和多种训练体式等级;

步骤S4、训练者进行注册或账号密码登录;

步骤S5、选择适合的虚拟训练场景、训练模式以及训练体式等级;

步骤S6、进行训练:训练者模仿步骤S5中所选定的训练模式及训练体式等级下的标准太极拳动画模型库进行太极拳训练,采集训练者的肢体动作数据,实时将训练者的肢体动作映射到训练者模型上,并同时拍摄训练视频;

步骤S7、训练评分及评估:根据训练者模型的动作与标准太极拳动画模型库预设的专家模型的动作的匹配程度进行训练评分和给出评估结果,并存储数据;

步骤S8、历史训练数据查询:点击查询按钮,选择查询内容和查询时段,调用数据库中的历史训练数据,并显示。

本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法,还可以具有这样的特征:其中,步骤S1中的太极拳专家的肢体动作数据包括:实时检测得到的太极拳专家的腰部以及双侧的上臂、前臂、大腿和小腿的角度变化数据。

本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法,还可以具有这样的特征:其中,步骤S3中的虚拟训练场景包括3D虚拟公园环境、3D虚拟庭院环境和3D虚拟竹林环境。

本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法,还可以具有这样的特征:其中,步骤S3中的训练模式包括学习模式和练习模式,学习模式配有详细的要点讲解以及文字箭头提示,练习模式省去要点讲解,配有优美音乐。

本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法,还可以具有这样的特征:其中,步骤S3中的训练体式等级包括“易”等级、“中”等级以及“难”等级,“易”等级包括云手招式,“中”等级包括左右倒卷肱招式、左揽雀尾招式和右揽雀尾招式,“难”等级包括右蹬脚招式、双峰贯耳招式、转身左蹬脚招式、左下势独立招式和右下势独立招式。

本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法,还可以具有这样的特征:其中,步骤S6中的训练者的肢体动作数据包括:实时监测得到的训练者的腰部以及双侧的上臂、前臂、大腿和小腿的角度变化数据。

本发明提供的基于太极拳的康复训练的动作评价方法,还可以具有这样的特征:其中,步骤S7中的根据训练者模型的动作与标准太极拳动画模型库预设的专家模型的动作的匹配程度进行训练评分包括:

S71:将在虚拟训练场景中的专家模型设置为黄色,训练者模型设置为蓝色;

S72:当训练者模型的动作与专家模型的动作一致时,动作一致的部位的颜色重合,变为绿色;

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