[发明专利]一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法

权利要求书

1.一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：基于多个标准动作数据建立标准动作数据库与动作识别模型；对多个标准动作数据进行运动场景配置，运动场景配置包括基于训练人数进行划分的运动规模和基于训练类别进行划分的场景模式；

S2：基于运动场景配置来对标准动作数据中的人体动作进行标注，形成标注动作数据，然后利用深度学习算法对标注动作数据进行训练并输出训练结果；

S3：根据训练结果修正动作识别模型；

S4：多个MEMS传感器实时采集并输出用户不同身体部位的当前用户动作数据；多个MEMS传感器对实时采集的当前用户动作数据进行初步筛选，并输出筛选后的当前用户动作数据；

S5：识别当前用户动作数据，然后将当前用户动作数据输入动作识别模型中进行计算，输出动作纠正信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法，其特征在于：在步骤S1中，所述标准动作数据包括指定身体部位移动的距离、移动的速度、移动的加速度、移动的方位、弯曲角度中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法，其特征在于：在步骤S4中，用户不同身体部位为用户身体关节部位。

4.根据权利要求3所述的一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法，其特征在于：在步骤S4中，所述当前用户动作数据包括用户身体关节部位在三维空间中动态时的角度、角速度和方位数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法，其特征在于：在步骤S4中，多个MEMS传感器通过无线传输方式输出当前用户动作数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法，其特征在于：在步骤S5中，动作纠正信息包括动作识别信息，还包括当前用户动作数据与标准动作数据相比的准确度信息。