[发明专利]一种基于多加速度传感器的瑜伽动作识别方法

说明书

本发明公开了一种基于多加速度传感器的瑜伽动作识别方法，步骤包括：通过设置在瑜伽运动者身上的加速度计采集加速度计的X、Y、Z三个方向的加速度数据；加速度数据发送至微处理器，微处理器将加速度数据打包通过无线传输技术发送至客户端；客户端收到数据后对数据进行对齐处理，将对齐后的所有数据排成样本数据矩阵，然后对样本数据矩阵进行预处理，提取表征动作的样本特征矩阵；将输入的样本特征矩阵与存储在数据库中动作标准特征矩阵进行匹配，实现瑜伽动作的识别。本发明采集三维加速度数据，构建标准特征序列，来进行动作的识别分析，参数可靠，简单可行，计算复杂度低，对相关硬件的要求较低，实现成本低。

技术领域

本发明涉及人体动作识别领域，更具体地，涉及一种基于多加速度传感器的瑜伽动作识别方法。

背景技术

全民健身的时代已经来临，人们对自己的身心健康愈加关注，瑜伽动作运用古老而易于掌握的技巧，改善人们生理、心理、情感和精神方面的能力，是一种达到身体、心灵与精神和谐统一的运动方式，因此瑜伽受到越来越多人的青睐。但是，人们的生活节奏非常快，通常没有足够的时间找专业的瑜伽老师对瑜伽等技术性运动进行系统地学习，人们急需通过手机等智能设备进行学习。因此，在普通智能手机上开发出相关的动作识别及矫正系统是非常有必要的。

目前主流的基于视觉传感器的动作识别方法主要分为以下几类：第一类，基于时空特征的模式分析方法，这类方法计算复杂度低、实现简单，但是对于噪声和运动时间间隔的变换比较敏感，不同主体的瑜伽动作速度和幅度都可能不同，因此难以利用时空特征对瑜伽动作进行识别。第二类，基于2D或3D模型的方法，这类方法准确度高，但是计算量大，对设备要求高，需要价格昂贵的硬件支持，而且实时性能很差，不能满足瑜伽爱好者实时了解自身动作是否规范的需求。第三类，基于图像统计处理的方法，通常由于图像的数据量巨大导致计算量也相当大，一般的手机终端不具备大数据处理这种的硬件条件。

经过上千年的发展，现代瑜伽的理论已经发展地非常成熟。因为现代瑜伽具有动作姿态固定，动作速度平缓，动作停顿时间节点较多等特点，所以采用多个加速度传感器进行瑜伽动作的数据采集，可以获得可靠性高，实时性强的数据样本。另一方面，采用多个加速度传感器进行瑜伽动作的数据采集，并通过蓝牙等无线装置发送给手机终端进行数据分析并识别动作，便可以解决传统动作识别方法中计算复杂度高、实现成本大和数据实时处理能力差等问题。

发明内容

本发明的首要目的是提供一种基于多加速度传感器的瑜伽动作识别方法，解决传统动作识别方法中计算复杂度高、实现成本大和数据实时处理能力差的问题，本发明的技术方案如下：

一种基于多加速度传感器的瑜伽动作识别方法，所述方法包括如下步骤：

S1：首先在瑜伽运动者的双手手腕、双脚脚腕、胸前、额头佩戴内置加速度计的微型处理器的手环、脚环、胸带、头带，采集加速度计的X、Y、Z三个方向的加速度数据；

S2：瑜伽运动者运动时，加速度计感知运动者的加速度变化采集加速度数据发送至微处理器，微处理器将加速度数据打包通过无线传输技术发送至客户端；

S3：客户端收到来自不同的加速度计采集的数据，利用同步技术对数据进行对齐，将对齐后的所有数据排成样本数据矩阵，然后对样本数据矩阵进行预处理，提取表征动作的样本特征矩阵；

S4：手机客户端后台将样本特征矩阵与存储在数据库中动作标准特征矩阵进行匹配，实现瑜伽动作的识别；