[发明专利]一种基于图像识别算法的人体体态监测方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于图像识别算法的人体体态监测方法及系统，包括：步骤S1，采集数据，对人体进行标记多个标示点，然后利用图像传感设备采集人体的标示点数据，并上传到云服务器；步骤S2，计算处理，对采集到的标示点数据采用深度学习OpenPose体态估算实验法进行计算处理，计算得到人体体态特征参数数据；步骤S3，将步骤S2中计算得到的人体体态特征参数数据与标准体态数据模板库对比，判断出人体体态特征参数与标准值偏差，将偏差与体态问题对应等；本发明可以快速实现用户线上智能检测，发现问题推荐方案，相比以前的方案很快很便捷，基于互联网的技术，便于大面积推广等。

技术领域

本发明涉及人体体态监测技术领域，更为具体地，涉及一种基于图像识别算法的人体体态监测方法及系统。

背景技术

现阶段，体态测试的方式主要是人为的填写表单，进行简单测试，大大降低了检测的效率和精准性，没有通过大数据手段，无法做到监测标准化。

例如，公开号为CN110732130A的中国专利申请公开了一种体能康复训练进程以及动作质量评估方法，该体能康复训练进程以及动作质量评估方法，动作质量评估包括体态评估、关节灵活性评估、关节稳定性评估与动作模式评估，体态评估包括站姿体态与腰围，具体步骤如下：站姿体态：1)测试目的:观察骨骼肌肉排列情况，反映潜在的肌肉骨骼问题；2)示范动作:背向评估垫，双脚平行朝前，膝盖与脚尖方向一致，肩膀自然放松，头部位置在评估垫中线。通过合理的测试流程，能够有效的针对运动员建立体能康复训练进程以及动作质量评估，给运动员的日常训练带来了许多的便利，同时能够有效的分析远动员的损伤风险以及运动能力。

现有技术采用人为填写表单，进行简单测试等技术手段，没有解决检测效率和精准性低，难以做到监测标准化的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于图像识别算法的人体体态监测方法及系统，可以快速实现用户线上智能检测，发现问题推荐方案，相比以前的方案很快很便捷，基于互联网的技术，便于大面积推广等。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于图像识别算法的人体体态监测方法，包括：

步骤S1，采集数据，对人体进行标记多个标示点，然后利用图像传感设备采集人体的标示点数据，并上传到云服务器；

步骤S2，计算处理，对采集到的标示点数据采用深度学习OpenPose体态估算实验法进行计算处理，计算得到人体体态特征参数数据；

步骤S3，将步骤S2中计算得到的人体体态特征参数数据与标准体态数据模板库对比，判断出人体体态特征参数与标准值偏差，将偏差与体态问题对应，所述体态问题包括头部倾扬问题、肩部侧倾问题、骨盆倾斜问题、长短腿问题；

步骤S4，对外输出与将步骤S3中对应问题的体态报告。

进一步地，包括：

步骤S5，生成与步骤S4对应的体态康复方案。

进一步地，包括：

步骤S6，根据采集的人体用户数据推荐步骤S5中生成的康复方案。

进一步地，在步骤S1中，对人体进行标记21个标示点。

一种基于图像识别算法的人体体态监测系统，采用如上任一所述方法中的步骤。

进一步地，包括软件程序和可读存储介质，软件程序运行于可读存储介质中，且软件程序用于实现步骤S1～S4中流程。

本发明的有益效果是：

(1)本发明可以快速实现用户线上智能检测，发现问题推荐方案，相比以前的方案很快很便捷，基于互联网的技术，便于大面积推广等。