[发明专利]一种运动教练姿势评估指导的实现方法和系统在审
| 申请号: | 202011644232.2 | 申请日: | 2020-12-31 |
| 公开(公告)号: | CN112784699A | 公开(公告)日: | 2021-05-11 |
| 发明(设计)人: | 赛义德·穆罕默德·阿德南;李涛;杨波;梁兴伟 | 申请(专利权)人: | 康佳集团股份有限公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司: | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人: | 孙果 |
| 地址: | 518057 广东省深圳市南山区粤海街*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 运动 教练 姿势 评估 指导 实现 方法 系统 | ||
1.一种运动教练姿势评估指导的实现方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S100,采集用户视频,提取所述用户视频中的用户姿势图像;
S200,采用姿势模型提取所述用户姿势图像中的用户姿势关键点;
S300,将所述用户姿势关键点与预先存储的教练姿势关键点进行比较,确定所述教练姿势关键点和所述用户姿势关键点位置差与阈值,并确定用户姿势的标准度。
2.根据权利要求1所述的运动教练姿势评估指导的实现方法,其特征在于,所述步骤S200还包括:
所述姿势模型接收所述用户姿势图像,通过瓶颈块卷积形成第一图像,且进入特征提取模块,以形成特征图像,且对所述特征图像进行标记,形成所述用户姿势关键点;
所述特征提取模块不多于三个特征层。
3.根据权利要求2所述的运动教练姿势评估指导的实现方法,其特征在于,所述步骤S200包括:
S210,所述第一图像通过所述基本块卷积形成所述第一特征层的第二图像,同时下采样形成所述第二特征层的第八图像;
S220,所述第二图像通过所述基本块卷积形成所述第一特征层的第三图像;所述第八图像通过所述基本块卷积形成所述第二特征层的第九图像;S230,所述第三图像通过基本块卷积以及所述第九图像通过上采样基本块卷积后,融合形成所述第一特征层的第四图像;所述第三图像通过下采样基本块卷积以及所述第九图像通过基本块卷积后,融合形成所述第二特征层的第十图像;
S240,所述第四图像通过基本块卷积以及所述第十图像通过上采样基本块卷积后,融合形成所述第一特征层的第五图像;所述第四图像通过下采样基本块卷积以及所述第十图像通过基本块卷积后,融合形成所述第二特征层的第十一图像;所述第四图像通过下采样基本块卷积,以及所述第十图像通过下采样基本块卷积,融合形成所述第二特征层的第十四图像;
S250,所述第五图像通过所述基本块卷积形成所述第一特征层的第六图像;所述第十一图像通过所述基本块卷积形成所述第二特征层的第十二图像;所述第十四图像通过所述基本块卷积形成所述第三特征层的第十五图像;
S260,所述第六图像通过基本块卷积,所述第十二图像通过上采样基本块卷积,以及所述第十五图像通过上采样基本块卷积后,融合形成所述第一特征层的第七图像;所述第十二图像通过基本块卷积,以及所述第十五图像通过上采样基本块卷积后,融合形成第二特征层的第十三图像;所述第十五图像通过基本块卷积,所述第六图像通过下采样基本块卷积,以及所述第十二图像通过下采样基本块卷积后,融合形成第三特征层的第十六图像。
4.根据权利要求3所述的运动教练姿势评估指导的实现方法,其特征在于,所述瓶颈块采用混合深度卷积方式对所述用户姿势图像进行处理,并包括:将所述用户姿势图像的通道分组,每组对每个提取的特征依次经历第一深度可分离卷积块、ReLU激活函数、第二深度可分离卷积块、ReLU激活函数、第三深度可分离卷积块处理,且所述第一深度可分离卷积块处理前和第三深度可分离卷积块处理后设有第一残差值;
所述基本块采用混合深度卷积方式对所述图像进行处理,并包括:将所述用户姿势图像的通道分组,每组对每个提取的特征依次经历第四深度可分离卷积块,ReLU激活函数,第五深度可分离卷积块的处理,且在所述第四深度可分离卷积块处理前和所述第五深度可分离卷积块处理后设有第二残差值。
5.根据权利要求4所述的运动教练姿势评估指导的实现方法,其特征在于,所述教练姿势关键点采用先于所述步骤S100的以下步骤实现:S10,输入教练视频,通过所述姿势模型获取所述教练姿势关键点;
且所述步骤S300还包括:
S310,取所述教练视频的间隔预定数量的两帧图像,比较其教练姿势关键点的位置差,若所述位置差超过所述阈值,则确定其中一帧为所述教练姿势重要帧;
S320,比较所述用户姿势关键点与所述教练姿势重要帧的位置差,所述位置差属于所述阈值的则确定所述用户姿势的标准度符合要求。
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