[发明专利]一种智能识别仰卧起坐动作姿态完成状况的系统和方法有效
申请号: | 202110792620.3 | 申请日: | 2021-07-14 |
公开(公告)号: | CN113255622B | 公开(公告)日: | 2021-09-21 |
发明(设计)人: | 林平;李瀚懿;丁观莲;陈天宜 | 申请(专利权)人: | 北京壹体科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46;G16H20/30 |
代理公司: | 北京捷诚信通专利事务所(普通合伙) 11221 | 代理人: | 王卫东 |
地址: | 102300 北京市门头沟区斋*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能 识别 仰卧起坐 动作 姿态 完成 状况 系统 方法 | ||
1.一种智能识别仰卧起坐动作姿态完成状况的方法,其特征在于,包括以下步骤:
将完成一次仰卧起坐的标准动作姿态划分为身体上升阶段和身体下降阶段两个阶段;
设定肩关节、腰关节和膝关节形成的夹角为关键角;
比较测试视频中前、后相邻的两帧图像中的关键角,并对前、后相邻的两帧图像中的关键角的比较结果进行标识,将所述标识串联组成结果列表;
使用滑动窗口遍历所述结果列表,并将滑动窗口内的所有标识替换为数量最多的标识,所述滑动窗口至少包括五帧;
根据结果列表中所述标识的改变,识别获得仰卧起坐的身体上升阶段和身体下降阶段;
根据识别获得的仰卧起坐的身体上升阶段和身体下降阶段的交替,识别出仰卧起坐的动作姿态。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述标识采用数字0或1表示。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
通过检测关键角是否小于第一阈值,判断身体上升动作是否完成,并在身体上升动作完成时生成第一完成标记;
通过检测关键角是否大于第二阈值,判断的身体下降动作是否完成,并在身体下降动作完成时生成第二完成标记;
根据第一完成标记和第二完成标记进行正确计数或错误计数;
所述第一阈值为仰卧起坐身体最高点姿态时肩关节、腰关节和膝关节形成的夹角;所述第二阈值为仰卧起坐起始姿态时肩关节、腰关节和膝关节形成的夹角。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,经过一次连续的第一完成标记和第二完成标记,则正确计数加1,否则,错误计数加1。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在身体上升阶段,通过检测腿部膝盖弯曲、手肘是否触及膝部以及手部是否离开肩膀,判断上升动作是否正确。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当测试者的仰卧起坐动作姿态变化为起始阶段时,记录测试视频的时间戳,并将所述时间戳关联到每一个计数,所述计数生成下拉列表,通过点击所述下拉列表中的计数,跳转到时间戳所指引的测试视频进行回放。
7.一种智能识别仰卧起坐动作姿态完成状况的系统,包括用于获取测试视频的影像获取装置,以及动作姿态识别装置,其特征在于,所述动作姿态识别装置包括:
标识模块,用于比较所述测试视频中前后相邻的两帧图像中的关键角,并对两帧图像中的关键角的比较结果进行标识,将所述标识串联组成结果列表;其中,所述关键角为肩关节、腰关节和膝关节形成的夹角;
升降阶段识别模块,用于根据所述结果列表中的所述标识的改变,识别获得仰卧起坐的身体下降阶段或身体上升阶段;其中,预先将完成一次仰卧起坐的动作姿态划分为身体下降阶段和身体上升阶段两个阶段;
校正模块,用于利用滑动窗口遍历所述结果列表,并将滑动窗口内的所有标识替换为数量最多的标识,所述滑动窗口至少包括五帧;
动作姿态识别模块,用于根据识别获得的身体下降阶段或身体上升阶段的交替,识别出仰卧起坐的动作姿态。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,还包括计数模块,
通过检测关键角是否小于第一阈值,判断仰卧起坐的上升动作是否完成,并在上升动作完成时生成第一完成标记;
通过检测关键角是否大于第二阈值,判断仰卧起坐的下降动作是否完成,并在下降动作正确时生成第二完成标记;
根据第一完成标记和第二完成标记进行正确计数或错误计数。
9.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,还包括时间戳关联模块,当测试者的仰卧起坐动作姿态变化为起始阶段时,记录测试视频的时间戳,并将所述时间戳关联到每一个计数,所述计数生成下拉列表,通过点击所述下拉列表中的计数,跳转到时间戳所指引的测试视频进行回放。
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