[发明专利]一种基于人体骨骼关节点位的运动识别方法

说明书

本发明属于人体运动识别技术领域，一种基于人体骨骼关节点位的运动识别方法如下：在人体运动时，通过图像采集设备对人体骨骼关节点位的动作进行图像采集，可以获得骨骼关节点位动作图像；对骨骼关节点位动作图像进行分帧，并提取每帧图像中的数据，找出每帧图像中的人体骨骼关节点位所在的位置，分析不同帧中连贯的图像中人体骨骼关节点位位置的变化，根据人体骨骼关节点位位置的变化对人体骨骼关节点的实际运动距离进行分析；本发明对多种运动状态下的动作特征数据进行采集和存储，然后利用这些数据构建数据库，进而可以根据不同用户的动作特征数据对其运动状态进行准确的判断分析。

技术领域

本发明涉及人体运动识别技术领域，具体为一种基于人体骨骼关节点位的运动识别方法。

背景技术

目前，越来越多的运动场景开始使用智能设备对运动数据采集。然后根据运动数据对用户的运动状态进行识别，进而判断用户的实时运动状态。现有的智能设备在对运动数据进行采集时，是根据人体引发设备的重心发生的偏移来计算步数，然后利用定位系统中的距离差来判断运动速度的。

但是，智能设备在采集运动步数及运动速度时，容易受到外界因素干扰，如智能设备抖动，则会导致运动步数出现较大的偏差，而用户的运动轨迹呈弧形时，则会导致运动速度的判读出现较大的偏差，而且这些只是基础的运动数据，难以更全面的了解用户的实时运动状态，以及对用户的实时运动状态进行预判。

而人体在运动时，必然会引起人体骨骼关节点位的变化，对人体骨骼关节点位变化的判断，可以准确的判断用户的运动状态，因此需要一种针对人体骨骼关节点位变化分析的方法去对运动进行准确的判断识别。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人体骨骼关节点位的运动识别方法，以解决上述背景技术中提出的现有的方法在采集运动数据时容易出现偏差的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人体骨骼关节点位的运动识别方法，该基于人体骨骼关节点位的运动识别方法步骤如下：

步骤一：根据图像采集设备采集人体运动时的骨骼关节点位动作，得到骨骼关节点位动作图像；

步骤二：对所述图像进行分帧处理，并提取每帧图像中的数据，寻找每帧图像中的人体骨骼关节点位所在位置，对比多幅相邻帧中的图像中人体骨骼关节点位位置的变化，根据人体骨骼关节点位位置的变化，获取人体骨骼关节点的实际运动距离；

步骤三：根据人体骨骼关节点的实际运动距离及相应的运动时间段，得到运动速度以及运动方向，根据所述运动速度以及所述运动方向得到动作特征数据，根据所述动作特征数据进行重要性分析，得到重要动作特征数据；

步骤四：根据重要动作特征数据与数据库存储的不同运动状态下的标准动作特征数据进行数据对比，对用户的运动状态进行分析；

步骤五：通过分类算法对重要动作特征数据进行分类训练，得到用户不同的运动状态，并将用户不同的运动状态以及重要动作特征数据存储记录在数据库中。

优选的，步骤一中，骨骼关节点位动作图像包括所有骨骼关节点位进行动作的图像。

优选的，步骤二中，在分析人体骨骼关节点的实际运动距离时，包括对长、宽、高三个方向进行分析计算。

优选的，步骤三中，所述运动速度包括瞬时速度以及跨点速度；所述瞬时速度是指相邻两帧图像之间的人体骨骼关节点位的运动速度；所述跨点速度是指不相邻两帧图像之间的人体骨骼关节点位的运动速度。

优选的，所述瞬时速度在采集完毕后，利用瞬时速度和时间绘制时间速度曲线。

优选的对用户的运动状态进行分析包括：采用跨点速度获取动作特征数据用于判断用户的运动状态；在同一运动状态下，对运动状态进行细致判断时，则采用瞬时速度获取动作特征数据进行比对分析。