[发明专利]一种情景交互式人体动作与平衡智能评估方法及系统

权利要求书

1.一种情景交互式人体动作与平衡智能评估方法，其特征在于，所述方法应用于一运动平衡评估系统，所述系统包括一图像采集装置，所述方法包括：

基于运动训练目标，设置运动评估情景；

通过所述图像采集装置获得目标用户的体型特征信息，基于所述体型特征信息，构建目标人体三维模型；

根据所述运动评估情景，对所述目标人体三维模型进行动作关节点识别，获得动作关联关节点集合；

基于所述动作关联关节点集合，通过所述图像采集装置对所述目标用户进行运动姿态捕捉，获得运动姿态数据集合；

根据所述体型特征信息和目标用户基本信息，获得基准平衡点信息；

根据所述目标用户基本信息，从运动平衡指数评估模型库中调用第一平衡指数评估模型；

将所述运动姿态数据集合和所述基准平衡点信息输入所述第一平衡指数评估模型中，获得目标动态平衡指数；

如果所述目标动态平衡指数未达到预设平衡指数，生成第一提醒指令，所述第一提醒指令用于提醒所述目标用户进行动作矫正。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得运动姿态数据集合，包括：

根据所述目标人体三维模型，构建基准运动坐标系；

按照所述基准运动坐标系对所述目标用户进行运动姿态捕捉，获得基准姿态坐标数据集合；

基于所述运动评估情景，构建情景运动坐标系；

将所述基准姿态坐标数据集合在所述情景运动坐标系中进行映射融合，获得情景姿态坐标数据集合；

根据所述情景姿态坐标数据集合，生成所述运动姿态数据集合。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得情景姿态坐标数据集合，包括：

获得所述基准平衡点信息的基准坐标信息和情景坐标信息；

将所述基准坐标信息和所述情景坐标信息进行特征点匹配，确定特征转换类型；

基于所述特征转换类型，获得基准特征点转换矩阵；

将所述基准姿态坐标数据集合，按照所述基准特征点转换矩阵进行映射转换，获得所述情景姿态坐标数据集合。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

对所述运动姿态数据集合进行无监督学习分类，生成区域姿态数据集合；

基于所述区域姿态数据集合进行配合度分析，获得运动特征配合度；

通过力传感器获得所述目标用户的支撑面受力分布信息；

基于所述支撑面受力分布信息和所述运动特征配合度，对所述目标动态平衡指数进行修正。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述支撑面受力分布信息和所述运动特征配合度，对所述目标动态平衡指数进行修正，包括：

获得所述目标用户的平衡能力系数；

根据所述平衡能力系数，确定目标稳定极限；

基于所述支撑面受力分布信息和所述运动特征配合度，确定目标偏移角；

基于所述目标偏移角和所述目标稳定极限的差值，获得平衡偏移系数，并根据所述平衡偏移系数对所述目标动态平衡指数进行修正。

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获得运动特征配合度，包括：

构建运动情景姿势数据库，所述运动情景姿势数据库包括多类别运动情景姿势信息；

对所述区域姿态数据集合进行特征向量提取，获得区域姿态向量信息；

将所述区域姿态向量信息和所述运动情景姿势数据库进行动作匹配，获得所述运动特征配合度。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

对所述运动情景姿势数据库进行特征点标记，获得姿势特征关键点集合；

根据所述姿势特征关键点集合，确定姿势变化系数；

基于所述姿势变化系数对所述运动情景姿势数据库进行图像增强，获得扩增运动情景姿势数据库。