[发明专利]一种基于关键点的健身姿态估计方法及系统有效
| 申请号： | 201910111732.0 | 申请日： | 2019-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN109934111B | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 郭振华;王鲁阳 | 申请（专利权）人： | 清华大学深圳研究生院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G16H20/30 |
| 代理公司： | 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 | 代理人： | 方艳平 |
| 地址： | 518055 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于关键点的健身姿态估计方法及系统，该健身姿态估计方法包括以下步骤：S1：采集健身视频：采集包含单个人体健身时的视频图像；S2：人体关键点定位：根据步骤S1采集的视频图像，定位人体中的多个关键点的坐标，获取2D关键点信息，并将2D关键点信息转换为3D关键点信息；S3：健身姿态估计：对步骤S1采集的视频图像进行特征提取，并将步骤S2获取的2D关键点信息和3D关键点信息转化为热图，再将提取的特征和热图进行融合，形成新的特征，并将新的特征输入到分类器，得到判断健身姿态是否标准的结果。本发明提出的基于关键点的健身姿态估计方法及系统，能够节省大量的人力和花费，实现事半功倍的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关键 健身 姿态 估计 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于关键点的健身姿态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集健身视频：采集包含单个人体健身时的视频图像；S2：人体关键点定位：根据步骤S1采集的视频图像，定位人体中的多个关键点的坐标，获取2D关键点信息，并将2D关键点信息转换为3D关键点信息；S3：健身姿态估计：对步骤S1采集的视频图像进行特征提取，并将步骤S2获取的2D关键点信息和3D关键点信息转化为热图，再将提取的特征和热图进行融合，形成新的特征，并将新的特征输入到分类器，得到判断健身姿态是否标准的结果。
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