[发明专利]一种基于摄像头的人体动作评分的方法及系统在审
| 申请号： | 201910132276.8 | 申请日： | 2019-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN109829442A | 公开（公告）日： | 2019-05-31 |
| 发明（设计）人： | 房鹏展;吕晨 | 申请（专利权）人： | 焦点科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 陈建和 |
| 地址： | 210032 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于摄像头的人体动作评分的方法及系统，其特征在于，能根据数据集中的人体区域及关键点的标注信息，利用深度神经网络训练人体关键点位置信息提取模型，通过该模型，能够提取待评分的动作图片和标准动作图片的关键点位置信息，对两个动作的关键点位置信息计算相似度，从而实现动作评分。该方法和系统能够高效准确的完成动作评分，不依赖专家，只需要通过摄像头拍摄图片或视频。 | ||
| 搜索关键词： | 关键点位置信息 摄像头 人体动作 神经网络训练 计算相似度 摄像头拍摄 标注信息 人体区域 数据集中 关键点 图片 视频 | ||
【主权项】：
1.一种基于摄像头的人体动作评分的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：准备人体动作图片数据集，并对人体区域及关键点进行标注获得标注信息，所述人体区域及关键点是指人体上的指定区域及在该区域内的关键点；步骤二：根据人体动作图片数据集中的人体区域及关键点的标注信息，利用深度神经网络训练人体关键点位置信息提取模型提取关键点位置信息；对于人体关键点位置信息提取模型，输入为一张图片Image，输出为{KeyPointki}，训练一个深度学习模型，使得F(Image)＝{KeyPointki}；步骤三：通过摄像头捕捉包含待评分的动作的图片，针对待评分的动作的图片与标准动作的图片，分别调用人体关键点位置信息提取模型提取两个图片中的人体关键点位置信息；步骤四：对比两个动作的人体关键点位置信息，计算相似度，进行动作评分。
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