一种基于虚拟环境的CPR技术训练评价方法技术

本发明专利技术属于体感交互领域，具体的说是一种基于虚拟环境的CPR技术训练评价方法。该评价方法包括步骤一、构建虚拟教学平台；步骤二、训练动作的判定；步骤三、训练动作评价；本发明专利技术通过Unity 3D设计虚拟的教学平台，以Kinect V2采集的骨骼点为基础，保持每秒30帧采集人体动态坐标数据，并计算相应动态参数对动作归类处理，与静态标准点对比并计算偏移量和相关参数；再结合动态参量判断各类型动作标准度，最终根据评分标准计算动作评分，给出改善建议，从而起到指导教学的作用，降低学习门槛和教学成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于虚拟环境的CPR技术训练评价方法
本专利技术属于体感交互领域，具体的说是一种基于虚拟环境的CPR技术训练评价方法。
技术介绍
CPR是一项全民性的急救技术，全民性质的教学训练会占据大量的人力资源和教学资源，当前的运动训练大多需要进行现场指导教学，训练成本需求过高，或者观看录像之后跟随学习，结束之后不能自我纠正不规范的动作。而基于虚拟现实技术，在虚拟环境下进行教学训练有着占地小，自主性强，可重复性好的优点在使用者家中进行技术普及。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于虚拟环境的CPR技术训练评价方法，该方法通过Unity3D设计虚拟的教学平台，以KinectV2采集的骨骼点为基础，保持每秒30帧采集人体动态坐标数据，并计算相应动态参数对动作归类处理，与静态标准点对比并计算偏移量和相关参数；再结合动态参量判断各类型动作标准度，最终根据评分标准计算动作评分，给出改善建议，从而起到指导教学的作用，填补了该领域在市场上的空白。本专利技术技术方案结合附图说明如下：一种基于虚拟环境的CPR技术训练评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一、构建虚拟教学平台；步骤二、训练动作的判定；步骤三、训练动作评价。所述步骤一的具体方法为：在Unity3D环境中插入CPR教学演示的视频，播放完毕后进行下一动作的文字提醒；使用者可以通过KinectV2的语音识别控制视频播放和停止，同时实现环境重建，预动作识别，训练场景中的人体重要部位点通过Unity3D中的着色器功能提供高亮显示，便于使用者在学习过程中快速找到正确施力点。所述步骤二的具体方法为：利用KinectV2每秒30帧采集人体骨骼点的动态坐标并计算相应节点间的向量和部分骨骼点的偏移距离；具体如下：21)主要环境点的定位；Unity3D激活场景后，训练系统进行坐标校准，生成虚拟人体模型，根据Kniect的坐标系，定位胸外按压正确施力点Pa(-20,25，200)、模型呼吸中心点Pb(20,20，200)；22)人体骨骼点的识别；通过Kniect采集使用者的骨骼坐标数据，包括头部A1,γ(x1,γ,y1,γ,z1,γ)、颈部A2,γ(x2,γ,y2,γ,z2,γ)、肩中心A3,γ(x3,γ,y3,γ,z3,γ)、左手腕A4,γ(x4,γ,y4,γ,z4,γ)、右手腕A5,γ(x5,γ,y5,γ,z5,γ)、左肘A6,γ(x6,γ,y6,γ,z6,γ)、右肘A7,γ(x7,γ,y7,γ,z7,γ)、左肩膀A8,γ(x8,γ,y8,γ,z8,γ)、右肩膀A9,γ(x9,γ,y9,γ,z9,γ)、脊柱A10,γ(x10,γ,y10,γ,z10,γ)、髋关节中心A11,γ(x11,γ,y11,γ,z11,γ)、左掌心A12,γ(x12,γ,y12,γ,z12,γ)、右掌心A13,γ(x13,γ,y13,γ,z13,γ)；23)动作归类；系统启动后的45s用于坐标系校准以及语音文字交互功能，指导用户报警并检查患者即人体模型状态，45s后进行动作归类处理并记录操作时间；CPR技术操作包括胸外按压和人工呼吸两部分动作，通过肘关节点延伸出的两向量夹角对两类动作归类，以两臂的肘关节为中心点，分别向肩关节、腕关节延伸，得到四条向量，记左肘到左手腕的向量为左肘到左肩膀的向量为右肘到右手腕的向量为右肘到右肩膀的向量为因此，空间中两对向量的夹角分别为其中|θ1|,|θ2|均小于等于180°，取当θ3≥175°时，该动作归类为胸外按压，依照胸外按压动作进行标准化判定，反之，则归类到人工呼吸动作，依照人工呼吸判别标准进行标准化判定；训练过程需记录两类动作的时间，记m为胸外按压时长，初始值为0，每有一帧归类为胸外按压动作，则m＝m+1；记n为人工呼吸时长，初始值为0，每有一帧归类为人工呼吸动作，则n＝n+1，随后对两类动作分别判定并评价，最后进行综合评价，给出总得分；23)标准化动作判定；在胸外按压、人工呼吸两部分操作过程中存在着无效动作，无效动作影响用户该次训练得分；根据标准动作，在虚拟环境中对这两类操作和无效动作依照如下方法进行判定；对于归类到胸外按压动作的时间帧，以第一帧下的髋关节坐标为中心点，记为Pc(x0,y0,z0)，所有胸外按压动作时间帧下髋关节坐标到中心点的距离为l1,γ，则规定l1,γ不超过5cm，引入变量s记录不达标帧数，初始值s＝0，若某一帧下判定l1,γ＞5cm，则s＝s+1，记为I类无效动作，s为I类无效动作时长；记髋关节到脊柱的向量为施力点Pa到肩中心的向量为向量夹角为以第一帧下的夹角为初始角，记为θ0，随后所有时间帧下的向量夹角与初始角的差值为Δθγ＝θ4,γ-θ0，规定差值的绝对值不超过3°，若Δθγ＞3°记为II类无效动作；引入变量t记录不达标帧数，初始值t＝0，若某一帧下判定Δθγ＞3°，则t＝t+1，记为II类无效动作，t为II类无效动作时长；对于归类到人工呼吸动作的时间帧，对操作人员头部位置进行判定，取颈部和头部坐标的中点Pd,γ坐标与模型呼吸中点Pb的距离在规定范围内视为有效，引入变量p记录不达标帧数，初始值p＝0，若某一帧下判定l2,γ＞10cm，则p＝p+1，记为III类无效动作，p为III类无效动作时长。所述步骤三的具体方法为：胸外按压过程要求双手叠加按压，是保证按压动作标准的一项重要指标；故在虚拟环境中，需对人体左右手掌心骨骼点进行距离约束，在胸外按压时间帧中，动态测量右手掌心距离该部分评分系数为ω1，根据人体手掌平均厚度给出标准范围l3,γ≤5cm，此时ω1取1；l3,γ∈(5,7.5]时ω1取0.8；l3,γ∈(7.5,10]时ω1取0.6,超出范围不计分；根据胸外按压动作中第一帧双手掌心位置求得按压位置，按压位置为双手掌心在胸外按压动作时间序列下第一帧坐标的中点，记为按压位置与按压点的距离记为r，该部分评分系数为ω2，r≤6cm时，ω2取1，r∈(6,8]则ω2取0.8，r∈(8,10]则ω2取0.6，超出范围不计分；按压时长评分系数为ω3，若m+n≥3600,则ω3取1；若m+n∈[3000,3600)，ω3取0.8；若m+n∈[2400,3000)，ω3取0.6，其余区间不计分；胸外按压和人工呼吸频率比在虚拟环境中以时间比例近似表示，取比例系数该部分评分系数为ω4；若η∈[0.95,1.05]，则ω4取1；若η∈[0.90,0.95)∪(1.05,1.10]，ω4取0.8；若η∈[0.85,0.90)∪(1.10,1.15]，ω4取0.6，其余区间不计分；综合得分Q＝(ω1+ω2+ω3)×30+ω4×10，在系统交互界面显示各项得分及总分，反馈给用户动作改进要点并提出建议。本专利技术的有益效果为：本专利技术通过Unity3D设计虚拟的教学平台，以KinectV2采集的骨骼点为基础，保持每秒30帧采集人体动态坐标数据，并计算相应动态参数对动作归类处理，与静本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于虚拟环境的CPR技术训练评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n步骤一、构建虚拟教学平台；/n步骤二、训练动作的判定；/n步骤三、训练动作评价。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟环境的CPR技术训练评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一、构建虚拟教学平台；
步骤二、训练动作的判定；
步骤三、训练动作评价。


2.根据权利要求1所述的一种基于虚拟环境的CPR技术训练评价方法，其特征在于，所述步骤一的具体方法为：在Unity3D环境中插入CPR教学演示的视频，播放完毕后进行下一动作的文字提醒；使用者可以通过KinectV2的语音识别控制视频播放和停止，同时实现环境重建，预动作识别，训练场景中的人体重要部位点通过Unity3D中的着色器功能提供高亮显示，便于使用者在学习过程中快速找到正确施力点。


3.根据权利要求1所述的一种基于虚拟环境的CPR技术训练评价方法，其特征在于，所述步骤二的具体方法为：
利用KinectV2每秒30帧采集人体骨骼点的动态坐标并计算相应节点间的向量和部分骨骼点的偏移距离；具体如下：
21)主要环境点的定位；
Unity3D激活场景后，训练系统进行坐标校准，生成虚拟人体模型，根据Kniect的坐标系，定位胸外按压正确施力点Pa(-20,25，200)、模型呼吸中心点Pb(20,20，200)；
22)人体骨骼点的识别；
通过Kniect采集使用者的骨骼坐标数据，包括头部A1,γ(x1,γ,y1,γ,z1,γ)、颈部A2,γ(x2,γ,y2,γ,z2,γ)、肩中心A3,γ(x3,γ,y3,γ,z3,γ)、左手腕A4,γ(x4,γ,y4,γ,z4,γ)、右手腕A5,γ(x5,γ,y5,γ,z5,γ)、左肘A6,γ(x6,γ,y6,γ,z6,γ)、右肘A7,γ(x7,γ,y7,γ,z7,γ)、左肩膀A8,γ(x8,γ,y8,γ,z8,γ)、右肩膀A9,γ(x9,γ,y9,γ,z9,γ)、脊柱A10,γ(x10,γ,y10,γ,z10,γ)、髋关节中心A11,γ(x11,γ,y11,γ,z11,γ)、左掌心A12,γ(x12,γ,y12,γ,z12,γ)、右掌心A13,γ(x13,γ,y13,γ,z13,γ)；
23)动作归类；
系统启动后的45s用于坐标系校准以及语音文字交互功能，指导用户报警并检查患者即人体模型状态，45s后进行动作归类处理并记录操作时间；
CPR技术操作包括胸外按压和人工呼吸两部分动作，通过肘关节点延伸出的两向量夹角对两类动作归类，以两臂的肘关节为中心点，分别向肩关节、腕关节延伸，得到四条向量，记左肘到左手腕的向量为左肘到左肩膀的向量为右肘到右手腕的向量为右肘到右肩膀的向量为
因此，空间中两对向量的夹角分别为其中|θ1|,|θ2|均小于等于180°，取当θ3≥175°时，该动作归类为胸外按压，依照胸外按压动作进行标准化判定，反之，则归类到人工呼吸动作，依照人工呼吸判别标准进行标准化判定；
训练过程需记录两类动作的时间，记m为胸外按压时长，初始值为0，每有一帧归类为胸外按压动作，则m＝m+1；记n为人工呼吸时长，初始值为0，每有一帧...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈立，李闺臣，陈晗，高大伟，郑璐芳，孟秋艳，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22