一种基于人工智能的眼保健操质量评估系统技术方案

本发明专利技术涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的眼保健操质量评估系统，包括顺序连接的数据采集系统、数据分析系统以及数据评估系统，解决了目前，人们对眼保健操按摩穴位把握的准确性较差，错误的眼保健操不仅达不到预期结果，还会影响青少年的视力发育的问题；本发明专利技术将预先建立的三维人头统计模型与通过深度神经网络获取关键点的三维坐标进行穴位对齐，使其更精确地定位头部穴位点，且网络复杂度更低；另外，本发明专利技术将获取的实际步骤序列与标准动作序列进行匹配计算，并联合时长与步骤顺序作为评估判断结果，提高了判断精度，从而进一步加强眼操穴位的准确性，提高学生眼保健操质量，且系统运算量少、可操作性强。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的眼保健操质量评估系统
本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种基于人工智能的眼保健操质量评估系统。
技术介绍
随着社会的不断进步，人们对健康的理解日益全面和深入，青少年的视力问题尤其是家庭、学校、社会都共同关切与重视的问题。眼保健操是基于中国医学的推拿和经络理论、同时结合体育医疗综合而成的按摩法，它通过对人眼部周围穴位的按摩，使眼内气血通畅，从而改善神经营养，以达到消除睫状肌紧张或痉挛的目的，改善眼的疲劳。但是，在实际的操作过程中，由于很多学生对眼保健操按摩穴位掌握的准确性较差，使得日常的眼保健操难以达到理想的预防和治疗效果，甚至可能损伤眼睛。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于人工智能的眼保健操质量评估系统，解决的技术问题是，目前，人们对眼保健操按摩穴位把握的准确性较差，错误的眼保健操不仅达不到预期结果，还会影响青少年的视力发育。为解决以上技术问题，本专利技术提供了一种基于人工智能的眼保健操质量评估系统，包括顺序连接的数据采集系统、数据分析系统以及大数据系统；所述数据采集系统用于将采集到的实际动作图像输入神经网络中，输出手部三维关键点坐标序列以及脸部三维关键点坐标序列；所述数据采集系统还用于基于所述脸部三维关键点坐标序列，在预先改进的三维人头统计模型中进行穴位对齐，得到头部穴位点坐标序列；本技术方案识别手部和脸部关键点所利用的神经网络模型，在识别三维坐标时结合手部和脸部关键点的二维坐标，相对于仅仅考虑二维坐标的现有技术，通过本方案可以实现提高手部和脸部关键点的三维坐标的精准度的目的，同时，本方案根据改进的三维人头统计模型获取头部穴位点的位置，大大提高了穴位点的精确系数；所述数据分析系统包括依次连接的位置计算单元、顺序判断单元以及时长计算单元；所述位置计算单元，用于采用欧式距离算法，计算各个手部三维关键点坐标与各个头部穴位点坐标的距离，生成距离关系矩阵；所述顺序判断单元，用于提取所述距离关系矩阵中的零元素的行列值，将其构成按压步骤序列，并将其去噪、合并得到实际步骤序列，还用于将所述实际步骤序列与标准步骤序列进行匹配，得到重复步骤序列以及不重复步骤序列，根据所述重复步骤序列计算得到步骤准确率；所述时长计算单元，用于将去噪后的所述按压步骤序列与所述重复步骤序列进行匹配，得到正确按压时长，并将其与标准正确按压时长计算得到正确时长准确率，以判断实际按压时长是否满足规定时长；同理，获取错误时长准确率；所述时长计算单元，还用于将所述步骤准确率、所述正确时长准确率以及所述错误时长准确率融合，计算得到所述眼保健操正确率；所述大数据系统用于根据所述眼保健操正确率进行数据评估、上传。其中，在所述采集实际动作图像之前，需预先存储不同章节的标准眼保健操视频对应的标准动作图片。本技术方案利用欧氏距离算法得到实际做眼保健操的步骤序列，减少了相当多的系统运算量、可操作性强；与此同时，所述数据分析系统同步采用欧氏距离算法计算数据采集系统获取的标准手部三维关键点坐标和标准脸部三维关键点坐标的距离，以得到标准步骤序列；本方案通过时长准确率以及步骤准确率联合进行眼保健操正确率的确定，在判断各个步骤正确与否的基础上，还需判断各个步骤时长是否符合眼保健操规定的时长，增加了判断精度，提高了评估准确率。在进一步的实施方案中，所述数据采集系统包括二维关键点检测单元和三维姿态估计单元；所述二维关键点检测单元，用于将采集到的所述实际动作图像输入二维关键点检测网络中，得到手脸关键点热图，以及根据所述手脸关键点热图得到手脸二维关键点坐标序列；所述三维姿态估计单元，用于将所述手脸二维关键点坐标序列输入三维姿态估计网络中，以得到所述手部三维关键点坐标序列以及所述脸部三维关键点坐标序列。其中，所述二维关键点检测网络采用编码器-解码器网络结构；本技术方案在利用神经网络模型识别三维坐标时，将识别任务拆分为先识别二维坐标再识别三维坐标两个任务，即任务一：基于实际动作图像识别手脸关键点的二维坐标，以及任务二：基于手脸关键点的二维坐标识别实际动作图像中的手部和脸部关键点的三维坐标，本方案相对于从图像直接到三维坐标的端到端的识别，大大降低了模型的复杂度，同时提高了系统的稳定性。在进一步的实施方案中，所述三维姿态估计网络包括第一时间卷积网络、以及与所述第一时间卷积网络均连接且相互独立的第二时间卷积网络、第三时间卷积网络；其中，所述第一时间卷积网络根据所述手脸二维关键点坐标序列提取手脸共同时域特征；所述第二时间卷积网络、所述第三时间卷积网络根据所述手脸共同时域特征分别输出所述手部三维关键点坐标序列、所述脸部三维关键点坐标序列。本技术方案采用双路时间卷积网络，即第二时间卷积网络和第三时间卷积网络分别监督训练，获取手部三维关键点坐标、脸部三维关键点坐标，相比直接获取手部和脸部三维关键点坐标的技术，本方案的三维姿态估计网络收敛的更快，且排除了手部和脸部之间的干扰，使整个神经网络的准确率提升。在进一步的实施方案中，所述数据采集系统通过调整所述三维人头统计模型的形状参数以及姿态参数进行穴位对齐，得到所述头部穴位点坐标序列；其中，所述三维人头统计模型包括面部、头部后脑勺以及耳部网格结构；所述三维人头统计模型的形状参数包括控制面部形状、头部大小以及耳部位置和大小的参数；所述三维人头统计模型的姿态参数包括控制面部以及穴位网格结构的参数。本技术方案利用对齐三维人头统计模型的方法获取头部穴位点的位置，本方案对传统的三维人脸统计模型进行了改进，增加了头部后脑勺以及耳部网格结构，使三维模型得到更加丰富的应用；同时通过三维人头统计模型能够很好的解决姿态遮挡等问题，使其更精确地定位头部穴位点，提升了三维模型与实际人的头部之间的一致性。在进一步的实施方案中，所述大数据系统包括数据评估单元以及数据上传单元；所述数据评估单元，用于根据所述眼保健操正确率对学生眼保健操质量进行评估；所述数据上传单元，用于将所有学校每个学生的所述眼保健操正确率上传至上级教育机构，以进行数据挖掘。在本技术方案中，大数据系统根据获取的眼保健操正确率生成综合评估结果，方便学生实时检测自己做眼保健操的情况，从而及时纠正错误的穴位按压，提高眼保健操质量；同时，本方案通过大数据系统实现了信息资源的共享，将眼保健操正确率结果上传至上级教育机构，比如：省市级的教育部门等，从而使得上级教育机构能够实时动态地掌握各个学校的情况，便于进一步的数据挖掘，以推动学校的教育管理。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种基于人工智能的眼保健操质量评估系统的结构框图；图2是本专利技术实施例提供的三维姿态估计网络的结构示意图；图3是本专利技术实施例提供的三维人头统计模型示意图。图形标注：数据采集系统1；数据分析系统2；大数据系统3。具体实施方式下面结合附图具体阐明本专利技术的实施方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的眼保健操质量评估系统，包括顺序连接的数据采集系统、数据分析系统以及大数据系统；/n所述数据采集系统用于将采集到的实际动作图像输入神经网络中，输出手部三维关键点坐标序列以及脸部三维关键点坐标序列；/n所述数据采集系统还用于基于所述脸部三维关键点坐标序列，在预先改进的三维人头统计模型中进行穴位对齐，得到头部穴位点坐标序列；/n所述数据分析系统包括依次连接的位置计算单元、顺序判断单元以及时长计算单元；/n所述位置计算单元，用于采用欧式距离算法，计算各个手部三维关键点坐标与各个头部穴位点坐标的距离，生成距离关系矩阵；/n所述顺序判断单元，用于提取所述距离关系矩阵中的零元素的行列值，将其构成按压步骤序列，并将其去噪、合并得到实际步骤序列，还用于将所述实际步骤序列与标准步骤序列进行匹配，得到重复步骤序列以及不重复步骤序列，根据所述重复步骤序列计算得到步骤准确率；/n所述时长计算单元，用于将去噪后的所述按压步骤序列与所述重复步骤序列进行匹配，得到正确按压时长，并将其与标准正确按压时长计算得到正确时长准确率，同理，获取错误时长准确率；/n所述时长计算单元，还用于将所述步骤准确率、所述正确时长准确率以及所述错误时长准确率融合，计算得到所述眼保健操正确率；/n所述大数据系统用于根据所述眼保健操正确率进行数据评估、上传。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的眼保健操质量评估系统，包括顺序连接的数据采集系统、数据分析系统以及大数据系统；
所述数据采集系统用于将采集到的实际动作图像输入神经网络中，输出手部三维关键点坐标序列以及脸部三维关键点坐标序列；
所述数据采集系统还用于基于所述脸部三维关键点坐标序列，在预先改进的三维人头统计模型中进行穴位对齐，得到头部穴位点坐标序列；
所述数据分析系统包括依次连接的位置计算单元、顺序判断单元以及时长计算单元；
所述位置计算单元，用于采用欧式距离算法，计算各个手部三维关键点坐标与各个头部穴位点坐标的距离，生成距离关系矩阵；
所述顺序判断单元，用于提取所述距离关系矩阵中的零元素的行列值，将其构成按压步骤序列，并将其去噪、合并得到实际步骤序列，还用于将所述实际步骤序列与标准步骤序列进行匹配，得到重复步骤序列以及不重复步骤序列，根据所述重复步骤序列计算得到步骤准确率；
所述时长计算单元，用于将去噪后的所述按压步骤序列与所述重复步骤序列进行匹配，得到正确按压时长，并将其与标准正确按压时长计算得到正确时长准确率，同理，获取错误时长准确率；
所述时长计算单元，还用于将所述步骤准确率、所述正确时长准确率以及所述错误时长准确率融合，计算得到所述眼保健操正确率；
所述大数据系统用于根据所述眼保健操正确率进行数据评估、上传。


2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的眼保健操质量评估系统，其特征在于：在所述采集实际动作图像之前，需预先存储不同章节的标准眼保健操视频对应的标准动作图片。


3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的眼保健操质量评估系统，其特征在于：所述数据采集系统包括二维关键点检测单元和三维姿态估计单元；
所述二维关键点检测单元，用于将采集到的所述实际动作图像输入二维关键点检测网络中，得到手脸关键点热图，以及根据所述手脸...

【专利技术属性】
技术研发人员：张延雄，赖慧芳，
申请(专利权)人：张延雄，
类型：发明
国别省市：广东;44