本发明专利技术实施例提供一种基于虚拟现实的动作训练检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取体感视觉传感器采集的目标用户动作图像；根据所述目标用户动作图像获取第一预设个数骨骼关节点对应的目标空间坐标；根据所述目标空间坐标确定第二预设个数骨骼关节点对应的第一目标位置属性数据；根据所述目标空间坐标确定第三预设个数骨骼关节点对应的第二目标位置属性数据；根据所述第一目标位置属性数据、所述第二目标位置属性数据及预先确定的第一标准位置属性数据和第二标准位置属性数据，计算动作标准程度。可对用户动作标准程度进行检测，提高对用户动作训练进行检测的效率。提高对用户动作训练进行检测的效率。提高对用户动作训练进行检测的效率。
【技术实现步骤摘要】
基于虚拟现实的动作训练检测方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术实施例涉及计算机视觉
及康复训练
，尤其涉及一种基于虚拟现实的动作训练检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]中风又称脑卒中，多发于老年人群体，主要指由于脑部血管破裂或阻塞导致的脑组织损伤。该损伤可引起患者神经功能障碍，影响脑卒中幸存者肢体运动能力、语言能力和认知能力。当前的临床研究表明，通过及时、适当的反复训练，能够使神经组织得到部分重建，患者的神经功能得到改善。
[0003]在进行肢体康复训练时，一个非常重要的指标是患者的动作标准程度，如果不标准，则需要对患者的动作进行纠正。现有技术中一般采用电磁式自动化设备对用户的动作标准程度进行监测并实时展示给患者，患者就能够据此自行判断动作是否标准，可以实现自主矫正。
[0004]但在使用电磁式自动化设备时，配置传感器需要较长时间，使得对用户动作训练进行检测的效率较低。
技术实现思路
[0005]本专利技术实施例提供一种基于虚拟现实的动作训练检测方法、装置、设备及介质，该方法解决了现有技术中由于在使用电磁式自动化设备时，配置传感器需要较长时间，使得对用户动作训练进行检测的效率较低的技术问题。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供一种基于虚拟现实的动作训练检测方法，包括：
[0007]获取体感视觉传感器采集的目标用户动作图像；
[0008]根据所述目标用户动作图像获取第一预设个数骨骼关节点对应的目标空间坐标；
[0009]根据所述目标空间坐标确定第二预设个数骨骼关节点对应的第一目标位置属性数据；
[0010]根据所述目标空间坐标确定第三预设个数骨骼关节点对应的第二目标位置属性数据；
[0011]根据所述第一目标位置属性数据、所述第二目标位置属性数据及预先确定的第一标准位置属性数据和第二标准位置属性数据，计算动作标准程度。
[0012]可选地，如上所述的方法，所述根据所述目标空间坐标确定第二预设个数骨骼关节点对应的第一目标位置属性数据，包括：
[0013]根据所述目标空间坐标，计算第二预设个数骨骼关节点与预设的基准关节点之间的各待处理相对位置；
[0014]根据所述各待处理相对位置确定第一目标位置属性数据。
[0015]可选地，如上所述的方法，所述根据所述各待处理相对位置确定第一目标位置属性数据，包括：
[0016]对所述各待处理相对位置进行标准化处理；
[0017]将所述标准化处理结果确定为第一目标位置属性数据。
[0018]可选地，如上所述的方法，所述根据所述第一目标位置属性数据、所述第二目标位置属性数据及预先确定的第一标准位置属性数据和第二标准位置属性数据，计算动作标准程度之前，还包括：
[0019]确定标准动作对应的第二预设个数骨骼关节点对应的第一标准位置属性数据和第三预设个数骨骼关节点对应的第二标准位置属性数据。
[0020]可选地，如上所述的方法，所述确定标准动作对应的第二预设个数骨骼关节点对应的第一标准位置属性数据和第三预设个数骨骼关节点对应的第二标准位置属性数据，包括：
[0021]在预设时间段内，获取体感视觉传感器采集的每一帧人体图像中第一预设个数骨骼关节点对应的空间坐标；
[0022]计算预设时间段内第一预设个数骨骼关节点对应的空间坐标的平均值，并将所述平均值确定为标准空间坐标；
[0023]根据所述标准空间坐标，计算第二预设个数骨骼关节点与预设的基准关节点之间的各待处理相对位置；
[0024]根据所述各待处理相对位置确定第一标准位置属性数据；
[0025]根据所述标准空间坐标确定第三预设个数骨骼关节点各对应的角度值或余弦值；
[0026]将所述角度值或所述余弦值确定为第二标准位置属性数据。
[0027]可选地，如上所述的方法，所述根据所述目标空间坐标确定第三预设个数骨骼关节点对应的第二目标位置属性数据，包括：
[0028]根据所述目标空间坐标确定第三预设个数骨骼关节点各对应的角度值或余弦值；
[0029]将所述角度值或所述余弦值确定为第二目标位置属性数据。
[0030]可选地，如上所述的方法，所述根据所述第一目标位置属性数据、所述第二目标位置属性数据及预先确定的第一标准位置属性数据和第二标准位置属性数据，计算动作标准程度，包括：
[0031]根据所述第一目标位置属性数据和所述第一标准位置属性数据计算位置标准程度；
[0032]根据所述第二目标位置属性数据和所述第二标准位置属性数据计算角度标准程度；
[0033]根据所述位置标准程度和所述角度标准程度计算动作标准程度。
[0034]可选地，如上所述的方法，所述根据所述位置标准程度和所述角度标准程度计算动作标准程度，包括：
[0035]计算所述位置标准程度和所述角度标准程度的平均值，并将所述平均值确定为动作标准程度。
[0036]第二方面，本专利技术实施例提供一种基于虚拟现实的动作训练检测装置，包括：
[0037]获取模块，用于获取体感视觉传感器采集的目标用户动作图像；根据所述目标用户动作图像获取第一预设个数骨骼关节点对应的目标空间坐标；
[0038]确定模块，根据所述目标空间坐标确定第二预设个数骨骼关节点对应的第一目标
位置属性数据；根据所述目标空间坐标确定第三预设个数骨骼关节点对应的第二目标位置属性数据；
[0039]计算模块，根据所述第一目标位置属性数据、所述第二目标位置属性数据及预先确定的第一标准位置属性数据和第二标准位置属性数据，计算动作标准程度。
[0040]可选地，如上所述的装置，所述确定模块，具体用于：
[0041]根据所述目标空间坐标，计算第二预设个数骨骼关节点与预设的基准关节点之间的各待处理相对位置；
[0042]根据所述各待处理相对位置确定第一目标位置属性数据。
[0043]可选地，如上所述的装置，所述确定模块，在根据所述各待处理相对位置确定第一目标位置属性数据时，具体用于：
[0044]对所述各待处理相对位置进行标准化处理；
[0045]将所述标准化处理结果确定为第一目标位置属性数据。
[0046]可选地，如上所述的装置，所述确定模块，具体用于：
[0047]根据所述目标空间坐标确定第三预设个数骨骼关节点各对应的角度值或余弦值；
[0048]将所述角度值或所述余弦值确定为第二目标位置属性数据。
[0049]可选地，如上所述的装置，所述计算模块，具体用于：
[0050]根据所述第一目标位置属性数据和所述第一标准位置属性数据计算位置标准程度；
[0051]根据所述第二目标位置属性数据和所述第二标准位置属性数据计算角度标准程度；
[0052]根据所述位置标准程度和所述角度标准程度计算动作标准程度。
[0053]可选地，如上所本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟现实的动作训练检测方法，其特征在于，包括：获取体感视觉传感器采集的目标用户动作图像；根据所述目标用户动作图像获取第一预设个数骨骼关节点对应的目标空间坐标；根据所述目标空间坐标确定第二预设个数骨骼关节点对应的第一目标位置属性数据；根据所述目标空间坐标确定第三预设个数骨骼关节点对应的第二目标位置属性数据；根据所述第一目标位置属性数据、所述第二目标位置属性数据及预先确定的第一标准位置属性数据和第二标准位置属性数据，计算动作标准程度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标空间坐标确定第二预设个数骨骼关节点对应的第一目标位置属性数据，包括：根据所述目标空间坐标，计算第二预设个数骨骼关节点与预设的基准关节点之间的各待处理相对位置；根据所述各待处理相对位置确定第一目标位置属性数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述各待处理相对位置确定第一目标位置属性数据，包括：对所述各待处理相对位置进行标准化处理；将所述标准化处理结果确定为第一目标位置属性数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一目标位置属性数据、所述第二目标位置属性数据及预先确定的第一标准位置属性数据和第二标准位置属性数据，计算动作标准程度之前，还包括：确定标准动作对应的第二预设个数骨骼关节点对应的第一标准位置属性数据和第三预设个数骨骼关节点对应的第二标准位置属性数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定标准动作对应的第二预设个数骨骼关节点对应的第一标准位置属性数据和第三预设个数骨骼关节点对应的第二标准位置属性数据，包括：在预设时间段内，获取体感视觉传感器采集的每一帧人体图像中第一预设个数骨骼关节点对应的空间坐标；计算预设时间段内第一预设个数骨骼关节点对应的空间坐标的平均值，并将所述平均值确定为标准空间坐标；根据所述标准空间坐标，计算第二预设个数骨骼关节点与预设的基准关节点之间的各待处理相对位置；根据所述各待处理相对位置确定第一标准位置属性数据；根据所述标准空间坐标确定第三预设个数骨骼关节点各对应的角度值或余弦值；将所述角度值或所...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈舒玮，高阳，郝爱民，赵沁平，李帅，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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