一种提示健身动作改进的智能比对分析方法及终端技术

本发明专利技术公开了一种提示健身动作改进的智能比对分析方法及终端，包括以下步骤：S1、利用三维姿态估计法获得教练动作视频中人体关节点的三维坐标，和用户动作视频中人体关节点的三维坐标；S2、根据所述关节坐标中每两个相邻关节点三维坐标连线对应的一个肢体的三维极坐标角度；S3、采用动态时间规整方法对两者的所述肢体极坐标的三维角度差异进行时间对齐，并对所有帧中每一肢体对应的极坐标角度差异的绝对值求和，获得每一肢体的角度差异累积和，并将所述角度差异累积和最大的肢体作为需要改进动作的肢体；S4、对于所述需要改进动作的肢体给予智能提示。克服了2D摄像头的不同视角拍摄、用户动作不同步、异常提示集中在前臂等问题。等问题。等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种提示健身动作改进的智能比对分析方法及终端


[0001]本专利技术涉及计算机视觉领域姿态估计
，特别是涉及一种提示健身动作改进的智能比对分析方法及终端。

技术介绍

[0002]近年来，姿态估计技术获得迅速发展，从单人姿态识别到多人姿态识别、从二维姿态识别到三维姿态识别，都取得了显著进步，但在应用上还面临一些问题。现有设备产品多数是基于3D双目摄像头，但在常规2D摄像头的应用上，包括手机摄像头、平板摄像头、笔记本电脑的摄像头等，相比体感游戏设备的3D双目摄像头少了一个维度的信息，处理上难度更大。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种提示健身动作改进的智能比对分析方法，克服或解决动作比对中存在的系列问题，包括2D摄像头的不同视角拍摄、动作不同步、异常提示高概率地集中在前臂等问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的一种技术方案为：
[0005]一种提示健身动作改进的智能比对分析方法，包括以下步骤：
[0006]S1、利用三维姿态估计法获得第一关节坐标和第二关节坐标，所述第一关节坐标为教练动作视频中人体关节点的三维坐标，所述第二关节坐标为用户动作视频中人体关节点的三维坐标；
[0007]S2、根据所述第一关节坐标和第二关节坐标计算对应的第一肢体极坐标和第二肢体极坐标；所述第一肢体极坐标为：所述第一关节坐标中每两个相邻关节点三维坐标连线对应的一个肢体的三维极坐标角度；所述第二肢体极坐标为：所述第二关节坐标中每两个相邻关节点三维坐标连线对应的一个肢体的三维极坐标角度；
[0008]S3、采用动态时间规整方法对所述第一肢体极坐标和第二肢体极坐标的三维角度差异进行时间对齐，并对所有帧中每一肢体对应的极坐标角度差异的绝对值求和，获得每一肢体的角度差异累积和，并将所述角度差异累积和最大的肢体作为需要改进动作的肢体；
[0009]S4、对于所述需要改进动作的肢体给予智能提示。
[0010]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的另一种技术方案为：
[0011]一种提示健身动作改进的智能比对分析终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0012]S1、利用三维姿态估计法获得第一关节坐标和第二关节坐标，所述第一关节坐标为教练动作视频中人体关节点的三维坐标，所述第二关节坐标为用户动作视频中人体关节点的三维坐标；
[0013]S2、根据所述第一关节坐标和第二关节坐标计算对应的第一肢体极坐标和第二肢体极坐标；所述第一肢体极坐标为：所述第一关节坐标中每两个相邻关节点三维坐标连线对应的一个肢体的三维极坐标角度；所述第二肢体极坐标为：所述第二关节坐标中每两个相邻关节点三维坐标连线对应的一个肢体的三维极坐标角度；
[0014]S3、采用动态时间规整方法对所述第一肢体极坐标和第二肢体极坐标的三维角度差异进行时间对齐，并对所有帧中每一肢体对应的极坐标角度差异的绝对值求和，获得每一肢体的角度差异累积和，并将所述角度差异累积和最大的肢体作为需要改进动作的肢体；
[0015]S4、对于所述需要改进动作的肢体给予智能提示。
[0016]本专利技术的有益效果在于：提供一种提示健身动作改进的智能比对分析方法及终端，利用动态时间规整算法比对教练视频与用户视频中肢体的三维角度差异，优化前臂的三维角度差异数据，克服2D摄像头的不同视角拍摄、用户动作不同步、异常提示集中在前臂等问题。
附图说明
[0017]图1为本专利技术实施例的一种提示健身动作改进的智能比对分析方法的流程图；
[0018]图2为本专利技术实施例的一种提示健身动作改进的智能比对分析终端的示意图。
具体实施方式
[0019]为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
[0020]名词解释：
[0021]动态时间规整算法(Dynamic Time Warping)：按照距离最近原则，衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法，是一种非线性规整技术。
[0022]MediaPipe是一个用于构建机器学习管道的框架，用于处理视频、音频等时间序列数据。
[0023]一种提示健身动作改进的智能比对分析方法，包括以下步骤：
[0024]S1、利用三维姿态估计法获得第一关节坐标和第二关节坐标，所述第一关节坐标为教练动作视频中人体关节点的三维坐标，所述第二关节坐标为用户动作视频中人体关节点的三维坐标；
[0025]S2、根据所述第一关节坐标和第二关节坐标计算对应的第一肢体极坐标和第二肢体极坐标；所述第一肢体极坐标为：所述第一关节坐标中每两个相邻关节点三维坐标连线对应的一个肢体的三维极坐标角度；所述第二肢体极坐标为：所述第二关节坐标中每两个相邻关节点三维坐标连线对应的一个肢体的三维极坐标角度；
[0026]S3、采用动态时间规整方法对所述第一肢体极坐标和第二肢体极坐标的三维角度差异进行时间对齐，并对所有帧中每一肢体对应的极坐标角度差异的绝对值求和，获得每一肢体的角度差异累积和，并将所述角度差异累积和最大的肢体作为需要改进动作的肢体；
[0027]S4、对于所述需要改进动作的肢体给予智能提示。
[0028]从上述描述可知，本专利技术的有益效果在于：提供一种提示健身动作改进的智能比对分析方法，利用动态时间规整算法比对教练动作视频与用户动作视频中肢体的三维角度差异，优化前臂的三维角度差异数据，克服2D摄像头的不同视角拍摄、用户动作不同步、异常提示集中在前臂等问题。
[0029]进一步地，所述步骤S4之后还包括：
[0030]S5、利用激活函数构建评分函数，对用户整体动作相对教练动作的准确度进行评分；
[0031]所述评分函数为：其中，tanh为激活函数，Δθ
i
为朝向角差异，为距离差异，Time为视频时间长度，k为需要优化的常数值。
[0032]由上述描述可知，综合一组健身动作的智能比对分析数据，给用户提供更直观的健身动作准确度效果，便于用户自测运动效果、调整健身计划。
[0033]进一步地，所述步骤S1具体为：
[0034]所述第一关节坐标通过预先录制的教练动作视频获取；
[0035]所述第二关节坐标通过现场录制的用户动作视频获取。
[0036]由上述描述可知，关节坐标通过预先录制的教练动作视频预先进行计算，进一步获得肢体坐标和三维角度差异等数据并保存，减少重复计算。
[0037]进一步地，所述步骤S3中所述三维角度差异具体为：
[0038]用于动态时间规整对齐的每一肢体对应的角度差异的计算，包括减去该肢体对应的所述第一肢体极坐标和第二肢体极坐标的角度平均值的差异：
[0039]Δθ
i
＝θ
i,coach
‑
θ
i,user
‑...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种提示健身动作改进的智能比对分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用三维姿态估计法获得第一关节坐标和第二关节坐标，所述第一关节坐标为教练动作视频中人体关节点的三维坐标，所述第二关节坐标为用户动作视频中人体关节点的三维坐标；S2、根据所述第一关节坐标和第二关节坐标计算对应的第一肢体极坐标和第二肢体极坐标；所述第一肢体极坐标为：所述第一关节坐标中每两个相邻关节点三维坐标连线对应的一个肢体的三维极坐标角度；所述第二肢体极坐标为：所述第二关节坐标中每两个相邻关节点三维坐标连线对应的一个肢体的三维极坐标角度；S3、采用动态时间规整方法对所述第一肢体极坐标和第二肢体极坐标的三维角度差异进行时间对齐，并对所有帧中每一肢体对应的极坐标角度差异的绝对值求和，获得每一肢体的角度差异累积和，并将所述角度差异累积和最大的肢体作为需要改进动作的肢体；S4、对于所述需要改进动作的肢体给予智能提示。2.根据权利要求1所述的一种提示健身动作改进的智能比对分析方法，其特征在于，所述步骤S4之后还包括：S5、利用激活函数构建评分函数，对用户整体动作相对教练动作的准确度进行评分；所述评分函数为：式中，tanh为激活函数，Δθ
i
为朝向角差异，为距离差异，Time为视频时间长度，k为需要优化的常数值。3.根据权利要求1所述的一种提示健身动作改进的智能比对分析方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：所述第一关节坐标通过预先录制的教练动作视频获取；所述第二关节坐标通过现场录制的用户动作视频获取。4.根据权利要求1所述的一种提示健身动作改进的智能比对分析方法，其特征在于，所述步骤S3中所述三维角度差异具体为：用于动态时间规整对齐的每一肢体对应的角度差异的计算，包括减去该肢体对应的所述第一肢体极坐标和第二肢体极坐标的角度平均值的差异：Δθ
i
＝θ
i,coach
‑
θ
i,user
‑
(θ
average,coach
‑
θ
average,user
)，其中，θ
i,coach
‑
θ
i,user
、为每一肢体对应的角度差异，θ
average,coach
、为第一肢体极坐标的角度平均值，θ
average,user
、为第二肢体极坐标的角度平均值。5.根据权利要求1所述的一种提示健身动作改进的智能比对分析方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：计算前臂肢体的角度差异累积和时，扣减胳膊对应的三维角度差异数据。6.一种提示健身动作改进的智能比对分析终端，包括存储器、处理器...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘光曹，黄远鹏，冯晨，陈翔，魏明桦，
申请(专利权)人：福州职业技术学院，
类型：发明
国别省市：