一种健身动作识别矫正方法技术

技术编号:37227359 阅读:13 留言:0更新日期:2023-04-20 23:10
本发明专利技术提供一种健身动作识别矫正方法,属于健身动作矫正技术领域,包括如下步骤,设置健身视频识别摄像头单元,采集标准健身教练的健身动作视频数据,经过图像处理得到健身数据源,健身者在摄像头单元下进行做健身动作,摄像头单元采集健身的视频数据,进行图像处理得到每个动作的外框图,将健身者每个动作的外框图与健身数据源进行对比得到差别数据,将差别数据输出显示,并把差别数据显示在标准动作上外框上进行差别对比,输出矫正建议。通过设置立体结构的摄像头单元对健身者的动作实时识别,然后将识别的动作与标准的动作进行对比,实现了自动矫正,同时在对比时,使用极坐标的对比方式,大大的减少了因为身体肥胖等对动作识别造成影响。识别造成影响。识别造成影响。

【技术实现步骤摘要】
一种健身动作识别矫正方法


[0001]本专利技术涉及健身动作矫正
,尤其涉及一种健身动作识别矫正方法。

技术介绍

[0002]健身领域作为体育领域的一个分支领域具有一定的特殊性,在健身领域中,健身过程中的姿势非常重要,在健身过程中,常常需要运动器械的辅助,若姿势不标准,很容易对身体造成损伤。传统方式中,可以通过的加速度传感器获取用户在运动过程中的,处理器通过获取到的加速度传感器采集到的加速度数据和角速度采集到的角速度数据进行数据处理,确定当前的运动数据,然后将该运动数据与动作输入输出设备中的动作类型进行匹配,确定当前的姿态是否标准。
[0003]上述方式中,通过加速度传感器获取到的数据仅能确定出健身者自身的动作,如健身者的肢体向上,向下运动等等,但是无法识别出健身者在使用运动器械进行健身的过程中的运动姿态的标准性,对于用户健身的动作指导价值不大。因此需要设计一种能够识别出健身过程中的姿势是否达到标准的健身姿势,如果不符合标准,是哪些需要纠正,进行告知。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种健身动作识别矫正方法,解决
技术介绍
中提到的技术问题。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术采用的技术方案如下:
[0006]一种健身动作识别矫正方法,所述方法包括如下步骤:
[0007]步骤1:设置健身视频识别摄像头单元;
[0008]步骤2:标准健身教练在摄像头单元下做健身运动,摄像头单元采集标准健身教练的健身动作视频数据;
[0009]步骤3:将采集的标准健身教练的健身动作视频数据进行图像处理得到每个动作的标准外框图,然后将各个动作的标准外框图汇总得到健身数据源;
[0010]步骤4:健身者在摄像头单元下进行做健身动作,摄像头单元采集健身的视频数据,然后进行图像处理得到每个动作的外框图;
[0011]步骤5:将健身者每个动作的外框图与健身数据源进行对比得到差别数据;
[0012]步骤6:将差别数据输出显示,并把差别数据显示在标准动作上外框上进行差别对比,然后输出矫正建议。
[0013]进一步地,步骤1的具体过程为:在一个框型架上安装前摄像头、后摄像头、左摄像头、右摄像头和上摄像头,前摄像头水平正对健身者前端,后摄像头水平正对健身者后端,左摄像头水平正对健身者左端,右摄像头水平正对健身者右端,同时前摄像头、后摄像头、左摄像头和右摄像头设置为可上下滑动的方式,框型架的顶端设置有健身者高度感应器,当健身者进入到框型架内后,高度感应器先感应健身者的高度,然后控制前摄像头、后摄像
头、左摄像头和右摄像头运动到健身者身高的一半处。
[0014]进一步地,步骤2中,摄像头单元采集健身教练的健身动作五个方向的视频数据,然后把视频数据进行编码标注,同时将时间嵌入到视频数据中。
[0015]进一步地,步骤3的具体过程为,对健身动作视频数据根据时间为标准符进行贞提取,一时间为提取条件,得到提取的图像数据,将五个方向的图像进行外框识别,得到各个时刻的五个方向的标准动作的外框图,然后把所有时间的外框图汇总得到总动作外框图,把每个作外框图放到二维坐标轴上,选定动作外框图的轮廓中心点与二维坐标轴的原点对应,然后把动作外框图的轮廓设定为k个点,k为大于64的整数倍数值,则得到轮廓上设置的点的极坐标为n为正整数,且大于等于k,将所有极坐标中的r
n
提取出来得到极坐标函数l(k)=(r1,r2,r3…
r
n
),则得到所有编码轮廓线条图源的极坐标函数l
t
(k)=(r1,r2,r3…
r
n
),t为编码轮廓线条图的个数,为正整数,将所有的极坐标函数l
t
(k)=(r1,r2,r3…
r
n
)汇总得到健身数据源。
[0016]进一步地,步骤5的具体过程为:将健身者所有动作的外框图的轮廓放到二维坐标轴上,将闭环的轮廓的中心点与二维坐标轴的原点对应,将闭环的轮廓设定为k个点,k为大于64的整数倍数值,则得到轮廓上设置的点的极坐标为n为正整数,且大于等于k,将所有极坐标中的r
n
提取出来得到极坐标函数l'(k)=(r1',r2',r3'

r
n
'),然后将l'(k)=(r1',r2',r3'

r
n
')与所有编码轮廓线条图源的极坐标函数l
t
(k)=(r1,r2,r3…
r
n
)傅里叶变换得到离散函数l”(k),然后将离散函数l”(k)进行反傅里叶变换得到轮廓的相识度函数,找出函数的最大值,当最大值低于设定的固定值时,说明动作与标准动作出现偏差,将健身者的动作的极坐标r'
n
进行排序,然后标准健身动作的极坐标r
n
进行排序,然后将排序后的相对应序号的r
n
与r'
n
做差值比较,得到数据即为差别数据。
[0017]进一步地,步骤6的具体过程为:把差别数据与对应的动作输出在显示屏上,将五个方向的差别数据汇总得到一个动作的立体模型,当五个方向的r
n
与r'
n
做差值比较的值为正值时,说明健身者的动作做不到位,动作需要往外开伸,如果五个方向的r
n
与r'
n
做差值比较的值为负值时,说明动作超框,需要将动作往中心移动,实现动作自动矫正。
[0018]本专利技术由于采用了上述技术方案,具有以下有益效果:
[0019]本专利技术通过设置立体结构的摄像头单元对健身者的动作实时识别,然后将识别的动作与标准的动作进行对比,实现了自动矫正,同时在对比时,使用极坐标的对比方式,可以大大的减少了因为身体肥胖等对动作识别造成影响,现有的训练的方式会存在个人身体差异时,无法准确的对比出动作做得不到位的地方,但是本申请通过极坐标的动作外轮廓对比,然后根据极坐标中的各个点到圆心的长度来判断动作的具体差异数据,实现了自动矫正,把矫正的数据给锻炼者。
附图说明
[0020]图1是本专利技术方法流程图。
具体实施方式
[0021]为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下参照附图并举出优选实施例,对本专利技术进一步详细说明。然而,需要说明的是,说明书中列出的许多细节仅仅是为了使读者对本专利技术的一个或多个方面有一个透彻的理解,即便没有这些特定的细节也可以实现本专利技术的这些方面。
[0022]如图1所示,一种健身动作识别矫正方法,所述方法包括如下步骤:
[0023]步骤1:设置健身视频识别摄像头单元。在一个框型架上安装前摄像头、后摄像头、左摄像头、右摄像头和上摄像头,前摄像头水平正对健身者前端,后摄像头水平正对健身者后端,左摄像头水平正对健身者左端,右摄像头水平正对健身者右端,同时前摄像头、后摄像头、左摄像头和右摄像头设置为可上下滑动的方式本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种健身动作识别矫正方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:步骤1:设置健身视频识别摄像头单元;步骤2:标准健身教练在摄像头单元下做健身运动,摄像头单元采集标准健身教练的健身动作视频数据;步骤3:将采集的标准健身教练的健身动作视频数据进行图像处理得到每个动作的标准外框图,然后将各个动作的标准外框图汇总得到健身数据源;步骤4:健身者在摄像头单元下进行做健身动作,摄像头单元采集健身的视频数据,然后进行图像处理得到每个动作的外框图;步骤5:将健身者每个动作的外框图与健身数据源进行对比得到差别数据;步骤6:将差别数据输出显示,并把差别数据显示在标准动作上外框上进行差别对比,然后输出矫正建议。2.根据权利要求1所述的一种健身动作识别矫正方法,其特征在于:步骤1的具体过程为:在一个框型架上安装前摄像头、后摄像头、左摄像头、右摄像头和上摄像头,前摄像头水平正对健身者前端,后摄像头水平正对健身者后端,左摄像头水平正对健身者左端,右摄像头水平正对健身者右端,同时前摄像头、后摄像头、左摄像头和右摄像头设置为可上下滑动的方式,框型架的顶端设置有健身者高度感应器,当健身者进入到框型架内后,高度感应器先感应健身者的高度,然后控制前摄像头、后摄像头、左摄像头和右摄像头运动到健身者身高的一半处。3.根据权利要求2所述的一种健身动作识别矫正方法,其特征在于:步骤2中,摄像头单元采集健身教练的健身动作五个方向的视频数据,然后把视频数据进行编码标注,同时将时间嵌入到视频数据中。4.根据权利要求3所述的一种健身动作识别矫正方法,其特征在于:步骤3的具体过程为,对健身动作视频数据根据时间为标准符进行贞提取,一时间为提取条件,得到提取的图像数据,将五个方向的图像进行外框识别,得到各个时刻的五个方向的标准动作的外框图,然后把所有时间的外框图汇总得到总动作外框图,把每个作外框图放到二维坐标轴上,选定动作外框图的轮廓中心点与二维坐标轴的原点对应,然后把动作外框图的轮廓设定为k个点,k为大于64的整数倍数值,则得到轮廓上设置的点的极坐标为n为正整数,且大于等于k,将所有极坐标中的r
n
提取出来得到极坐标函数l(k)=(r1,r2,r3···
r
n
),则得到所有编码轮廓线条图源的极坐标函数l
t
(k)=(r1,r2,r3···
r

【专利技术属性】
技术研发人员:于文君易学林
申请(专利权)人:长沙爱维电子科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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