基于健身装置的姿势交互方法及系统及装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于健身装置的姿势交互方法及系统及装置及介质，健身装置采集区域内用户图像，得到用户的动作图像；根据动作图像生成用户的骨骼点信息，根据骨骼点信息建立坐标系；根据坐标系建立若干交互区域，每个交互区域均预设有控制指令；根据骨骼点信息识别交互姿势；判断交互姿势是否位于交互区域中，输出交互姿势位于的交互区域对应的控制指令。本发明专利技术的交互效率较高，能更好的满足高频操作，并且本发明专利技术在交互的过程中能实现即时交互，减少交互姿势的停留时间，有效地提高了交互的准确度，实现交互过程无显著的等待。同时，本发明专利技术的交互方法成本较低，能有效进行推广使用，不仅稳定，同时具有较好的通用性。同时具有较好的通用性。同时具有较好的通用性。

【技术实现步骤摘要】
基于健身装置的姿势交互方法及系统及装置及介质


[0001]本专利技术涉及交互领域，具体涉及基于健身装置的姿势交互方法及系统及装置及介质。

技术介绍

[0002]手势识别技术是新一代自然人机交互的一项关键技术，相对于传统的鼠标，键盘等接触式的操作方式，手势具有自然直观、容易理解、操作简单、体验性好等优点，更加符合人类日常交流习惯，手势识别已经成为人机交互方案的研究热点。手势作为一门自然、方便的语言，在情感上和实用性上都非常适合用于人机交互。手势识别技术的研究意义在于将手势这种自然且直观的交流方式应用到人机交互的接口技术上，使得人机接口更加接近于人类的使用习惯，进而使得人机交互变得更自然方便。
[0003]智能健身镜通过在镜面反射层上设置显示屏，在打开显示屏后，用户不仅可以看到显示屏中的图像，还能看到镜面反射层对周围环境反射的实际图像，使得用户在锻炼过程中能够对照显示屏中的健身视频做健身动作的同时在镜面反射层中看到自己的动作，进而检验自己的动作与健身视频中的动作是否一致，进而帮助用户更好地完成健身训练，提高健身运动的效果。同时智能健身镜还可以利用摄像头采集区域内的实时图像信号，并将该信号发送至数据处理模块，数据处理模块接收并对比实时图像信号和标准图像信号，根据比对结果在显示屏上给出提示，用于辅助用户进行健身，使用户足不出户就能享受到相对专业的健身指导，进而提高健身效果，增强用户体验。
[0004]智能健身镜在使用的过程中，常常需要与用户进行交互，用户通过做出动作或手势后，与健身镜进行交互，以提高健身趣味性以及使用的便捷程度，现有的交互方法在使用时需要固定动作停留几秒后，才能识别该动作，这样在用于健身装置的过程中，该交互方法不仅操作的流畅度较低，且无法用于高频的交互场景。现有的交互方法还有通过3D摄像头，精确的判断用户的姿势，并将人体轮廓影射到屏幕中，从而允许用户操作屏幕中的任何位置的元素，虽然这种交互方法具有高灵活性，但是稳定程度较差，交互方法复杂。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于为了确保即时交互，在交互过程中，能够支持高频操作，并且交互的识别准确度高，提高使用效率和灵活性。本专利技术提供了基于健身装置的姿势交互方法及系统及装置及介质。
[0006]为实现上述专利技术目的，本专利技术提供了基于健身装置的姿势交互方法，包括：
[0007]健身装置采集区域内用户图像，得到用户的动作图像；
[0008]根据动作图像生成用户的骨骼点信息，根据骨骼点信息建立坐标系；
[0009]根据坐标系建立若干交互区域，每个交互区域均预设有控制指令；
[0010]根据骨骼点信息识别交互姿势；
[0011]判断交互姿势是否位于交互区域中，输出交互姿势位于的交互区域对应的控制指
令。
[0012]本专利技术在使用时，健身装置上设置有摄像装置，用户站在健身装置的采集区域内进行健身，健身装置上的摄像装置对用户图像进行采集，得到用户的动作图像，根据动作图像生成用户的骨骼点信息，在本专利技术中，骨骼点信息主要包括头顶骨骼点、盆骨骨骼点、左手骨骼点和右手骨骼点。在使用时，通过获取用户的骨骼点信息建立坐标系，并在坐标系建立若干交互区域，每个交互区域对应预设的控制指令。当根据骨骼点信息识别到交互姿势时，则证明用户做出了交互姿势，此时，判断交互姿势是否位于交互区域中，若交互姿势位于一个交互区域中，则输出该交互区域对应的控制指令，进而进行交互。
[0013]本专利技术的交互姿势是预设的，为一个特定的动作，当用户做出该动作并出现在某个交互区域中时，则输出该交互区域对应的控制指令。在本专利技术中交互姿势优选为双手靠近做出击掌动作，对于一个正常人而言，单手是一个默认状态，所以基于单手的操作，一定是需要增加特定的防误判逻辑，本专利技术人认为击掌是一个非常好的即时交互动作。从用户侧来讲，击掌不属于一个默认姿势，任何人都能做，且做起来非常容易的动作。可以认为击掌动作可以很好的表达用户的操作意愿且不会和其他自然动作混淆。从技术侧来讲，击掌是一个容易判定的动作，我们只需要根据左手和右手骨骼点的位置是否挨到一起即可完成判定。这样在使用时，不仅交互的准确度更高，同时在识别时无显著的等待，不仅能够支持高频操作，交互的识别准确度高，有效的提高使用效率和灵活性。
[0014]在本专利技术中，根据骨骼点信息建立坐标系，具体包括：
[0015]根据动作图像生成用户的骨骼点信息，所述骨骼点信息包括头顶骨骼点和盆骨骨骼点；
[0016]获取头顶骨骼点和盆骨骨骼点之间的直线距离，根据所述直线距离获取坐标系的单位长度；
[0017]将头顶骨骼点和盆骨骨骼点之间所在直线作为纵坐标、盆骨骨骼点为原点，并以获取的单位长度构建直角坐标系。
[0018]选择头顶骨骼点和盆骨骨骼点之间的距离作为关键参照点，首先是因为对于不同体型的用户，一般而言，头顶骨骼点和盆骨骨骼点之间的距离长度通常是稳定的，适用于确定单位长度，对于本专利技术的单位长度，为建立坐标系后每个单位长度1的长度大小，同时确定的单位长度对于后续判断双手之间的距离、判断是否在交互区域内，以及交互区域的大小都有关系，在本专利技术中，优选的，单位长度为头顶骨骼点和盆骨骨骼点之间的直线距离的六分之一，基于这个单位长度而言，几乎能适用于所有的人。在确定好坐标系后，根据骨骼点信息识别交互姿势，具体包括：
[0019]获取骨骼点信息，骨骼点信息包括左手骨骼点和右手骨骼点；
[0020]获取左手骨骼点和右手骨骼点之间的距离；
[0021]将左手骨骼点和右手骨骼点之间的距离与阈值T对比，若左手骨骼点和右手骨骼点之间的距离小于或等于阈值T，则识别到交互姿势；若左手骨骼点和右手骨骼点之间的距离大于阈值T，则未识别到交互姿势。
[0022]获取左手骨骼点和右手骨骼点之间的中间点坐标；
[0023]判断中间点坐标是否位于交互区域中；
[0024]若中间点坐标位于一个交互区域中，则该交互区域为激活状态，输出该交互区域
对应的控制指令；其他交互区域为未激活状态。
[0025]对于本专利技术而言，阈值T为预设的长度大小，用于判断双手是否靠近，在实际的使用中，用户在做出击掌动作时，双手不一定会完全挨在一起，因此本专利技术通过阈值T判断双手是否靠近，识别准确度更高，当左手骨骼点和右手骨骼点之间的距离小于或等于阈值T时，则证明双手靠近，做出了击掌动作，即做出了交互姿势，此时，获取左手骨骼点和右手骨骼点之间的中间点坐标信息，通过左手骨骼点和右手骨骼点之间的中间点坐标信息来判断交互姿势是否位于某个交互区域中，在判断时，每个交互区域根据需要设置在坐标系中，当中间点坐标信息在坐标系中位于某个交互区域时，则输出结果，输出的结果为输出该交互区域对应的控制指令。
[0026]在本专利技术中，每个交互区域在坐标系中的位置和面积，可以根据实际需要设置，可以设置在坐标系中的四个象限中，也可以为几个象限重叠的区域中，根据需要设置即可，在本专利技术中对交互区域在坐标系中的具体位置和面积本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于健身装置的姿势交互方法，其特征在于，包括：健身装置采集区域内用户图像，得到用户的动作图像；根据动作图像生成用户的骨骼点信息，根据骨骼点信息建立坐标系；根据坐标系建立若干交互区域，每个交互区域均预设有控制指令；根据骨骼点信息识别交互姿势；判断交互姿势是否位于交互区域中，输出交互姿势位于的交互区域对应的控制指令。2.根据权利要求1所述的基于健身装置的姿势交互方法，其特征在于，根据动作图像生成用户的骨骼点信息，根据骨骼点信息建立坐标系，具体包括：根据动作图像生成用户的骨骼点信息，所述骨骼点信息包括头顶骨骼点和盆骨骨骼点；获取头顶骨骼点和盆骨骨骼点之间的直线距离，根据所述直线距离获取坐标系的单位长度；将头顶骨骼点和盆骨骨骼点之间所在直线作为纵坐标、盆骨骨骼点为原点，并以获取的单位长度构建直角坐标系。3.根据权利要求2所述的基于健身装置的姿势交互方法，其特征在于，若干交互区域包括第一交互区域、第二交互区域和第三交互区域，第一交互区域预设有第一控制指令，第二交互区域预设有第二控制指令，第三交互区域预设有第三控制指令。4.根据权利要求2所述的基于健身装置的姿势交互方法，其特征在于，若干交互区域包括第一交互区域、第二交互区域、第三交互区域、第四交互区域和第五交互区域，第一交互区域预设有第一控制指令，第二交互区域预设有第二控制指令，第三交互区域预设有第三控制指令，第四交互区域预设有第四控制指令，第五交互区域预设有第五控制指令。5.根据权利要求1所述的基于健身装置的姿势交互方法，其特征在于，根据骨骼点信息识别交互姿势，具体包括：获取骨骼点信息，骨骼点信息包括左手骨骼点和右手骨骼点；获取左手骨骼点和右手骨骼点之间的距离；将左手骨骼点和右手骨骼点之间的距离与阈值T对比，若左手骨骼点和右手骨骼点之间的距离小于或等于阈值T，则识别到交互姿势；若左手骨骼点和右手骨骼点之间的距离大于阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾才朋，陈忠，汤琦，
申请(专利权)人：成都拟合未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：