【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于景深摄像头的体育教学方法、装置、设备、存储介质及产品。
技术介绍
1、随着国家对教育质量的不断重视，学生的全面发展成为教育体系中的重要目标。在现代教育中，体育教学不仅是提升学生体质的重要途径，也是促进学生心理健康、团队合作能力和个人素质的重要手段。然而，传统的体育教学模式面临诸多挑战，尤其是在面对学生个体差异时，教师很难为每个学生提供精细化、个性化的指导。体育教学通常涉及多个学生同时参与，教师难以实时准确地监控每个学生的运动姿势和动作质量，这就导致学生的动作偏差难以被及时发现并纠正，影响了体育教学的整体效果。因此，如何提升体育课教学效果成为一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供了一种基于景深摄像头的体育教学方法、装置、设备、存储介质及产品，旨在解决如何提升体育课教学效果的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提供了一种基于景深摄像头的体育教学方法，所述方法包括：
3、基于景深摄像头获取学生的运动图像数据；
4、对所述运动图像数据进行识别，得到学生的运动姿势；
5、基于所述运动姿势，构建3d运动模型；
6、将所述3d运动模型与预设标准动作姿势进行对比；
7、基于对比结果，生成体育教学指导方案。
8、在一实施例中，在所述基于对比结果，生成体育教学指导方案的步骤之后，还包括：
9、对所有学生的运动图像数据进行汇总；
11、基于所述整体学习报告与预设比例阈值，确定主流运动类型；
12、根据所述主流运动类型，生成主流指导方案。
13、在一实施例中，所述基于景深摄像头获取学生的运动图像数据的步骤，包括：
14、当所述景深摄像头进入工作状态时，判定是否有学生进入摄像范围且开始运动；
15、若是，控制所述景深摄像头获取所述学生的二维图像数据和空间深度数据；
16、根据所述二维图像数据和所述空间深度数据，确定所述运动图像数据。
17、在一实施例中，所述对所述运动图像数据进行识别，得到学生的运动姿势的步骤，包括：
18、对所述二维图像数据进行去噪与图像增强处理，得到增强图像数据；
19、对所述空间深度数据进行校正处理，得到校正空间数据；
20、基于预设深度学习模型，对所述增强图像数据和所述校正空间数据进行识别，确定所述学生的运动姿势。
21、在一实施例中，所述基于所述运动姿势，构建3d运动模型的步骤，包括：
22、基于预设姿态识别算法，对所述运动姿态进行人体关键点提取，得到多个人体关键点；
23、将各个人体关键点进行连接，得到三维骨架模型；
24、基于预设平滑算法，对所述三维骨架模型进行优化，得到所述3d运动模型。
25、在一实施例中，所述将所述3d运动模型与预设标准动作姿势进行对比的步骤，包括：
26、根据所述3d运动模型，确定运动类型；
27、根据所述运动类型，确定对应的预设标准动作姿势；
28、将所述3d运动模型与所述预设标准动作姿势的三维骨架模型进行关键点匹配与对比。
29、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种基于景深摄像头的体育教学装置，所述基于景深摄像头的体育教学装置包括：
30、数据获取模块，用于基于景深摄像头获取学生的运动图像数据；
31、识别模块，用于对所述运动图像数据进行识别，得到学生的运动姿势；
32、模型构建模块，用于基于所述运动姿势，构建3d运动模型；
33、对比模块，用于将所述3d运动模型与预设标准动作姿势进行对比；
34、目标模块，用于基于对比结果，生成体育教学指导方案。
35、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种基于景深摄像头的体育教学设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于景深摄像头的体育教学程序，所述基于景深摄像头的体育教学程序配置为实现如上文所述的基于景深摄像头的体育教学方法的步骤。
36、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于景深摄像头的体育教学程序，所述基于景深摄像头的体育教学程序被处理器执行时实现如上文所述的基于景深摄像头的体育教学方法的步骤。
37、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的基于景深摄像头的体育教学方法的步骤。
38、本申请基于景深摄像头获取学生的运动图像数据；对运动图像数据进行识别，得到学生的运动姿势；基于运动姿势，构建3d运动模型；将3d运动模型与预设标准动作姿势进行对比；基于对比结果，生成体育教学指导方案。本申请通过景深摄像头获取学生的运动图像数据，并对其进行识别，准确捕捉学生的运动姿势，确保获取的运动信息具有高精度和实时性；随后基于运动姿势构建3d运动模型，能够立体呈现学生的实际运动状态，全面反映学生的动作细节；将生成的3d运动模型与预设的标准动作姿势进行对比，能够精确分析学生动作与标准动作的差异，识别动作中的偏差或错误；最终，基于对比结果生成个性化的体育教学指导方案，针对学生的动作问题提供具体的改进建议，能够为教师提供更具针对性的教学辅助，使得学生能够及时纠正动作偏差，提升了体育教学的效果。
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1.一种基于景深摄像头的体育教学方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于对比结果，生成体育教学指导方案的步骤之后，还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于景深摄像头获取学生的运动图像数据的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述运动图像数据进行识别，得到学生的运动姿势的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述运动姿势，构建3D运动模型的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述3D运动模型与预设标准动作姿势进行对比的步骤，包括：
7.一种基于景深摄像头的体育教学装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于景深摄像头的体育教学程序，所述基于景深摄像头的体育教学程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的基于景深摄像头的体育教学方法的步骤。
9.一种存储介质，其
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于景深摄像头的体育教学方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于景深摄像头的体育教学方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于对比结果，生成体育教学指导方案的步骤之后，还包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于景深摄像头获取学生的运动图像数据的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述运动图像数据进行识别，得到学生的运动姿势的步骤，包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述运动姿势，构建3d运动模型的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述3d运动模型与预设标准动作姿势进行对比的步骤，包括：
7.一种基于景深摄像头的体育教学装置...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟庆富，廖刚，
申请(专利权)人：深圳市九洲电器有限公司，
类型：发明
国别省市：
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