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基于动作识别的学生跑步姿态实时反馈方法和计算机设备 

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摘要:本申请涉及一种基于动作识别的学生跑步姿态实时反馈方法和计算机设备。所述方法包括:构建第一跑步姿态数据集;确定姿态异常的高发区域;根据第一聚类处理结果将目标跑道区域划分为M个初始子区域;构建第二跑步姿态数据集,并根据第二聚类处理结果将初始子区域划分为N个精细子区域;根据典型姿态问题和姿态数据密度分布确定主要问题区域;在精细子区域内确定候选反馈位置;选择综合评估得分最高且覆盖主要问题区域的候选反馈位置作为反馈系统布设位置;确定反馈系统布设位置的有效反馈范围;触发反馈系统基于典型姿态问题向学生进行跑姿反馈。将特定的跑道区域结合跑步过程进行分析,使得跑步姿态分析更具有针对性。

主权项:1.一种基于动作识别的学生跑步姿态实时反馈方法,其特征在于,包括以下步骤:采集学生在目标跑道区域内跑步的第一视频数据,从所述第一视频数据中提取学生的身体关键点坐标,构建第一跑步姿态数据集;分析所述第一跑步姿态数据集,确定姿态异常的高发区域;基于所述姿态异常的高发区域,对所述第一跑步姿态数据集进行第一聚类处理,并根据所述第一聚类处理结果将所述目标跑道区域划分为M个初始子区域;采集在所述初始子区域内跑步的第二视频数据,从所述第二视频数据中提取学生的身体关键点坐标,构建第二跑步姿态数据集,对所述第一跑步姿态数据集和所述第二跑步姿态数据共同进行第二聚类处理,并根据所述第二聚类处理结果将所述初始子区域划分为N个精细子区域;根据所述精细子区域,获取所述初始子区域对应的典型姿态问题和姿态数据密度分布,并根据所述典型姿态问题和所述姿态数据密度分布,确定主要问题区域;根据所述姿态数据密度分布和所述主要问题区域对应的问题严重程度指标,在所述精细子区域内确定候选反馈位置;对所述候选反馈位置进行综合评估,选择所述综合评估得分最高且覆盖所述主要问题区域的所述候选反馈位置,作为反馈系统布设位置;以所述反馈系统布设位置为中心,并结合所述姿态数据密度分布,确定所述反馈系统布设位置的有效反馈范围;在所述反馈系统布设位置部署反馈系统,根据所述有效反馈范围为所述反馈系统布设位置设置对应的触发区域,在学生进入所述触发区域时,触发所述反馈系统基于所述典型姿态问题向学生进行跑姿反馈;其中,根据所述精细子区域,获取所述初始子区域对应的典型姿态问题和姿态数据密度分布,并根据所述典型姿态问题和所述姿态数据密度分布,确定主要问题区域的步骤中,包括步骤:利用姿态评分函数,计算所述精细子区域中的数据点对应的姿态评分;计算所述精细子区域中姿态特征的平均值和标准差,并根据所述平均值和所述标准差获取异常阈值;将所述姿态评分大于所述异常阈值对应的姿态特征,作为所述典型姿态问题;采用核密度估计方法,计算所述精细子区域的姿态数据密度分布;根据所述姿态数据密度分布和所述典型姿态问题的权重,计算所述精细子区域对应的问题严重程度空间分布;对所述问题严重程度空间分布由大到小进行排序,将所述排序结果中前一部分作为所述主要问题区域;根据所述姿态数据密度分布和所述主要问题区域对应的问题严重程度指标,在所述精细子区域内确定候选反馈位置的步骤中,包括步骤:对反应时间函数、所述姿态数据密度分布和所述主要问题区域对应的问题严重程度指标进行加权处理,获取反馈位置评分函数;其中所述反应时间函数,表示在某位置提供反馈后学生有多少时间和空间来调整姿势;采用所述反馈位置评分函数,计算所述精细子区域中的位置对应的反馈位置评分;基于滑动窗口算法,获取所述反馈位置评分中局部最大值;将所述局部最大值大于预设阈值对应的位置作为初级候选反馈位置;所述预设阈值根据所述反馈位置评分的平均值和标准差设置;将所述初级候选反馈位置由大到小进行排序,并计算所述排序结果中任意两个所述初级候选反馈位置之间的距离,在所述距离小于预设间隔时,删除两个所述初级候选反馈位置中所述局部最大值最小的所述初级候选反馈位置,获取次级候选反馈位置;根据所述精细子区域的长度以及预设最大反馈位置数量,将所述次级候选反馈位置中由大到小前W个作为所述候选反馈位置。

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权利要求:

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