[发明专利]基于Kinect的跑步机系统

说明书

【技术领域】

本专利涉及娱乐技术领域，具体涉及一种基于Kinect的跑步机系统。

【背景技术】

目前传统的游戏操作模式，玩家需要坐在电脑面前，通过鼠标和键盘进行游戏，这种方式使得玩家长时间保持坐立姿势，造成全身肌肉酸痛，静脉曲张，脖子僵硬，患上或加重腰椎疾病或颈椎疾病，鼠标手等现代文明病。

【发明内容】

有鉴于此，本专利提供一种基于Kinect的跑步机系统。

该系统采用如下技术方案，构造Kinect的跑步机系统，它包括，信息处理模块，其用于将骨骼模型进行动作分析与识别，得出用户指令。

优选的，所述信息处理模块包括包括人体姿势识别模块，所述人体姿势识别模块包括骨骼节点相对位置识别单元，其用于识别人体原地跑步和/或挥手和/或蹲下和/或跳跃的动作。

优选的，所述人体姿势识别模块还包括动作捕捉单元，其用于从深度图像数据中剥离出用户骨架数据，将人体骨架数据与三维模型的关键节点进行一对一映射，从而完成运动捕捉。

优选的，人体姿势识别模块还包括阈值学习单元，其用于采集大量的用户数据，得到骨骼节点相对位置识别单元需要的阈值。

优选的，它还包括Kinect传感器模块，其用于将人体图像信息进行分析获得骨骼模型。

优选的，它还包括显示模块，其用于显示图像，图像能根据用户指令做出相对应的改变。

本专利的有益技术效果是：采用本发明提供的基于kinect的跑步机系统，能对玩家的肢体动作进行捕捉和识别，并根据识别后的动作驱动游戏角色模型；玩家站在距离摄像头1.5-2米内，不需要长期近距离盯着电脑屏幕，在游戏的同时并且不停的做运动，真正做到健康绿色的运动休闲，让使用者在娱乐的同时能达到锻炼身体的目的。

【附图说明】

图1Kinect一个角度的结构示意图；

图2Kinect提供的人体骨骼点结构示意图；

图3Kinect传感器空间坐标系示意图；

图4不同类型人体骨骼绑定到同一模型示意图；

图5实施例一中的基于Kinect的跑步机系统组成框图；

图6a实施例一中的基于Kinect的跑步机系统原地跑步动作骨架示意图；

图6b实施例一中的基于Kinect的跑步机系统原地跑步识别方法流程图；

图7a实施例一中的基于Kinect的跑步机系统右挥手动作骨架示意图；

图7b实施例一中的基于Kinect的跑步机系统右挥手识别方法流程图；

图8a实施例一中的基于Kinect的跑步机系统跳跃动作骨架示意图；

图8a实施例一中的基于Kinect的跑步机系统跳跃动作识别方法流程图；

图9a实施例一中的基于Kinect的跑步机系统蹲下动作骨架示意图；

图9b实施例一中的基于Kinect的跑步机系统蹲下动作识别方法流程图；

图10实施例一中的基于Kinect的跑步机系统运动判断流程图。

【具体实施方式】

如图1，Kinect包括红外投影机100，彩色摄像头200，红外摄像头300，呈线性排列的阵列麦克风(未画出),CMOS红外传感器(未画出)，处理器PS1080(未画出)；彩色摄像头200用于提供RGB彩色视频图像，红外投影机100用于向被照射物体发生红外线，并由红外摄像头300接收红外线。其工作原理是：由红外投影机100的普通激光源投射出一道激光阵列，激光穿透磨砂玻璃和红外线滤光片，投射在被照射物体上形成红外线光斑。投射范围覆盖整个摄像头的视野范围。红外摄像头300接收红外线光斑图像，并将红外编码数据流传输给PS1080。PS1080负责处理红外影像，逐帧生成准确的场景深度图像流。Kinect采用主动测距传感技术，结合光编码技术从灰阶的深度图片解析出物体与CMOS红外传感器之间的距离。CMOS红外传感器将侦测到的3D深度图像，寻找图像中可能为人体的“大”字形物体。采用分割策略将人体从背景环境中分离出来，运用泊松算法对边缘进行优化。最后用随机决策决策树和森林算法识别出逐像素信息，将所有信息汇集起来形成骨架关节的三维坐标。

Kinect提供的人体对应的骨骼关节点位置如图2所示，20个骨骼关节点名称分别为1：头，2：肩关节中心，3：脊，4：髋关节中心，51：右肩，52：右肘，53：右腕，54：右手，55：右髋，56：右膝盖，57：右踝，58：右脚，61：左肩，62：左肘，63：左腕，64：左手，65：左髋，66：左膝盖，67：左踝，68：左脚。