[发明专利]一种运动质量评价方法及系统

权利要求书

1.一种运动质量评价方法，其特征在于，包括：

从人体关节点运动轨迹中提取出身体各个部位的局部运动模式，并建立对所述运动模式进行判别的行为分类；其中，具体为：从人体关节点运动轨迹中提取出身体各个部位的局部运动模式，给所述运动模式关联的运动轨迹表示视频长度的帧长，以关节点在每帧图像中的位置为中心，提取出一个预设大小的图像块，因此在所述视频长度的帧长的视频中沿着时间轴方向可以得到一个预设大小乘以所述视频长度的帧长的时空立方体，并对所述时空立方体中每帧图像块在空间域上进行高斯平滑去除噪音点的影响，和采用计算方式计算出所述时空立方体每个超像素点沿时间轴的中心矩特征，将所述时空立方体所有超像素点的中心矩特征串联起来得到所述关节点的局部运动特征向量，并将关节点的中心矩特征向量串联起来得到视频的运动特征描述子，以及采用计算机视觉中的词袋模型特征编码和一对多支持向量机分类，为行为类别集合中的每一种行为类别训练出一个行为分类，建立对所述运动模式进行判别的行为分类；

根据所述建立的对所述运动模式进行判别的行为分类，建立基于人体关节点位移关联的姿态特征表示和质量评价模型；其中，具体为：采用OpenPose姿态估计方式，输出视频中人体关节点运动轨迹，以人体臀部中心点为参考点，计算其它关节点相对于参考点的位置偏移，按照人体尺度大小进行归一化后得到关节点的位移向量，和采用基于超完备词典的稀疏表示方式对该关节点的位移向量进行编码，首先运用变换方式对该关节点的位移向量进行离散余弦变换，提取出预设数量个的低频的变换系数进行表示，并将该经过频域变化后的关节点的位移向量串联起来，采用基于超完备词典的稀疏表示方式，从关节点的位移向量集合中学习出一个超完备词典，利用关节点的位移向量在该超完备词典上的稀疏表示系数来描述关节点之间的位移关联，建立基于人体关节点位移关联的姿态特征表示和质量评价模型；

根据所述建立的基于人体关节点位移关联的姿态特征表示和质量评价模型，对摄像头采集到的视频中的人体运动进行质量评分。

2.如权利要求1所述的运动质量评价方法，其特征在于，所述根据所述建立的对所述运动模式进行判别的行为分类，建立基于人体关节点位移关联的姿态特征表示和质量评价模型，包括：

根据所述建立的对所述运动模式进行判别的行为分类，计算人体关节点位移关联的姿态特征表示，并训练基于支持向量机回归方式的质量评价模型估计经过提取的人体姿态特征评分值，建立基于人体关节点位移关联的姿态特征表示和质量评价模型。

3.如权利要求1所述的运动质量评价方法，其特征在于，所述根据所述建立的基于人体关节点位移关联的姿态特征表示和质量评价模型，对摄像头采集到的视频中的人体运动进行质量评分，包括：

根据所述建立的基于人体关节点位移关联的姿态特征表示和质量评价模型，对所述摄像头采集到的视频进行特征提取和表示，假设得到的用于分类的运动特征为第一分类运动特征、用于质量评价的运动特征为第一质量评价运动特征，将所述第一分类运动特征输入到所述建立的对所述运动模式进行判别的行为分类中，输出所述第一分类运动特征的分类类别标签，选择相应分类类别的质量评价函数进行估计，从所述分类类别中选取得分最高的视频，根据所述关节点位移关联特征向量，通过所述超完备词典映射还原得到所述分类类别最佳的关节点的位移向量，计算当前视频关节点位置与最佳运动轨迹中关节点位置的差异，得到关节点误差位置反馈，对所述摄像头采集到的视频中的人体运动进行质量评分和误差反馈。