[发明专利]一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法有效
申请号: | 201810962360.8 | 申请日: | 2018-08-22 |
公开(公告)号: | CN109011419B | 公开(公告)日: | 2020-09-15 |
发明(设计)人: | 李丰 | 申请(专利权)人: | 重庆电政信息科技有限公司 |
主分类号: | A63B24/00 | 分类号: | A63B24/00 |
代理公司: | 成都顶峰专利事务所(普通合伙) 51224 | 代理人: | 何红信 |
地址: | 404100 重庆市渝北区*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 mems 传感器 运动 动作 训练 方法 | ||
本发明涉及人体动作识别技术领域,其目的在于提供一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法。本发明公开的技术方案为:基于多个标准动作数据建立标准动作数据库与动作识别模型;对标准动作数据中的人体动作进行标注,形成标注动作数据,然后利用深度学习算法对标注动作数据进行训练并输出训练结果;根据训练结果修正动作识别模型;多个MEMS传感器实时采集并输出用户不同身体部位的当前用户动作数据;识别当前用户动作数据,然后将当前用户动作数据输入动作识别模型中进行计算,输出动作纠正信息。本发明可对用户的动作进行判别,并给出动作纠正信息,利于用户掌握自身动作的标准性,指导效果佳。
技术领域
本发明涉及人体动作识别技术领域,特别是涉及一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法。
背景技术
动作识别技术广泛应用于竞技体育、健康检查、医学研究、行人导航和救援等领域,目前通常采用基于视觉识别技术进行人体动作识别。现有技术中,主要通过CCD(Charge-coupledDevice,电荷耦合元件)或CMOS(ComplementaryMetalOxideSemiconductor,互补金属氧化物半导体)传感器等图像传感器来采集用户动作图像,随后通过处理器对采集到的视觉图像进行分析、处理,实现对用户动作图像的特征提取,完成动作识别过程。
然而采用图像传感器进行动作识别,在光线不好时无法准确识别人体动作,难以对人体动作进行规范判断,无法进行有效的标准动作指导。
发明内容
本发明提供了一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法,可对用户的实时动作进行判别,并给出用户动作纠正信息,利于用户掌握自身动作的标准性,指导效果佳。
本发明采用的技术方案是:
一种基于MEMS传感器的运动动作训练方法,包括以下步骤:
S1:基于多个标准动作数据建立标准动作数据库与动作识别模型;
S2:对标准动作数据中的人体动作进行标注,形成标注动作数据,然后利用深度学习算法对标注动作数据进行训练并输出训练结果;
S3:根据训练结果修正动作识别模型;
S4:多个MEMS传感器实时采集并输出用户不同身体部位的当前用户动作数据;
S5:识别当前用户动作数据,然后将当前用户动作数据输入动作识别模型中进行计算,输出动作纠正信息。
优选的,在步骤S1中,对多个标准动作数据进行运动场景配置,运动场景配置包括基于训练人数进行划分的运动规模和基于训练类别进行划分的场景模式。
优选的,在步骤S1中,所述标准动作数据包括指定身体部位移动的距离、移动的速度、移动的加速度、移动的方位、弯曲角度中的一种或多种。
优选的,在步骤S2中,基于运动场景配置来对标准动作数据中的人体动作进行标注。
优选的,在步骤S4中,用户不同身体部位为用户身体关节部位。
优选的,在步骤S4中,所述当前用户动作数据包括用户身体关节部位在三维空间中动态时的角度、角速度和方位数据。
优选的,在步骤S4中,多个MEMS传感器对实时采集的当前用户动作数据进行初步筛选,并输出筛选后的当前用户动作数据。
优选的,在步骤S4中,多个MEMS传感器通过无线传输方式输出当前用户动作数据。
优选的,在步骤S5中,动作纠正信息包括动作识别信息,还包括当前用户动作数据与标准动作数据相比的准确度信息。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
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