[发明专利]一种基于关节连接线的动作判断方法及系统

权利要求书

1.一种基于关节连接线的动作判断方法，包括如下步骤：

步骤S1，建立骨骼关节识别模型，并通过训练图像进行反复训练，以使所述骨骼关节识别模型能实现图像骨骼关节自动识别；

步骤S2，通过获取教练各训练动作图像，基于所述骨骼关节识别模型建立标准动作数据库和各动作对应的标准区间；

步骤S3，获取用户各训练动作的多张静态图像，基于所述骨骼关节识别模型以及标准动作数据库和各动作对应的标准区间对用户的动作进行判断。

2.如权利要求1所述的一种基于关节连接线的动作判断方法，其特征在于，步骤S1进一步包括：

步骤S100，通过获取各人体骨骼关节点的不同角度的静态图像建立骨骼关节样本数据库；

步骤S101，建立骨骼关节识别模型，通过对骨骼关节样本数据库的样本图像的骨骼关节进行矩形框标记，得到各图像的各骨骼关节标记框的各参数，并利用骨骼关节样本数据库的训练图像对所建立的骨骼关节识别模型进行反复训练，使其可实现骨骼关节的自动识别。

3.如权利要求2所述的一种基于关节连接线的动作判断方法，其特征在于，步骤S100进一步包括：

步骤S100a，基于人体骨骼关节的分布，获取各人体骨骼关节点的不同角度的静态图像，并对其进行灰度处理；

步骤S100b，基于灰度图像的总数量，把图像分成训练图像和测试图像两类进行存储，以建立所述骨骼关节样本数据库。

4.如权利要求2所述的一种基于关节连接线的动作判断方法，其特征在于，步骤S101进一步包括：

步骤S101a，对骨骼关节样本数据库的所有样本图像的骨骼关节作矩形框标记，得到各骨骼关节标记框坐标、宽度以及高度参数；

步骤S101b，建立骨骼关节识别模型，将所述骨骼关节样本数据库训练图像作为模型训练的输入图像，进行反复训练，得出目标预测框参数，实现骨骼关节的自动识别。

5.如权利要求4所述的一种基于关节连接线的动作判断方法，其特征在于，于步骤S101b后，还包括：

于模型训练停止后，将模型与骨骼关节样本数据库测试图像进行试运行测试，根据损失函数得出模型识别准确率，根据模型识别准确率确定最终的骨骼关节识别模型。

6.如权利要求5所述的一种基于关节连接线的动作判断方法，其特征在于：若所述模型识别准确率达到预设阀值，则确定当前骨骼关节识别模型为最终的模型，并把所述骨骼关节识别模型应用于现场识别；否则，重新调整模型网络结构，并继续利用骨骼关节样本数据库训练图像反复训练，或者于骨骼关节样本数据库增加训练图像继续反复训练，直至模型识别准确率达到预设阈值。

7.如权利要求1所述的一种基于关节连接线的动作判断方法，其特征在于：步骤S2进一步包括：

步骤S200，通过图像采集装置获取教练各训练动作的多张静态图像；

步骤S201，基于所述骨骼关节识别模型识别教练各训练动作图像的骨骼关节，输出目标预测框参数；

步骤S202，对所述对上述模型输出的目标预测框参数进行转换，得出各图像骨骼关节所属中心点坐标，基于上述中心点，把各图像相邻的骨骼关节两两连接，形成大量人体骨骼关节图，建立标准动作数据库；

步骤S203，对教练的每个训练动作，基于相同骨骼关节，以其连接线所形成的夹角来分析每次重复动作，得出各动作对应的标准区间。

8.如权利要求1所述的一种基于关节连接线的动作判断方法，其特征在于：步骤S3进一步包括：

步骤S300，通过图像采集装置获取用户各训练动作的多张静态图像；

步骤S301，基于所述骨骼关节识别模型识别用户各训练动作图像的骨骼关节，输出目标预测框参数，并对所述对上述模型输出的目标预测框参数进行转换，得出各图像骨骼关节所属中心点坐标，基于上述中心点，把各图像相邻的骨骼关节两两连接，形成用户骨骼关节图；

步骤S302，将用户骨骼关节图与标准动作数据库对应的骨骼关节图进行比对，输出比对结果。