[发明专利]一种基于关节连接线的动作判断方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于关节连接线的动作判断方法及系统，所述方法包括如下步骤：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，本发明可使动作的判断更准确有效。

技术领域

本发明涉及图象识别处理技术领域，特别是涉及一种基于关节连接线的动作判断方法及系统。

背景技术

动作，是具有一定动机和目的并指向一定客体的运动系统，与社会各方面息息相关，如：人类各项运动、机器各种运作等。

在现实中，无论是人类还是机器，动作的评估普遍依靠相关人员的肉眼和经验判断。由于评估不能满足精确、规范、完美的严格要求，动作的发挥水平也往往不如人意。此外，由于动作的评估依赖于人力的现场监管，无法实现智能自动化，难以在社会上普及。

随着计算机技术的不断发展，基于上述问题，市面涌现了一系列动作评估产品。根据调查研究，目前的动作评估产品动作判断的核心主要是找出实施动作与标准动作的差异，而其动作比对普遍都是基于整体而言，如：人体左上肢，往往忽略局部，如左腕的判断，这样容易造成实施动作部位识别错误的情况发生，此外，同一个实施部位，系统获取的实施动作往往也会受到该部位组成骨骼关节的不同摆放影响，原因是各骨骼关节不同摆放，其所属中心点也不同；而目前的产品普遍没有考虑这方面的不足，导致实施动作与标准动作的差异不准确。

发明内容

为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种基于关节连接线的动作判断方法及系统，以使动作的判断更准确有效。

为达上述目的，本发明提出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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，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。

优选地，于步骤S101b后，还包括：