[发明专利]基于动作热点图的体育运动视频动作识别方法

说明书

本发明公开一种基于动作热点图的体育运动视频动作识别方法，通过Kinect技术获取每1秒中前5帧图像，首先得到各组第一帧图像的骨架图，再通过一组中的后续几帧图像合并得到该组的动作热点图，对动作热点图的运动距离进行计算，将计算结果与标准库进行比对分析，可以识别一段视频的动作是否标准，对非标准动作进行标记并存储。本发明即具有视频图像处理的实时性，又具有良好的可操作性与准确的分析结果。

技术领域

本发明涉及一种体育运动动作识别方法，有时一种实时、准确的基于动作热点图的体育运动视频动作识别方法。

背景技术

随着人们生活质量不断提高，人们会跟随各种标准健身视频而健身，但是由于没有专业教练的现场指导，身体常因动作不标准而造成伤害，轻到肌肉拉伤，重到骨折。因此，需要对体育运动的动作是否标准进行识别，以及时发现非标准动作，进而纠正。现有的识别方法大致分为两种：一种是针对图像识别，优点是精确，缺点是无法针对一段视频进行处理，实时性差；另一种是针对视频进行识别，但大多是对每一帧的图像与标准图像进行对比，优点是能够实时处理图像，缺点是对于视频中的重复动作，容易造成对错帧的现象，准确性差。

发明内容

本发明是为了解决现有技术所存在的上述技术问题，提供一种实时、准确的基于动作热点图的体育运动视频动作识别方法。

本发明的技术解决方案是：一种基于动作热点图的体育运动视频动作识别方法，其特征在于依次按照如下步骤进行：

步骤1：设备初始化；

步骤2：每隔一秒自动取前5帧图像为一组，共取n组图像，所述n为正整数；

步骤3：对每一组图像的每1帧调用微软Kinect for windows SDK2.0中的get_BodyCount()函数，获得每1帧图像中人体头、颈、左肩、右肩、左手肘、右手肘、左手腕、右手腕、左膝盖、右膝盖、左脚踝、右脚踝及臀部所在位置的点坐标；

步骤4：将每一组第1帧图像传输到PC机，分别对图像中头部点与颈部点，颈部点与左肩点，左肩点与左手肘点，左手肘点与左手腕点，颈部点与右肩点，右肩点与右手肘点，右手肘点与右手腕点，颈部点与臀部点，臀部点与右膝盖点，右膝盖点与右脚踝点，臀部点与左膝盖点，左膝盖点与左脚踝点依次连线，生成骨架图，记为Ske_Image_i，所述_i=1，2，3，4……n；

步骤5：分别按照坐标将每一组后续4帧图像中人体头、颈、左肩、右肩、左手肘、右手肘、左手腕、右手腕、左膝盖、右膝盖、左脚踝、右脚踝及臀部的绘制到Ske_Image_i中得到动作热点图，记为Act_Image_i，所述_i=1，2，3，4……n；

步骤 6：对标准动作的录像中的相应帧按照步骤2、3、4和步骤5的方法，生成与Ske_Image_i对应的标准骨架图，记为Sta_Ske_Image_i，所述_i=1，2，3，4……n；

步骤7：对Sta_Ske_Image_i按照步骤5的方法得到动作热点图Sta_Act_Image_i，所述_i=1，2，3，4……n；

步骤8：从_i=1开始，将动作热点图Act_Image_i+1与Act_Image_i的相应点进行计算欧氏距离，所述点为头、左肩、右肩、左手肘、右手肘、左手腕、右手腕、左膝盖、右膝盖、左脚踝及右脚踝，分别记为Sp_1,Sp_2,…Sp_11；