[发明专利]自行车骑行姿势分析方法及矫正系统

说明书

本发明公开了自行车骑行姿势分析方法，所述方法包括：通过深度摄像头采集自行车设定数据；分析自行车设定数据的特定标记点三维坐标；通过计算各坐标点之间的设定数据；通过深度摄像头采集人体特定标记点数据；分析人体关键标记点数据需要先采集标记点的坐标，本发明的有益效果是：通过深度摄像头获取人体和自行车特定标记点的三维坐标以及自行车部件的设定参数，使用软件算法来判断骑行方式是否需要调整，并给出调整方法及调整值，调整方法包括调整骑行姿势和调整自行车的各部件设定，最后使得人体和自行车达到相互合适。

技术领域

本发明涉及骑行姿势分析方法及矫正技术领域，具体为自行车骑行姿势分析方法及矫正系统。

背景技术

不合理的自行车骑行姿势不仅运动效果大打折扣，而且会造成运动伤害，可以通过调整自行车的各部件设定(比如车架大小、坐管长度和高度、坐垫高低前后位置、坐垫形状及软硬度、把立安装位置高低、把立长短及角度、车把的宽度及角度、曲柄的长度等)以及调整骑行姿势来解决。凭借主观感受来调整自行车部件设定和姿势，很难做到科学准确，本系统可以通过深度摄像头快速精确实现数据采集及输出调整方案。

传统的摄像头只能获取平面图像，也就是只有二维平面信息，用二维图像进行数据分析无法做到准确多元，因为自行车和人体并不是平面的，而是立体的。本发明使用深度摄像头来改进这个问题，深度摄像头不仅可以获取平面图像，还能获取拍摄对象的深度信息，也就是三维位置，可以更加准确的反应人和车的状态[图1]。本发明不涉及深度摄像头实现原理，目前多种类型的深度摄像头都可以实现，包括且不限于Time of Flight、结构光等技术类型的摄像头。

目前行业现有技术主要有两种：一种是通过2D摄像头来采集及分析，该方法只获取到2D平面数据，数据维度不够，分析的不够准确及多元，举例：针对某一个关节标记点，2D摄像头只有(X，Y)平面坐标信息，而深度摄像头则有(X，Y，Z)三维坐标，2D摄像头只能反映出这个标记点的平面位置，如果关节发生了三维运动，只有深度摄像头的Z值可以反应出来。2D摄像头只能进行角度运算，无法直接进行距离计算，距离计算需要额外的标定物辅助。目前行业另一种技术是通过惯性捕捉技术来采集及分析，惯性捕捉技术虽然可以获取三维数据，但是需要穿戴电子捕捉设备，不仅价格昂贵，而且穿戴配件有重量，穿戴设备很可能会轻度影响骑行姿势，无法做到无感知的捕捉，并不一定能准确反映骑行姿势。惯性捕捉设备定期必须进行校准，增加了工作量。惯性捕捉技术还容易收到金属及磁场的干扰。

发明内容

本发明的目的在于提供自行车骑行姿势分析方法及矫正系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：自行车骑行姿势分析方法，所述方法包括：

通过深度摄像头采集自行车设定数据；

分析自行车设定数据的特定标记点三维坐标；

通过计算各坐标点之间的设定数据；

通过深度摄像头采集人体特定标记点数据；

分析人体关键标记点数据需要先采集标记点的坐标。

作为优选，所述特定标记点三维坐标通过定位器来标记标记点。

作为优选，所述定位器的标记步骤如下：

S1、通过数个按照一定规则摆放的反光点来确定定位器的位置；

S2、识别到定位器后，进一步计算出定位器尖部的三维坐标；

S3、尖部所指的位置坐标就是目标采集点的坐标。

作为优选，所述所述各坐标点之间的设定数据包括直线距离、水平距离、垂线距离、角度来确定一辆车的设定数据。