[发明专利]基于关节关键点的运动姿态伤害预防方法、系统和存储介质

权利要求书

1.基于关节关键点的运动姿态伤害预防方法，其特征在于，包括以下步骤，

获取人体关节关键点的加速度数据，进而得到所述人体关节关键点在这一时刻的姿态特征；

利用姿态识别模型对所述姿态特征进行姿态识别，判断是否符合预设的运动项目，若不符合则作出运动项目不匹配示警，符合则继续执行以下步骤；

确定当前运动姿态所属的运动项目后，将当前运动姿态的示警特征与预设阈值进行比较，在运动方向上对下一时刻的运动姿态进行预判，根据预判结果对错误的运动动作作出示警。

2.根据权利要求1所述的运动姿态伤害预防方法，其特征在于，所述加速度数据由传感器获得，所述姿态特征包括加速度值和所述关节关键点在当前运动姿态与预设运动姿态下的欧氏距离。

3.根据权利要求1所述的运动姿态伤害预防方法，其特征在于，所述示警特征包括速度、位移和姿态角。

4.根据权利要求1所述的运动姿态伤害预防方法，其特征在于，所述姿态识别模型通过以下步骤获得，首先获取各运动姿态类型的样本动作数据，对样本动作数据进行运动姿态类型标注，将其中的有效样本数据作为训练集数据，然后将所述训练集数据发送至卷积神经网络，通过Tensorflow框架对卷积神经网络进行训练，得到基于卷积神经网络的姿态识别模型。

5.根据权利要求3所述的运动姿态伤害预防方法，其特征在于，所述将当前运动姿态的示警特征与预设阈值进行比较，在运动方向上对下一时刻的运动姿态进行预判，根据预判结果对错误的运动动作作出示警，具体包括，

步骤101、计算某一关节关键点的姿态角，得到关键点与x轴、y轴、z轴之间的角度，若三个方向上的角度有任何一个超过第一阈值，则符合第一示警条件；

步骤102、对符合第一示警条件的关键点在该方向上对加速度进行积分，得到关键点在该方向的速度，若速度值超过第二阈值，则符合第二示警条件；

步骤103、对符合第二示警条件的关键点在该方向上对速度进行积分，得到关键点在该方向的位移，若位移量超过第三阈值，则符合第三示警条件，表示该关键点在错误的方向上有运动趋势，可能造成该关键点的运动性伤害；

步骤104、发出示警信号。

6.根据权利要求5所述的运动姿态伤害预防方法，其特征在于，所述第一阈值、第二阈值和第三阈值预先通过所述姿态识别模型训练得到。

7.根据权利要求1所述的运动姿态伤害预防方法，其特征在于，在所述获取人体关节关键点的加速度数据，进而得到所述人体关节关键点在这一时刻的姿态特征步骤后，还包括：对人体关节关键点的加速度值进行检测，若所述加速度值在某一时刻超过预设的加速度阈值，则判断人体有摔倒风险，并发出示警。

8.基于关节关键点的运动姿态伤害预防系统，其特征在于，包括

数据采集模块，用于采集人体关节关键点的加速度数据；

数据预处理模块，将所述加速度数据进行处理，得到人体关节关键点在当前时刻的姿态特征；

姿态解算模块，用于对所述特征信息进行姿态识别，判断是否符合预设的运动项目，进而将与预设的运动项目符合的当前运动姿态的示警特征与预设阈值进行比较，在运动方向上对下一时刻的运动姿态进行预判；

动作示警模块，用于对不符合预设的运动项目和运动姿态作出示警，并根据姿态解算模块的预判结果对错误的运动动作作出示警。

9.一种存储介质，其特征在于，包括存储在该存储介质中的程序，在所述程序运行时控制所述存储介质所在的设备执行权利要求1～6任一项所述的运动姿态伤害预防方法。