[发明专利]一种基于深度学习姿态评估对连续动作的比对和分析方法、系统以及设备

权利要求书

1.一种基于深度学习姿态评估对连续动作的比对和分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取作为评估标准的视频A、待评估的视频B；

步骤2：获取视频A、视频B中的每一帧中的关键点，并规划出含该关键点的预设图形；

步骤3：获取视频A、视频B中从起始帧到结束帧的过程中，预设图形的移动轨迹形成第一区域、第二区域；

步骤4：将第一区域和第二区域进行比对，得到匹配度。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习姿态评估对连续动作的比对和分析方法，其特征在于，所述关键点为一个或多个，所述第一区域、第二区域为一个或多个；

判断所述匹配度是否在预设阈值范围内，若是，则视频A、视频B中的该关键点匹配上，若否，则视频A、视频B中的该关键点没有匹配上。

3.根据权利要求1所述的基于深度学习姿态评估对连续动作的比对和分析方法，其特征在于，根据所需评估的动作选择与该动作关联的关键点作为步骤2中的选中的关键点。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习姿态评估对连续动作的比对和分析方法，其特征在于，所述步骤4具体为：将第一区域和第二区域进行比对，根据第一区域和第二区域的重合的面积的比例，得到匹配度。

5.根据权利要求1所述的基于深度学习姿态评估对连续动作的比对和分析方法，其特征在于，用户从原始视频中选择一段视频作为视频B；

所述视频B的帧数为n帧，n≥1。

6.根据权利要求1所述的基于深度学习姿态评估对连续动作的比对和分析方法，其特征在于，所述关键点为人体关节点，所述预设图形为方形、扇形、圆形之一。

7.一种基于深度学习姿态评估对连续动作的比对和分析系统，其特征在于，包括如下模块：

视频采集模块：用于采集作为评估标准的视频A、待评估的视频B；

姿态评估模块：用于获取视频A、视频B中的每一帧中的关键点；

第一处理模块：用于在关键点处规划出的预设图形；

第二处理模块：用于获取视频A、视频B中从起始帧到结束帧的过程中，预设图形的移动轨迹形成第一区域、第二区域；

分析模块：用于对第一区域和第二区域进行比对，得到匹配度。

8.根据权利要求7所述的基于深度学习姿态评估对连续动作的比对和分析方法，其特征在于，还包括人机交互模块：用于显示匹配度、阈值；所述阈值可通过人机交互模块进行修改；所述人机交互模块还可以与视频采集模块进行交互，通过人机交互模块对视频采集模块采集的视频进行处理和匹配。

9.一种基于深度学习姿态评估对连续动作的比对和分析设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器通信连接；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器包括如权利要求7-8任一所述的比对和分析系统，可调用所述程序指令能够执行如权利要求1-6任一所述的比对和分析方法。