[发明专利]一种智能居家瑜伽教练信息处理系统、方法、终端、介质

说明书

本发明属于智能居家设备技术领域，公开了一种智能居家瑜伽教练信息处理系统、方法、终端、介质，利用摄像头对用户进行RGB图像与Deepth数据的采集，获得人体姿态原始图像数据，并将数据传入树莓派；经树莓派处理图像数据提取出深度骨架化信息，将坐标信息传入云服务器进行特征提取；服务器提取出人体物理特征，该物理特征经过分类器分类后，获得了姿态分类结果，并与标准姿态库比对，获取校准信息，并返回至web端；可视化显示。本发明减免了报瑜伽班的费用，减少了上瑜伽班的时间损耗。能够精准识别瑜伽姿态。本发明为通用模型，只需提供足够训练数据，甚至可以对太极拳，拳击动作，舞步姿态等能够起到很好的教学效果。

技术领域

本发明属于智能居家设备技术领域，尤其涉及一种智能居家瑜伽教练信息处理系统、方法、终端、介质。

背景技术

目前，随着人们生活水平和健康意识的不断提高，瑜伽这项运动逐渐开始在人群中风靡开来。但是专业的瑜伽课程具有相当高的费用，且需要跟班走，按时上课，这些问题也导致了许多人有意愿学瑜伽，但是现实情况不允许的现象。

近年来传感器技术与物联网技术在近些年的不断发展与进步，深度图像识别在生活中的可用领域愈加广泛，例如辅助学习，工作通勤到社会服务等等，逐步涉及到了人们生活中的各个方面。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)现有技术中，居家瑜伽教练设备成本高

(2)现有技术中，居家瑜伽教练设备不能实实时获取人体骨架化的图像信息，而且对获取的图像信息处理效果差。

(3)现有技术中，居家瑜伽教练设备对于瑜伽练习中的不同姿态图像进行实时分类，而且不能为姿态校准提供依据。

解决以上问题及缺陷的难度为：

(1)人体骨架化提取处理复杂。

(2)实时骨架化提取对算力有很高要求。

(3)瑜伽姿态种类多，难以准确识别并给出修改建议。

解决以上问题及缺陷的意义为：

(1)将现实图像抽象为计算机数据，为项目后续处理提供数据基础。

(2)实时骨架化提取，可以准确高效识别动作而给予充分用户反馈。

(3)根据用户姿态给出对应的专业建议，帮助用户修正姿态从而达到理想的健身效果。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明公开实施例提供了一种智能居家瑜伽教练信息处理系统、方法。

所述技术方案如下：一种智能居家瑜伽教练信息处理方法，包括：

步骤一，利用摄像头对用户进行RGB图像与Deepth数据的采集，获得人体姿态原始图像数据，并将数据传入树莓派；

步骤二，经树莓派处理图像数据提取出深度骨架化信息，所述深度骨架化信息包括：多个关节点的二维、深度三维的坐标，将坐标信息传入云服务器进行特征提取；

步骤三，服务器提取出人体物理特征，包括人体伸展程度以及各个重要关节夹角信息；该物理特征经过分类器分类后，获得了姿态分类结果，并与标准姿态库比对，获取校准信息，并返回至web端；

步骤四，在web端利用随机森林根据特征预测姿态，并与该姿态标准库校对,获取评估结果与建议；并在web端可视化显示。

在本发明一实施例中，所述步骤二树莓派处理图像数据提取出深度骨架化信息包括：利用openpose神经网络确定RGB图像中人体18个骨骼点的二维坐标，以及对应点的深度值；每个关节点的二维坐标和深度值构成当前关节点的原始图像数据。