[发明专利]一种基于时空信息的健身动作评分方法、系统及装置

权利要求书

1.一种基于时空信息的健身动作评分方法，其特征在于，包括以下步骤：

实时采集视频信息并以视频流传输方式上传，得到实时视频信息；

对实时视频信息按帧进行预处理，得到预处理后的帧图像；

对预处理后的帧图像进行关键骨骼点提取并对提取到的骨骼点信息进行信息整合，得到二维骨骼点序列；

基于二维骨骼点序列中的时序信息和空间几何信息进行评分，得到原始评分结果；

对原始评分结果进行评分修正，得到最终评分结果。

2.根据权利要求1所述一种基于时空信息的健身动作评分方法，其特征在于，所述实时采集视频信息并以视频流传输方式上传，得到实时视频信息这一步骤，其具体包括：

基于采集设备采集视频信息并将视频信息编码为可流式文件格式；

将编码后的视频信息以视频流传输方式上传，并解析得到实时视频信息。

3.根据权利要求2所述一种基于时空信息的健身动作评分方法，其特征在于，所述对实时视频信息按帧进行预处理，得到预处理后的帧图像这一步骤，其具体包括：

对实时视频信息逐帧图像进行仿射变换修正，得到变换后图像；

对变换后图像进行尺寸修改，得到修改后图像；

对修改后图像进行RGB均值修正，得到修正后图像；

对修正后图像进行像素归一化，得到预处理后的帧图像。

4.根据权利要求3所述一种基于时空信息的健身动作评分方法，其特征在于，所述对预处理后的帧图像进行关键骨骼点提取并对提取到的骨骼点信息进行信息整合，得到二维骨骼点序列这一步骤，其具体包括：

基于热图生成模型对预处理后的帧图像进行关键骨骼点提取，得到骨骼点信息，并记录对应的时间戳；

将骨骼点信息转换为对应摄像机平面的二维坐标信息，得到骨骼点二维坐标；

将采集设备的签名信息、骨骼点二维坐标和对应的时间戳进行整合，并以区块结构存储；

按照时间戳对区块结构进行排序，得到二位骨骼点序列。

5.根据权利要求4所述一种基于时空信息的健身动作评分方法，其特征在于，所述基于二维骨骼点序列中的时序信息和空间几何信息进行评分，得到原始评分结果这一步骤，其具体包括：

将二维骨骼点序列中所有骨骼关键点按时间戳进行一一比对，并根据比对信息判断用户整体动作的快慢程度和幅度；

基于欧几里得距离关系计算人体肢体在摄像机平面的二维投影长度；

基于余弦距离关系计算人体肢体在摄像机平面的二维投影角度；

将用户整体动作的快慢程度和幅度、人体肢体在摄像机平面的二维投影长度、人体肢体在摄像机平面的二维投影角度按时间戳与系统内标准指标进行对比，以平均偏离幅度的百分比为指标得到原始评分。

6.根据权利要求5所述一种基于时空信息的健身动作评分方法，其特征在于，所述将二维骨骼点序列中所有骨骼关键点按时间戳进行一一比对，并根据比对信息判断用户整体动作的快慢程度和幅度这一步骤，其具体包括：

将二维骨骼点序列中所有骨骼关键点按时间戳进行一一比对；

判断到动作开始的时间戳与动作结束的时间戳小于第一预设阈值，设定该用户的整体动作的快慢程度为快速；

在连续的两个时间戳内，判断到大于预设数量的骨骼关键点的二维坐标距离均大于第二预设阈值，设定该用户的整体动作的幅度为大幅度。

7.根据权利要求5所述一种基于时空信息的健身动作评分方法，其特征在于，所述对原始评分结果进行评分修正，得到最终评分结果这一步骤，其具体包括：

通过滑动加权平均算法将原始评分结果转换为平滑评分结果；

对平滑评分结果进行标准差过滤，得到最终评分结果。

8.根据权利要求6所述一种基于时空信息的健身动作评分方法，其特征在于，所述对平滑评分结果进行标准差过滤公式表示如下：

上式中，Dev^(t)表示在第t帧下的平滑标准差，β表示记忆系数，表示在第t帧下的平滑评分。