[发明专利]基于大数据分析的运动计划规划方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种基于大数据分析的运动计划规划方法，其特征在于，所述方法包括：

利用预构建的三维系统捕获模块获取目标选定位置的人体运动视频序列，将所述人体运动视频序列中的每一帧运动视频序列分割为预设大小的矩形块；

获取预先设定的搜索步长及搜索窗，将所述搜索窗作为所述矩形块的中心，以所述搜索步长在所述矩形块的中心选取多个初始搜索点，并基于多个所述初始搜索点在所述矩形块中进行三步搜索处理，得到多个标准搜索点；

分别在所述预设大小的矩形块中选定多个所述标准搜索点确定的压缩视频序列，并提取出所述压缩视频序列中的人体骨骼数据特征；

利用预获取的大数据构建并训练运动分析模型，基于所述运动分析模型对所述人体骨骼数据特征进行分析，得到运动分析结果；

基于所述运动分析结果对所述目标选定位置对应的运动人群进行运动计划规划，得到运动计划规划结果。

2.如权利要求1所述的基于大数据分析的运动计划规划方法，其特征在于，所述基于多个所述初始搜索点在所述矩形块中进行三步搜索处理，得到多个标准搜索点，包括：

分别计算多个所述初始搜索点与所述搜索窗之间的初始块匹配误差，将最小的初始块匹配误差对应的初始搜索点作为再次搜索中心；

以所述再次搜索中心进行二轮搜索，得到多个新增搜索点，基于多个所述新增搜索点计算对应的新增块匹配误差，并将最小的新增块匹配误差对应的新增搜索点作为目标搜索中心；

根据预设的转换比例系数将所述预先设定的搜索步长转换为参考搜索步长，以所述参考搜索步长在所述目标搜索中心搜索出多个参考点作为多个标准搜索点。

3.如权利要求2所述的基于大数据分析的运动计划规划方法，其特征在于，所述以所述再次搜索中心进行二轮搜索，得到多个新增搜索点，包括：

识别所述再次搜索中心的中心类别；

当所述再次搜索中心的中心类别为拐角点，选取以所述再次搜索中心展开的预设形状范围内的搜索点作为多个新增搜索点；

当所述再次搜索中心的中心类别为非拐角点，在所述再次搜索中心任意选取预设个数的网格点作为多个新增搜索点。

4.如权利要求1所述的基于大数据分析的运动计划规划方法，其特征在于，所述分别在所述预设大小的矩形块中选定多个所述标准搜索点确定的压缩视频序列，包括：

将多个所述标准搜索点映射至预设的二维直角坐标系中，并将所述二维直角坐标系中的多个所述标准搜索点进行封闭连接，得到搜索连接图形；

分别计算所述搜索连接图形和多个所述矩形块之间的重合度，并将所述重合度最高的矩形块作为目标矩形块；

将获取的所述目标矩形块对应的运动视频序列作为压缩视频序列。

5.如权利要求1所述的基于大数据分析的运动计划规划方法，其特征在于，所述提取出所述压缩视频序列中的人体骨骼数据特征，包括：

利用骨骼识别设备识别出所述压缩视频序列中的骨骼位置数据；

利用预设的向量转换公式对所述骨骼位置数据进行向量化处理，得到骨骼向量数据；

基于所述骨骼向量数据和预设的关节角度大小计算公式计算所述骨骼位置数据对应的关节角度特征；

根据所述关节角度特征和预设的关节夹角计算公式计算所述骨骼位置数据对应的关节夹角特征；

将所述关节角度特征和所述关节夹角特征汇总为人体骨骼数据特征。

6.如权利要求5所述的基于大数据分析的运动计划规划方法，其特征在于，所述预设的向量转换公式为：

其中，、、和均为骨骼向量数据，、、和表示所述骨骼位置数据，和为预设的固定参数。

7.如权利要求1所述的基于大数据分析的运动计划规划方法，其特征在于，所述将所述人体运动视频序列中的每一帧运动视频序列分割为预设大小的矩形块，包括：

识别出所述人体运动视频序列中的多个运动视频帧，并对多个所述运动视频帧进行关键帧提取处理，得到多个运动关键帧；

获取预设大小的参考人体块，按照从左至右和从上至下的顺序在多个所述运动关键帧中进行图像截取，得到预设大小的矩形块。