[發明專利]人體運動質量視覺分析與評價系統及其方法

有效

• 申請號: 201710076916.9
• 申請日: 2017-02-13
• 公開（公告）號: CN106846372B
• 公開（公告）日: 2020-04-03
• 發明（設計）人: 楊駿;楊忠;史翰纓
• 申請（專利權）人: 南京升渡智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/277
• 分類號: G06T7/277;G06K9/62;G06T7/80;G06K9/32;G06T7/73;G06K9/34;A61B5/11;G06K9/36
• 代理公司: 南京品智知識產權代理事務所(普通合伙) 32310
• 代理人: 奚曉寧

1.一種人體運動質量視覺分析與評價方法，其特征在于，包括彩色標簽、單目攝像頭或具備照相功能的可移動終端設備、嵌入式視覺處理計算機和棋盤格，其中單目攝像頭經USB接口與嵌入式視覺處理計算機連接，嵌入式視覺處理計算機通過計算視頻幀得出人體被觀察關節部位的位置、運動速度，記錄其歷史運動軌跡及運動頻率，最后發送給人員或機器學習模型進行分析評價；

具體步驟如下：

1）統計參評者身高、體重、性別、年齡、民族、參評關節名稱，按照其參評項目的不同建立對應的樣本數據庫；

2）采用標定方法獲得攝像頭的內外參數矩陣并儲存在圖像處理單元的存儲器中，通過攝像頭獲取參評者實施運動時的視頻圖像信息，經內外參數矩陣進行校正，獲得無畸變的連續視頻幀；

3）在參評者各參評關節部位粘貼不同顏色的標簽，通過顏色空間轉換，分割出不同關節部位的灰度區域圖像，并設置感興趣區域Region of interesting，簡稱ROI；

4）計算各關節標簽的ROI的質心坐標；

5）利用LK光流法計算分析不同ROI質心的運動速度及其方向；

6）使用Kalman濾波器對下一時刻關節質心運動速度以及質心位置進行預測，記錄其歷史運動軌跡及運動頻率，供人員或機器學習模型進行分析評價。

2.根據權利要求1所述人體運動質量視覺分析與評價方法，其特征在于，所述步驟4）利用Hu矩計算圖像中各關節標簽的ROI的質心位置，其中，，式中的計算方法為：

其中和分別表示ROI所占的行數和列數，表示圖像中對應位置的灰度值。

3.根據權利要求1所述人體運動質量視覺分析與評價方法，其特征在于，在所述步驟5）中，假設質心周圍四鄰域內像素點沿X方向的速度u以及沿Y方向的速度v均相等，構建LK光流法等式：

式中，和分別表示延X方向的梯度以及Y方向上的梯度，表示前后兩幀該質心點位置的灰度差異，構建出一個包含兩個未知數及四個等式的超定方程，利用最小二乘法即可求解出及。

4.根據權利要求1所述人體運動質量視覺分析與評價方法，其特征在于，利用步驟5）光流法所得各ROI質心的位置以及運動速度，構建基于Kalman濾波器的運動狀態向量：

其中，為第i個ROI的質心位置，為該ROI質心沿X方向和Y方向的運動速度，在此基礎上，使用Kalman預測方程對該質心下一時刻的運動狀態進行預測，最后，對各參評關節質心的歷史運動軌跡以及運動頻率進行記錄，供人員或機器學習模型進行實時或后續的評價。

5.根據權利要求1所述人體運動質量視覺分析與評價方法，其特征在于，步驟6）中，可預先選擇部分特定運動姿勢，針對樣本數據庫中不同類型的參評者，計算其正確姿勢下參評關節的兩兩相對距離，對各距離進行歸一化操作，以該數據為訓練正樣本；同理，以其錯誤姿勢下的計算值為負樣本，訓練機器學習模型，在建立該模型的基礎上，可針對特定運動姿勢的執行過程進行分析評價。