[發明專利]一種基于3D重構的智能健身動作指導方法

有效

• 申請號: 202011369682.5
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112487965B
• 公開（公告）日: 2023-01-31
• 發明（設計）人: 李海天;黃穎;楊振
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06V20/40;G06V40/60;G06V10/75;G11B27/10
• 代理公司: 重慶輝騰律師事務所 50215
• 代理人: 王海軍

本發明涉及智能設備技術領域，特別涉及一種基于3D重構的智能健身動作指導方法；所述方法包括采集用戶運動視頻，并標記出人體的關節點信息；對用戶運動視頻重建出用戶3D運動模型；讀取標準3D運動模型；將用戶3D運動模型分別與不同標準3D運動模型進行尺度縮放匹配；選擇出相似度最高的標準3D運動模型，并得出指導信息產生糾正引導視頻；用戶發出手勢并產生與播放速率和播放進度相對應的控制指令；將接收到的用戶運動視頻、讀取出的標準動作視頻、指導信息和糾正引導視頻合并成為一個視頻，并通過屏幕反饋給用戶；本發明對采集到的運動視頻進行建立3D模型，將比對分析結果提供給用戶，通過手勢對播放進度進行控制，便于用戶學習使用。

技術領域

本發明涉及智能設備技術領域，特別涉及一種基于3D重構的智能健身動作指導方法。

背景技術

隨著時代的迅猛發展，人們的生活質量不斷提高，在物質生活得到滿足下，越來越多的人開始關心身心健康。在生活節奏不斷加速的當今，家庭室內的健身鍛煉成為人們。

在進行健身鍛煉的傳統學習途徑中，主要有通過收集相關鍛煉動作資料自學、健身房教練指導兩種途徑；這兩種途徑對于運動準確性的評判主要是依據人的經驗進行判斷，這種方法對人的依賴性很高，效率卻不高。并且對于自學這種途徑也無法得到用戶訓練過程中的反饋信息并作出進一步指導。

目前，針對于上述技術問題，有相關研究人員提出了以深度學習等方法對運動學習者進行指導，例如中國專利CN2019111430877提出了一種深度學習的運動評判指導方法及系統；該專利通過采集用戶動作的圖像信息，并通過構建的檢測模型進行人體目標檢測以及進行目標個體的關鍵點信息檢測，進一步的根據所述關鍵點信息獲取用戶動作信息且將用戶動作信息與標準動作信息進行比對分析，以獲取比對分析結果，將比對分析結果提供給用戶，有利于用戶據此進行動作的學習，以提高對動作的掌握程度。

還比如，中國專利CN2018112090223提出了一種基于動作識別技術的智能運動指導系統及方法；該專利將動作捕捉技術、機器視覺技術和圖像識別技術和獨創的運動學習模式相結合，采集用戶端數據和標準數據進行多層級對比分析，對用戶在學習過程中的動作進行規范化糾正，借助云端數據對用戶訓練信息進行整合分析，得出結論對用戶提出運動指導意見。

這些指導系統將采集到的動作視頻與標準動作視頻進行比對，形成比對分析結果后顯示出來，用戶將根據顯示結果自行改進動作。但是這些指導系統缺少對動作的3D刻畫，并且現有的3D刻畫技術缺乏比對；導致在對標準動作與實際動作進行比對時出現較大的誤差，使得不能對用戶動作進行準確且規范化的糾正。

發明內容

綜合考慮上述指導系統的優缺點，本發明需要解決深度學習所需的大量數據量和運算量，同時要避免用戶使用可穿戴設備進行數據的采集；基于此，本發明提供了能隨時隨地且準確而規范化地指導用戶進行健身運動的標準化的系統，具體提出了一種基于3D重構的智能健身動作指導方法，用于指導用戶(健身練習者)進行動作上的訓練，以提高對動作的掌握程度。

本發明了提供一種基于3D重構的健身運動指導方法，包括以下步驟：

采集用戶運動視頻，并標記出人體的關節點信息；

對所述用戶運動視頻進行重建，按照人體關節點構建出用戶3D運動模型；

從標準3D運動模型庫中讀取其中的標準3D運動模型；

將用戶3D運動模型分別與不同標準3D運動模型進行尺度縮放匹配；

分別計算用戶3D運動模型與不同標準3D運動模型中對應關節點在同一坐標系中的歐式距離，并計算出同一標準3D運動模型所對應的歐式距離和；

選擇出相似度最高的即歐氏距離和最小的標準3D運動模型，并得出指導信息產生糾正引導視頻；

用戶發出手勢并產生與播放速率和播放進度相對應的控制指令；