[發(fā)明專利]一種智能識別仰臥起坐動作姿態(tài)完成狀況的系統(tǒng)和方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110792620.3
• 申請日: 2021-07-14
• 公開（公告）號: CN113255622B
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發(fā)明（設計）人: 林平;李瀚懿;丁觀蓮;陳天宜
• 申請（專利權）人: 北京壹體科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G16H20/30
• 代理公司: 北京捷誠信通專利事務所(普通合伙) 11221
• 代理人: 王衛(wèi)東

本發(fā)明公開了一種智能識別仰臥起坐動作姿態(tài)完成狀況的系統(tǒng)和方法，包括以下步驟：設定與動作姿態(tài)對應的身體相關部位所形成的關鍵角；比較測試視頻中相鄰兩幀圖像中的關鍵角，并對關鍵角的比較結果進行標識；將所述標識串聯(lián)組成結果列表，并根據(jù)所述結果列表中標識的改變，獲得動作姿態(tài)的完成狀況。本發(fā)明，通過比較視頻中前后兩幀圖像的關鍵角識別身體下降階段和身體上升階段，近而識別出動作姿態(tài)的完成狀況，無須訓練識別模型，利用視頻圖像可以直接識別，簡化了算法，部署快速方便。

技術領域

本發(fā)明涉及圖像智能識別技術領域，具體涉及一種智能識別仰臥起坐動作姿態(tài)完成狀況的系統(tǒng)和方法。

背景技術

仰臥起坐是最常見的鍛煉身體（力量訓練）的方式之一，由于仰臥起坐鍛煉簡單易行，不受場地的限制。因此，是軍事訓練的必修科目，同時也成為了各級學校力量訓練和考核的重要科目。

在仰臥起坐鍛煉或考核過程中，動作是否標準及計數(shù)是衡量對鍛煉或考核結果十分重要。

隨著AI技術的發(fā)展進步，仰臥起坐的自動識別計數(shù)，已經(jīng)開始取代人工計數(shù)而逐漸得以廣泛應用。例如：中國發(fā)明專利CN111368810B公開了一種基于人體及骨骼關鍵點識別的仰臥起坐檢測系統(tǒng)及方法，檢測連續(xù)幀中的人體框形態(tài)變化、人體骨骼關鍵點的以腰部關鍵點與肩部關鍵點構成的直線與水平位置構成的夾角變化情況來綜合判斷其為躺下、坐立、還是在由躺下到坐立的過程中，從而完成被測試者固定時間內(nèi)仰臥起坐的檢測。但是存在以下問題：

1、該方案基于兩個參數(shù)實現(xiàn)，一個是被測試者胯肩骨骼關鍵點連線與水平線夾角V；另一個是人體框?qū)蔷€與底邊夾角V’。其中，人體框的識別誤差較大，從而造成識別結果不夠準確。

2、該方案采用的仰臥起坐行為識別模塊，基于注意力機制、LSTM的仰臥起坐行為識別深度學習模型訓練過程為：采集不同年齡、性別、身材的被測試者的仰臥起坐視頻圖像標注為正樣本，同時采集一些非仰臥起坐視頻標注為負樣本；以當前已公開的注意力機制、LSTM，微調(diào)相應參數(shù)構建一個端到端的具有雙層結構的網(wǎng)絡；模型的輸入視頻幀序列，輸出當前幀序列端是否為一次仰臥起坐行為。模型的訓練需要大量的樣本數(shù)據(jù)，前期工作量較大。

有鑒于此，需要對現(xiàn)有的仰臥起坐動作姿態(tài)完成狀況智能識別算法進行改進，以提高識別準確率，并減少前期工作量，方便系統(tǒng)的部署。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述缺陷，本發(fā)明所要解決的技術問題在于提供一種智能識別仰臥起坐動作姿態(tài)完成狀況的系統(tǒng)和方法，以解決現(xiàn)有技術識別結果不夠準確、前期需要大量的樣本數(shù)據(jù)訓練模型，工作量較大的問題。

為此，本發(fā)明提供了一種智能識別仰臥起坐動作姿態(tài)完成狀況的方法，包括以下步驟：

將完成一次仰臥起坐的標準動作姿態(tài)劃分為身體上升階段和身體下降階段兩個階段；

設定肩關節(jié)、腰關節(jié)和膝關節(jié)形成的夾角為關鍵角；

比較測試視頻中前、后相鄰的兩幀圖像中的關鍵角，并對前、后相鄰的兩幀圖像中的關鍵角的比較結果進行標識，將所述標識串聯(lián)組成結果列表；

使用滑動窗口遍歷所述結果列表，并將滑動窗口內(nèi)的所有標識替換為數(shù)量最多的標識，所述滑動窗口至少包括五幀；

根據(jù)結果列表中所述標識的改變，識別獲得仰臥起坐的身體上升階段和身體下降階段；

根據(jù)識別獲得的仰臥起坐的身體上升階段和身體下降階段的交替，識別出仰臥起坐的動作姿態(tài)。

在上述方法中，優(yōu)選地，所述標識采用數(shù)字0或1表示。

在上述方法中，優(yōu)選地，通過檢測關鍵角是否小于第一閾值，判斷身體上升動作是否完成，并在身體上升動作完成時生成第一完成標記；