[發明專利]一種基于微慣性的無器械健身動作質量評估方法

有效

• 申請號: 202110935608.3
• 申請日: 2021-08-16
• 公開（公告）號: CN113663312B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 陽媛;楊浩然;王慶;王慧青;況余進
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F17/15
• 分類號: G06F17/15;A63B71/06;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

本發明公開了一種基于微慣性的無器械健身動作質量評估方法，可以對人的無器械健身運動進行識別與質量評估。該方法采用狀態?動作兩步分類方法，首先利用3個6軸微慣性傳感器識別人體運動狀態，然后調用Elman?Kalman軌跡估計模型，預測每個傳感器節點的運動軌跡，再將軌跡信號與采集信號用于第二步健身動作分類。完成分類后，將生成的運動序列與標準運動序列庫中的序列進行對比分析，評估動作的全身和局部的標準度與穩定度，并給出動作質量評估結果，用以幫助人們高效、安全地開展徒手健身活動。本發明在人的徒手運動健身過程中，對用戶的健身動作類型能進行有效識別，準確率高，并能對用戶身體各部分的運動姿態做出合理評估。

技術領域

本發明屬于健身運動領域，特別是涉及一種基于微慣性的無器械健身動作質量評估方法。

背景技術

近年來，在國家全民健身政策的推動下，健身理念已經深入人心，人們對健身的需求也越來越旺盛。隨著互聯網的蓬勃發展，居家、線上健身的方式更是吸引了大部分人加入到健身中來。然而，伴隨著健身熱潮，不當運動帶來的損傷也成了全民關注的焦點。

缺乏針對身體情況的科學指導的健身活動，容易對身體造成損傷。科學的健身方式一直是人們所追求的。然而，由于當前健身房私人教練貴，部分人群選擇居家自主鍛煉，存在動作的標準性難以估計的問題。由于用戶自主模仿視頻動作訓練，缺乏專業指導，運動過程中的動作標準性難以判斷，嚴重時會造成永久損傷。

為了解決以上問題經檢索，中國專利公開(公告)號為CN104888444A的專利，提供了一種卡路里消耗和手部姿勢識別的智慧手套、方法及系統，能識別用戶的健身數據以及卡路里消耗。該專利利用慣性傳感器及壓力傳感器對力量訓練動作進行姿態分類，并能在手部姿態發生偏移時及時警告。該手套收集處理的運動數據較為單一，對健身過程的全身姿態不能進行有效的評估，也不能對手部健身過程中實時位置進行評估分析，導致用戶對健身動作整體質量的認知程度低。中國專利公開(公告)號為CN106073793B的專利公開了一種基于微慣性傳感器的姿態跟蹤與識別方法，使用穿戴式微慣性傳感器采集人體姿態數據并進行姿態數據處理，跟蹤并識別用戶的動作和行為，并依據預設標準動作對用戶動作的規范程度進行評判并提出相應修正意見。該專利將人的運動過程拆分成若干基礎動作，采用模板匹配的方式對人的動作進行分類，對模板庫的定義復雜，且模板庫中缺少對運動過程中人體各部分的位置信息。在對人動作進行評估時，以時間序列距離度量來評估用戶動作的標準性。該方法忽略了健身動作對每個部位的要求，僅衡量標準度而忽略了穩定性，重在整體差異性，忽略了局部關鍵位置的動作評分。

當前健身輔助系統在人的健身訓練過程中，缺乏合理的整體、局部質量評估手段，缺少對人體運動過程中各部位的實時位置的判斷，缺少對徒手健身動作的高效分類方法。因此，針對用戶徒手健身訓練，開發適用整體動作、顧及局部關鍵位置的高效動作評估方法，指導人的健身訓練是必要的。

發明內容

針對目前健身輔助系統無法對人健身的動作質量進行評估的問題，本發明提供一種基于微慣性的無器械健身動作質量評估方法，用以指導非專業人士健康、安全、有效地自主開展健身活動。

本發明提供一種基于微慣性的無器械健身動作質量評估方法，包括：

(1)健身運動信息的采集與處理；

步驟(1)中，對健身運動的信息的采集與處理，在人身體上布設6軸慣性傳感器，一共N個，其中上身N_u個，下身N_d個，腰腹1個；

(2)人體健身的狀態-動作兩步分類模型；

無器械健身動作的兩步分類模型，具體步驟為：

(2.1)利用上身、下身各一個傳感器，腰腹一個傳感器，共3個6軸微慣性傳感器信息對人體運動狀態進行粗分類，將運動狀態分為五種類型，具體為：上肢運動、下肢運動、腰腹運動、全身運動和非運動狀態；