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[發(fā)明專利]一種基于人體姿態(tài)估計的武術動作識別方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202210052217.1 申請日: 2022-01-18
公開(公告)號: CN114419505A 公開(公告)日: 2022-04-29
發(fā)明(設計)人: 黃繼風;姜康 申請(專利權)人: 上海師范大學
主分類號: G06V20/40 分類號: G06V20/40;G06V40/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/80;G06V10/82
代理公司: 北京百年育人知識產(chǎn)權代理有限公司 11968 代理人: 劉朋
地址: 200233 *** 國省代碼: 上海;31
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 人體 姿態(tài) 估計 武術 動作 識別 方法
【說明書】:

發(fā)明公開了一種基于人體姿態(tài)估計的武術動作識別方法,涉及武術動作識別技術領域,本發(fā)明包括如下步驟:獲取標準的教學視頻;將所述教學視頻根據(jù)武術動作提取短視頻,得到單幀人物動作圖片;將所述單幀人物動作圖片送入人體姿態(tài)識別網(wǎng)絡得到關節(jié)點數(shù)據(jù);對所述關節(jié)點數(shù)據(jù)進行標準化、歸一化處理;將處理后的所述關節(jié)點數(shù)據(jù)進行分類,根據(jù)分類結果對所述關節(jié)點數(shù)據(jù)進行保存,并顯示;本發(fā)明的實施,使得動作方面不僅有固定簡單的動作,而且網(wǎng)絡較為輕巧,處理速度較快,人體姿態(tài)識別網(wǎng)絡在實際中部署比動作識別網(wǎng)絡要簡單,能夠有效的識別出視頻中人物所作的動作,能夠有效的輔助裁判員對武術動作進行評分,提高評分的準確性,使評分更有依據(jù)。

技術領域

本發(fā)明涉及武術動作識別技術領域,尤其涉及一種基于人體姿態(tài)估計的武術動作識別方法。

背景技術

隨著我國智能技術的高速發(fā)展,各類新型先進技術開始不斷呈現(xiàn)于人們眼前,滿足人們越來越高的技術需求。當前,在武術領域中,就已利用計算機視覺特性解析技術以及圖像處理技術對武術動作進行深入剖析,以此為武術運動員動作識別與評判提供科學參考。在這樣的背景下,就需要借助計算機圖像處理技術對武術動作進行識別,以及時找到動作中存在的問題,對動作進行糾正,保證動作訓練的規(guī)范性和科學性。對武術動作的識別研究中,有主要集中于以下幾個方法:Kinect方法,模板匹配法,光流法對視頻中的動作進行識別,或者使用深度學習對武術動作進行識別。隨著研究人員對“人工智能”領域認識的不斷深化,越來越多的方法不再局限于傳統(tǒng)的機器學習以及計算機視覺方法,深度學習方法在計算機視覺領域中突飛猛進,表現(xiàn)出極強的競爭力。

現(xiàn)有人體動作研究大都是基于雙流法,基于RGB:Two-StreamCNN、C3D、TSN基于骨架圖序列:Part-AwareLSTM、GCN;這些技術都僅限于實驗室,動作方面僅有固定簡單的動作,而且網(wǎng)絡十分龐大,雙流法的速度十分慢,從以上幾個因素可以看出在實際中部署十分困難,為此我們提出一種基于人體姿態(tài)估計的武術動作識別方法來解決上述問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術中存在現(xiàn)有的技術都僅限于實驗室,動作方面僅有固定簡單的動作,而且網(wǎng)絡十分龐大,雙流法的速度十分慢,從以上幾個因素可以看出在實際中部署十分困難的問題,而提出的一種基于人體姿態(tài)估計的武術動作識別方法。

為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用了如下技術方案:

一種基于人體姿態(tài)估計的武術動作識別方法,包括如下步驟:

獲取標準的教學視頻;

將所述教學視頻根據(jù)武術動作提取短視頻,得到單幀人物動作圖片;

將所述單幀人物動作圖片送入人體姿態(tài)識別網(wǎng)絡得到關節(jié)點數(shù)據(jù);

對所述關節(jié)點數(shù)據(jù)進行標準化、歸一化處理;

將處理后的所述關節(jié)點數(shù)據(jù)進行分類,根據(jù)分類結果對所述關節(jié)點數(shù)據(jù)進行保存,并顯示。

優(yōu)選地,將所述教學視頻根據(jù)武術動作提取短視頻,得到單幀人物動作圖片,短視頻時間為1-2秒,視頻為60幀。

優(yōu)選地,將所述單幀人物動作圖片送入人體姿態(tài)識別網(wǎng)絡進行檢測和優(yōu)化得到關節(jié)點數(shù)據(jù),檢測步驟如下:

通過神經(jīng)網(wǎng)絡訓練提取圖像外部特征;

根據(jù)所述圖像外部特征進行預測,得到關節(jié)點位置和連接信息;

將所述圖像外部特征、關節(jié)點位置和連接信息進行融合,進行再次訓練;

根據(jù)訓練結果得到關節(jié)點數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地,優(yōu)化步驟如下:

確定主關節(jié)點;

對部分關節(jié)點進行缺失補充。

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