[發明專利]一種基于動態識別的太極拳訓練方法及系統

在審

• 申請號: 202210469414.3
• 申請日: 2022-04-30
• 公開（公告）號: CN114870384A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 程亞紅
• 申請（專利權）人: 程亞紅
• 主分類號: A63B71/06
• 分類號: A63B71/06
• 代理公司: 北京麥匯智云知識產權代理有限公司 11754
• 代理人: 吳云

1.一種基于動態識別的太極拳訓練方法，其特征在于，包括：

通過圖像采集設備獲取實時人體運動圖像數據，為獲取到的人體運動圖像數據創建轉發數據包；

基于骨骼節點識別算法識別人體運動圖像數據中包含的與目標用戶對應的骨骼節點圖像，并進行分析計算出運動狀態的骨骼關鍵點數據；

獲取標準骨骼關鍵點數據作為關鍵骨骼節點圖像模型，按順序輸出關鍵骨骼節點圖像與通過圖像采集設備獲取的實時人體運動圖像數據進行比對，以判斷目標用戶是否完成標準動作序列。

2.如權利要求1所述的一種基于動態識別的太極拳訓練方法，其特征在于，所述通過圖像采集設備獲取實時人體運動圖像數據，為獲取到的人體運動圖像數據創建轉發數據包包括：

通過圖像采集設備獲取所請求通道的視頻流，為每一路視頻流通道創建環形緩沖隊列、轉發子線程對應的轉發數據包，數據包包括圖像數據幀的大小、格式、時間t、姿態識別的結果信息。

3.如權利要求2所述的一種基于動態識別的太極拳訓練方法，其特征在于，還包括：

創建檢測線程用于從環形緩沖隊列取得圖像數據幀、快速檢測和發送姿態識別請求。

4.如權利要求1所述的一種基于動態識別的太極拳訓練方法，其特征在于，所述基于骨骼節點識別算法識別人體運動圖像數據中包含的與目標用戶對應的骨骼節點圖像，并進行分析計算出運動狀態的骨骼關鍵點數據包括：

根據確定的骨骼節點圖像模型從人體運動圖像數據中提取與目標用戶對應的骨骼節點圖像，骨骼節點圖像包括多個骨骼節點數據。

5.如權利要求4所述的一種基于動態識別的太極拳訓練方法，其特征在于，還包括：

獲取骨骼關鍵點中包含的每個骨骼節點圖像的識別編號，對每個人體運動圖像數據中包含的所有骨骼節點圖像的識別編號進行編號，得到目標識別編號。

6.如權利要求1所述的一種基于動態識別的太極拳訓練方法，其特征在于，所述獲取標準骨骼關鍵點數據作為關鍵骨骼節點圖像模型，按順序輸出關鍵骨骼節點圖像與通過圖像采集設備獲取的實時人體運動圖像數據進行比對，以判斷目標用戶是否完成標準動作序列包括：

判斷關鍵骨骼節點圖像模型中包含的骨骼節點的個數與通過圖像采集設備獲取的實時人體運動圖像數據的骨骼關鍵點重疊的個數是否大于預設數值。

7.如權利要求6所述的一種基于動態識別的太極拳訓練方法，其特征在于，還包括：

計算關鍵骨骼節點圖像模型中的骨骼節點與實時人體運動圖像數據的骨骼關鍵點重疊之間的差值，判斷差值是否大于預設數值。

8.一種基于動態識別的太極拳訓練系統，其特征在于，包括：

圖像采集模塊，用于通過圖像采集設備獲取實時人體運動圖像數據，為獲取到的人體運動圖像數據創建轉發數據包；

分析計算模塊，用于基于骨骼節點識別算法識別人體運動圖像數據中包含的與目標用戶對應的骨骼節點圖像，并進行分析計算出運動狀態的骨骼關鍵點數據；

判斷模塊，用于獲取標準骨骼關鍵點數據作為關鍵骨骼節點圖像模型，按順序輸出關鍵骨骼節點圖像與通過圖像采集設備獲取的實時人體運動圖像數據進行比對，以判斷目標用戶是否完成標準動作序列。

9.如權利要求8所述的一種基于動態識別的太極拳訓練系統，其特征在于，包括：

用于存儲計算機指令的至少一個存儲器；

與所述存儲器通訊的至少一個處理器，其中當所述至少一個處理器執行所述計算機指令時，所述至少一個處理器使所述系統執行：圖像采集模塊、分析計算模塊及判斷模塊。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述的方法。