一种运动姿态识别方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113657278A(43)申请公布日2021.11.16(21)申请号202110948521.X(22)申请日2021.08.18(71)申请人成都信息工程大学地址610000四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号申请人成都工业学院(72)发明人卢星宇杨磊王天宝魏华尹宇芳(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463代理人何少岩(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图3页(54)发明名称一种运动姿态识别方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本申请提供了一种运动姿态识别方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：针对视频文件中的每一帧视频图像，在该视频图像包括的至少一个人体区域中确定位于该视频图像的中心区域且面积最大的目标人体区域；将该视频图像中的目标人体区域输入到预设的特征提取模型中，得到目标人体区域中目标人体的各关节点的位置坐标；判断各关节点的位置坐标之间的几何关系是否满足标准运动姿态的预设关系条件；若满足预设关系条件，对该视频图像中的目标人体区域进行显示；通过上述方法，有利于避免影响运动人员的正常的运动过程，同时有利于降低人工工作量，提高运动姿态的识别效率。CN113657278ACN113657278A权利要求书1/2页1.一种运动姿态识别方法，其特征在于，包括：针对视频文件中的每一帧视频图像，在该视频图像包括的至少一个人体区域中确定位于该视频图像的中心区域且面积最大的目标人体区域，其中，所述视频文件为记录有目标运动的视频，所述人体区域为包含有单个人体的区域；将该视频图像中的所述目标人体区域输入到预设的特征提取模型中，得到所述目标人体区域中目标人体的各关节点的位置坐标，其中，各所述位置坐标位于以该视频图像中指定位置为坐标原点的坐标系中；判断各所述关节点的位置坐标之间的几何关系是否满足标准运动姿态的预设关系条件；若满足所述预设关系条件，对该视频图像中的所述目标人体区域进行显示。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标运动为俯卧撑时，所述目标人体的关节点包括：臀部、肩部、脚踝、手腕、手肘和膝关节，所述几何关系满足所述预设关系条件，包括：所述几何关系满足以下至少一个条件：所述臀部的纵坐标数值与目标数值之间的差值在第一预设误差范围内，其中，所述目标数值等于所述肩部的纵坐标数值与所述脚踝的纵坐标数值的平均值，所述臀部、所述肩部和所述脚踝位于所述目标人体的同一侧；所述目标人体的手臂的弯曲角度与第一预设角度之间的差值在第二预设误差范围内，其中，所述手臂的弯曲角度是根据所述手腕的位置坐标、所述手肘的位置坐标和所述肩部的位置坐标计算得到的，所述手臂、所述手腕、所述手肘和所述肩部位于所述目标人体的同一侧；所述目标人体的腿部的弯曲角度与第二预设角度之间的差值在第三预设误差范围内，其中，所述腿部的弯曲角度是根据所述臀部的位置坐标、所述膝关节的位置坐标和所述脚踝的位置坐标计算得到的，所述腿部、所述臀部、所述膝关节和所述脚踝位于所述目标人体的同一侧。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：针对每两个相邻帧的第一视频图像和第二视频图像，获取所述第一视频图像中第一目标人体的目标关节点的第一位置坐标，以及获取所述第二视频图像中第二目标人体的目标关节点的第二位置坐标，其中，当所述目标运动为俯卧撑时，所述目标关节点包括臀部和/或肩部；根据所述第一位置坐标、所述第二位置坐标和目标时间间隔，使用预设计算公式计算所述目标运动的速度值，其中，所述目标时间间隔为所述第一视频图像和所述第二视频图像之间的时间间隔；对所述速度值进行显示。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将该视频图像中的所述目标人体区域输入到预设的特征提取模型中前，所述方法还包括：对所述特征提取模型进行网络剪枝。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对该视频图像中的所述目标人体区域进行显示后，所述方法还包括：2CN113657278A权利要求书2/2页为所述目标人体区域添加标准运动姿态的标签。6.一种运动姿态识别装置，其特征在于，包括：确定模块，用于针对视频文件中的每一帧视频图像，在该视频图像包括的至少一个人体区域中确定位于该视频图像的中心区域且面积最大的目标人体区域，其中，所述视频文件为记录有目标运动的视频，所述人体区域为包含有单个人体的区域；输入模块，用于将该视频图像中的所述目标人体区域输入到预设的特征提取模型中，得到所述目标人体区域中目标人体的各关节点的位置坐标，其中，各所述位置坐标位于以该视频图像中指定位置为坐标原点的坐标系中；判断模块，用于判断各所述关节点的位置坐标之间的几何关系是否满足标