[发明专利]虚拟互动的健身方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供虚拟互动的健身方法、电子设备及存储介质，其中，健身方法包括以下步骤：通过第一终端采集第一类用户的音频数据和视频数据，将视频数据转换为三维骨骼动作模型，获取目标动作；在第二终端播放音频数据和视频数据；通过每个第二终端实时采集第二类用户的三维视频数据，获取待测动作；以及判断每个第二终端的待测动作与目标动作是否匹配，若否，则获取第一类用户的身体影像和第二类用户的身体影像，将第二类用户的身体影像叠加到第一类用户的视频数据中，并在第一终端播放，将第一类用户的身体影像叠加到第二类用户的视频数据中，并在第二终端播放。本发明避免了实体健身器材对空间的占用，大大降低了健身的门槛。

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种虚拟互动的健身方法、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，健身是当代人的重要需求之一，越来越多地人们喜欢去健身房或是自行购买健身器械进行健身，但是由于在健身房请教练指导价格昂贵，而且健身器材不易于收纳，这些问题抬高了健身的门槛。例如，酒店、办公室等场所，受制于场地有限，用户几乎难以进行有效的锻炼。

人类的动作捕捉及识别方法，在当今社会具有非常广泛的应用，例如：智能监控、人机交互的体感游戏、视频检索等等。

人类的动作检测识别，从基于传统的RGB视频序列过渡到当今流行的RGB-D视频序列，运动轨迹一直作为重要的特征发展着。传统的运动轨迹的捕捉往往基于特征点的检测算法，不同的特征点检测方法会得出完全不同的运动轨迹。同时，由于特征点在不同帧的检索非常不稳定，在整个视频序列中，特征点往往不连续，因此对于特征点轨迹法多采用基于直方图的统计方法，对整个视频序列进行计算并统计后，采用支持向量机等分类器进行分类。

这些视频序列的匹配计算方法计算量大，无法即时响应，也无法适用于民用级别的人机交互，尤其对于直播场景中的动作识别比对和纠错。因此，现有技术对于直播场景中健身识别纠错的人机交互而言，难以实现系统实时反馈动作是否出错的需求。

发明内容

本发明为了克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种虚拟互动的健身方法、电子设备及存储介质，克服了现有技术的困难，避免了实体健身器材对空间的占用，能够将普通的显示设备改建为互动式健身设备，创造了一种在线健身教练一对一辅导的新颖体验，帮助健身教练从远程矫正学员的动作，大大降低了健身的门槛。

根据本发明的一个方面，提供一种虚拟互动的健身方法，包括以下步骤：

S110、通过第一终端采集第一类用户的音频数据和视频数据，将所述视频数据转换为三维骨骼动作模型，获取视频数据中人体的多个骨骼点的坐标及多个骨骼点之间形成的向量，根据视频数据中人体的多个骨骼点的坐标及多个骨骼点之间形成的向量对视频中人体进行动作识别以确定目标动作；

S120、于一个或多个第二终端播放通过所述第一终端采集的音频数据和视频数据；

S130、通过每个所述第二终端实时采集第二类用户的三维视频数据，并实时生成待测三维骨骼动作模型，根据当前在第二终端播放的视频数据的目标动作将当前待测三维骨骼动作模型作为一待测动作，将该待测动作与该目标动作形成一匹配组；以及

S140、判断每个所述第二终端的待测动作与目标动作是否匹配，若是则返回步骤S130，若否，则执行步骤S150；

S150、自所述第一类用户的视频数据中抠图获取第一类用户的身体影像，自不匹配的所述第二类用户的视频数据中抠图获取第二类用户的身体影像，将不匹配的所述第二类用户的身体影像叠加到所述第一类用户的视频数据中，并在所述第一终端播放，将所述第一类用户的身体影像叠加到不匹配的所述第二类用户的视频数据中，并在所述第二终端播放，返回步骤S140。

优选地，所述步骤S150中，不匹配的所述第二类用户的身体影像作为前景叠加到所述第一类用户的视频数据中，