[发明专利]运动评估方法、装置、计算机设备及存储介质在审
申请号: | 201911002162.8 | 申请日: | 2019-10-21 |
公开(公告)号: | CN110782482A | 公开(公告)日: | 2020-02-11 |
发明(设计)人: | 郭剑飞 | 申请(专利权)人: | 深圳市网心科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/246 | 分类号: | G06T7/246;G06T7/285;G06K9/00 |
代理公司: | 44334 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 | 代理人: | 陈海云 |
地址: | 518063 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 关键帧图像 三维模型 视频数据 几何变换 运动评估 差异度 计算机设备 存储介质 数字化 | ||
1.一种运动评估方法,其特征在于,所述方法包括:
获取教练的第一视频数据及用户的第二视频数据;
提取所述第一视频数据的多个第一关键帧图像及所述第二视频数据的多个第二关键帧图像;
根据所述多个第一关键帧图像对所述多个第二关键帧图像进行几何变换;
根据所述多个第一关键帧图像计算得到第一三维模型及几何变换后的多个第二关键帧图像计算得到第二三维模型;
计算所述第二三维模型与所述第一三维模型之间的差异度;
根据所述差异度确定所述用户的运动得分。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述计算所述第二三维模型与所述第一三维模型之间的差异度之后,所述方法还包括:
在同一显示屏幕播放所述第一视频数据和所述第二视频数据;
根据预设第一提示在所述第二视频数据中提示所述差异度大于所述预设第一差异度阈值时对应的第二人体关键点;及/或
根据预设第二提示在所述第二视频数据中提示所述差异度小于所述预设第二差异度阈值时对应的第二人体关键点。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个第一关键帧图像对所述多个第二关键帧图像进行几何变换包括:
输入所述第一关键帧图像至形体识别模型中得到第一形体数据;
输入所述第二关键帧图像至所述形体识别模型中得到第二形体数据;
根据所述第一形体数据和所述第二形体数据对所述多个第二关键帧图像中的每个第二关键帧图像进行几何变换。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第一形体数据包括第一身高和第一肩宽,所述第二形体数据包括第二身高和第二肩宽,所述根据所述第一形体数据和所述第二形体数据对所述多个第二关键帧图像中的每个第二关键帧图像进行几何变换包括:
计算所述第一身高和所述第二身高的第一比例;
计算所述第一肩宽和所述第二肩宽的第二比例;
对每个所述第二关键帧图像中的每个像素点在纵向方向上进行第一比例的缩放,在横向方向上进行第二比例的缩放。
5.如权利要求1至4中任意一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述多个第一关键帧图像计算得到第一三维模型及几何变换后的多个第二关键帧图像计算得到第二三维模型包括:
检测每个所述第一关键帧图像中的多个第一人体关键点及每个几何变换后的第二关键帧图像中的多个第二人体关键点;
获取每个所述第一人体关键点的第一二维坐标及每个所述第二人体关键点的第二二维坐标;
获取每个所述第一人体关键点的第一深度数据及每个所述第二人体关键点的第二深度数据;
根据每个所述第一人体关键点的第一二维坐标及对应的第一深度数据得到对应的第一三维坐标,及根据每个所述第二人体关键点的第二二维坐标及对应的第二深度数据得到对应的第二三维坐标;
根据多个所述第一三维坐标计算得到第一三维模型及多个所述第二三维坐标计算得到第二三维模型。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述计算所述第二三维模型与所述第一三维模型之间的差异度包括:
将所述第二三维模型中每相邻的两个第二人体关键点进行关联得到多个第一对象;
将所述第一三维模型中每相邻的两个第一人体关键点进行关联得到多个第二对象;
计算每个第一对象与对应的第二对象之间的差异度。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述根据所述差异度确定所述用户的运动得分包括:
获取所述差异度中小于或者等于预设差异度阈值的目标差异度;
计算所述目标差异度的个数;
确定所述个数为所述用户的运动得分。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市网心科技有限公司,未经深圳市网心科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911002162.8/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。