[发明专利]一种基于机器视觉的人体动作打分方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的人体动作打分方法，其特征在于，包括：

根据用户选取的动作类别获取动作特征方案，对图像采集角度和位置进行初始校正；

获取用户动作的实际图像，根据所述动作特征方案提取实际图像中对应的关键特征点，所述关键特征点包括头部、颈部、肩部、胸、腹、手肘、手腕、手、臀部、膝盖、脚裸、脚或道具的特征点；

根据所述动作特征方案连接对应关键特征点生成特征连线，所述特征连线包括头颈、颈肩、胸腹、上臂、下臂、大腿、小腿、脚部或手与道具的特征连线；

根据实际图像与标准图像中对应特征连线的匹配度，确定人体动作评分。

2.如权利要求1所述的人体动作打分方法，其特征在于，所述根据实际图像与标准图像中对应特征连线的匹配度，确定人体动作评分的步骤，包括：

根据实际图像中对应特征连线的夹角值，生成第一数据集；

根据标准图像中对应特征连线的夹角值，生成第二数据集；

根据第一数据集和第二数据集中对应夹角值的差值，确定人体动作评分。

3.如权利要求2所述的人体动作打分方法，其特征在于，所述实际图像为连续时间的实际图像，所述根据第一数据集和第二数据集中对应夹角值的差值，确定人体动作评分的步骤，包括：

确定实际图像中的关键帧和过渡帧；

根据第一数据集和第二数据集中对应关键帧的夹角值差值，生成第一评分S1；

根据第一数据集和第二数据集中对应过渡帧的夹角值差值，生成第二评分S2；

根据实际图像与标准图像中对应关键帧和过渡帧的数量，生成第三评分S3；

根据公式确定人体动作评分S，其中D1为第一评分S1的权重，D2为第二评分S2的权重，D3为第三评分S3的权重。

4.如权利要求3所述的人体动作打分方法，其特征在于，所述根据用户选取的动作类别获取动作特征方案，对图像采集角度和位置进行初始校正的步骤，包括：

根据用户选取的动作类别，生成与动作类别对应的动作特征方案；

获取所述动作特征方案对应的拍摄规范和动作规范；

当相机角度和位置符合拍摄规范时，发出第一提示信息；

当用户初始动作符合动作规范时，发出第二提示信息；所述第一提示信息和第二提示信息包括语音信息，图像信息或灯光信息。

5.如权利要求4所述的人体动作打分方法，其特征在于，所述根据实际图像与标准图像中对应特征连线的匹配度，确定人体动作评分的步骤之后，还包括：

显示评分最低的实际图像以及对应帧的标准图像；

在所述实际图像中高亮角度差值最大的特征连线。

6.如权利要求1至5任一项所述的人体动作打分方法，其特征在于，所述动作类别包括武术动作、舞蹈动作、体育项目动作和健身动作。

7.如权利要求1至5任一项所述的人体动作打分方法，，其特征在于，所述道具包括枪、剑、刀、棍、扇、哑铃和杠铃，所述道具的特征连线为所述道具的中轴线。