[发明专利]基于肌电动作智能识别的视频展示方法和装置

说明书

本说明书实施例提供一种基于肌电动作智能识别的视频展示方法，训练健康状态预测模型，为用户预测用户的健康状态上升空间，将用户的健康状态上升空间输入预先构建的动作决策模型进行决策，输出动作策略，利用动作策略展示动作视频，并利用用户身上佩戴的肌电信号实时采集器采集肌电信号，利用预先用大数据训练的肌电动作识别智能模型根据采集的肌电信号预测用户产生的动作序列，调用动作决策模型结合识别出的动作和用户的健康状态上升空间持续更新输出动作策略实时展示动作视频，反馈用户运动情况提高运动策略与用户的匹配度。通过用肌电信号反馈用户动作并调用动作决策模型从而输出针对性强的动作，提高了运动策略与用户的匹配度提升训练效果。

技术领域

本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种基于肌电动作智能识别的视频展示方法、装置和电子设备。

背景技术

随着短视频的流行，一些博主开始推广健身运动，比如进行直播，但是，不同人的体质不同，用这种统一的动作帮助用户训练，很多用户很难跟上锻炼节奏甚至容易产生身体不适，因此，有必要提供一种新的视频展示方法，提高所展示动作与用户自身情况的匹配度，提升健身和训练的效果。

发明内容

本说明书实施例提供一种基于肌电动作智能识别的视频展示方法、装置和电子设备，用以反馈用户运动情况提高运动策略与用户的匹配度提升训练效果。

本说明书实施例还提供一种基于肌电动作智能识别的视频展示方法，包括：

训练健康状态预测模型，利用所述健康状态预测模型为用户预测用户的健康状态上升空间，将所述用户的健康状态上升空间输入预先构建的动作决策模型进行决策，输出动作策略；

利用所述动作策略向用户展示动作视频，并利用用户身上佩戴的肌电信号实时采集器采集肌电信号，利用预先构建的肌电动作识别智能模型根据采集的肌电信号预测用户产生的动作序列；

调用所述动作决策模型结合识别出的动作和所述用户的健康状态上升空间持续更新输出动作策略实时展示动作视频。

可选地，所述调用所述动作决策模型结合识别出的动作和所述用户的健康状态上升空间持续更新输出动作策略，包括：

比较动作策略和实时识别出的动作，计算动作执行偏差，根据所述动作执行偏差调整动作决策模型，并利用调整后的动作决策模型基于所述用户的健康状态上升空间输出动作策略。

可选地，所述训练健康状态预测模型，包括：

搭建具有第一输入项通道的健康状态预测模型、具有第一输入项通道和第二输入项通道的辅助矫正模型，所述辅助矫正模型的中间层和输出层与健康状态预测模型相同；

采集样本用户的多种生理属性信息，并根据所述生理属性信息的采集频率分为第一输入项信息集合和第二输入项信息集合，其中所述第二输入项信息集合的采集频率低于所述第一输入项信息集合；

将所述第一输入项信息集合和第二输入项信息集合输入到所述辅助矫正模型，得到第一函数值，并根据输出的第一函数值对所述辅助矫正模型进行迭代训练；

将所述第一输入项信息集合输入到健康状态预测模型，得到第二函数值，根据所述第一函数值相比于所述第二函数值的偏差对所述健康状态预测模型进行训练；

获取对用户采集的第一输入项信息，利用所述健康状态预测模型对所述用户的健康状态进行预测，得到用户的健康状态上升空间。

可选地，所述将所述用户的健康状态上升空间输入预先构建的动作决策模型进行决策，包括：

获取样本用户的动作信息和对应的健康状态变化数据，构造激励函数，利用所述样本用户的动作信息和对应的健康状态变化数据对激励函数进行强化学习，生成动作空间，结合强化学习出的激励函数构造动作决策模型；