[发明专利]一种基于体育训练的动作捕捉方法及系统在审
| 申请号: | 202210998475.9 | 申请日: | 2022-08-19 |
| 公开(公告)号: | CN115527265A | 公开(公告)日: | 2022-12-27 |
| 发明(设计)人: | 杨颖;张成贵 | 申请(专利权)人: | 武汉学院 |
| 主分类号: | G06V40/20 | 分类号: | G06V40/20;G06V20/64;G06V20/40;G06T17/00 |
| 代理公司: | 成都鱼爪智云知识产权代理有限公司 51308 | 代理人: | 刘爱平 |
| 地址: | 430212 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 体育 训练 动作 捕捉 方法 系统 | ||
1.一种基于体育训练的动作捕捉方法,其特征在于,包括以下步骤:
基于人体骨骼模型采用三维片面建模构建人体三维模型;
实时获取体育训练的人体运动视频数据;
对人体运动视频数据进行视频序列处理,并根据处理后的人体运动视频数据对人体动作进行识别,生成动作捕捉识别信息;
根据动作捕捉识别信息对人体三维模型进行实时调整,以构建实时的人体三维骨骼模型,完成动作捕捉。
2.根据权利要求1所述的一种基于体育训练的动作捕捉方法,其特征在于,还包括以下步骤:
获取目标体育训练项目信息;
根据人体三维骨骼模型和目标体育训练项目信息中的姿势数据对人体动作姿态进行识别,以得到目标姿态信息;
根据目标姿态信息和预置的姿态评估参数对人体动作姿态进行评估,生成姿态评估信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于体育训练的动作捕捉方法,其特征在于,所述根据目标姿态信息和预置的姿态评估参数对人体动作姿态进行评估,生成姿态评估信息的方法包括以下步骤:
根据目标姿态信息中的各个关节数据和预置的姿态评估参数中的关节活跃情况数据和空间特性数据对人体动作姿态进行评估,生成整体姿态评估信息。
4.根据权利要求2所述的一种基于体育训练的动作捕捉方法,其特征在于,还包括以下步骤:
根据目标姿态信息采用SVM分类器对人体动作姿态进行分析,以构建人体局部关节向量;
采用CCA分析方法对人体局部关节向量进行度量分析,生成关节运动趋势预测信息。
5.一种基于体育训练的动作捕捉系统,其特征在于,包括初始模型模块、视频数据获取模块、动作捕捉识别模块以及三维模型构建模块,其中:
初始模型模块,用于基于人体骨骼模型采用三维片面建模构建人体三维模型;
视频数据获取模块,用于实时获取体育训练的人体运动视频数据;
动作捕捉识别模块,用于对人体运动视频数据进行视频序列处理,并根据处理后的人体运动视频数据对人体动作进行识别,生成动作捕捉识别信息;
三维模型构建模块,用于根据动作捕捉识别信息对人体三维模型进行实时调整,以构建实时的人体三维骨骼模型,完成动作捕捉。
6.根据权利要求5所述的一种基于体育训练的动作捕捉系统,其特征在于,还包括目标项目模块、姿态识别模块以及姿态评估模块,其中:
目标项目模块,用于获取目标体育训练项目信息;
姿态识别模块,用于根据人体三维骨骼模型和目标体育训练项目信息中的姿势数据对人体动作姿态进行识别,以得到目标姿态信息;
姿态评估模块,用于根据目标姿态信息和预置的姿态评估参数对人体动作姿态进行评估,生成姿态评估信息。
7.根据权利要求6所述的一种基于体育训练的动作捕捉系统,其特征在于,所述姿态评估模块包括关节子模块,用于根据目标姿态信息中的各个关节数据和预置的姿态评估参数中的关节活跃情况数据和空间特性数据对人体动作姿态进行评估,生成整体姿态评估信息。
8.根据权利要求6所述的一种基于体育训练的动作捕捉系统,其特征在于,还包括局部向量模块和动作预测模块,其中:
局部向量模块,用于根据目标姿态信息采用SVM分类器对人体动作姿态进行分析,以构建人体局部关节向量;
动作预测模块,用于采用CCA分析方法对人体局部关节向量进行度量分析,生成关节运动趋势预测信息。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储一个或多个程序;
处理器;
当所述一个或多个程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
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