[发明专利]基于计算机视觉深度学习算法的姿态评估打分方法和系统

摘要

基于计算机视觉深度学习算法的姿态评估打分方法和系统，包括步骤：采集运动者的图像，提取骨架，骨架具有若干个关节部位和关节点；获取各个关节点的空间位置信息；将获取到的当前图像的各关节点信息与样本库中的图像关节点信息进行比对，计算两者对应位置关节点的空间距离和关节点之间连接的肢体的角度，将两个结果进行融合，计算出两者的当前匹配值；根据匹配的结果记录为较大分值或者较小分值；统计分数，将已经被标注颜色的图像和对应的分数进行显示，供用户查看。本发明使用方便，具有较强的教学用途。

主权项

1.基于计算机视觉深度学习算法的姿态评估打分方法，包括以下步骤：采集运动者的图像，提取运动者的骨架，该骨架具有若干个关节部位和关节点，每个部位都包含至少一个关节点；获取各个关节点的空间位置信息；使用基于关节点空间距离和肢体角度的匹配算法，将获取到的当前图像的各关节点信息与样本库中的图像关节点信息进行比对，计算两者对应位置关节点的空间距离和关节点之间连接的肢体的角度，将两个结果进行融合，计算出两者的当前匹配值；若两者的当前匹配值大于等于预设匹配值，则表明运动者当前关节点的姿态符合标准要求，显示绿色表示当前关节点及相连肢体所处位置合格，并且记录为较大分值进行存储；若两者的当前匹配值小于预设匹配值，则表明运动者当前关节点的姿态不符合标准要求，显示红色表示当前关节点及相连肢体所处位置不合格，并且记录为较小分值进行存储；统计分数，将已经被标注颜色的图像和对应的分数进行显示，供用户查看。