基于多维度运动能力识别的训练方法、系统、终端及介质与流程

本发明涉及智能健身技术领域，更具体地说，它涉及基于多维度运动能力识别的训练方法、系统、终端及介质。

背景技术：

在如今全民互联网时代，互联网会占用生活的大部分时间，同时随着生活节奏的加快，越来越多人的身体处于亚健康状态，但是又很难抽出时间进行户外运动，大多选择在家里自己对照网上的运动教程进行运动健身，由于缺乏专业指导，健身训练效果不显著，通过选择智能设备进行辅导训练。然而，训练对象在健身训练过程中，现有的智能健身设备无法根据训练对象的缺陷有针对性的训练，其训练的目的性误差大，导致训练效果不理想。因此，如何研究设计一种基于多维度运动能力识别的训练方法、系统、终端及介质是我们目前急需解决的问题。

技术实现要素：

为解决现有智能健身设备无法根据训练对象的缺陷有针对性的训练，其训练的目的性误差大，导致训练效果不理想的问题，本发明的目的是提供基于多维度运动能力识别的训练方法、系统、终端及介质。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：

第一方面，提供了基于多维度运动能力识别的训练方法，包括以下步骤：

构建由多个标准动作数据组成的动作库，每个标准动作数据分为柔韧性讲解视频流、敏捷度训练视频流、力量训练视频流；

采集训练对象的运动图像信息，并从运动图像信息提取对应标准动作的至少三个关键帧，以及在关键帧中对应标定关键节点、位于相邻关键节点之间均匀分布的中间节点；

根据关键帧中关键节点的运动变换状态模拟计算关键帧的运动矢量，参考中间节点对运动矢量分析计算得到训练对象练习对应标准动作的柔韧性、敏捷度以及力量的能力值；

根据标准能力值判断训练对象的能力值是否合格，并根据不合格的运动能力从动作库选取相应的视频流后生成训练计划。

进一步的，所述柔韧性的能力值分析计算具体为：

根据关键帧中关键节点的运动矢量构建空间运动曲线图；

以当前关键帧中关键节点之间的中间节点数量与标准关键帧中关键节点之间中间节点数量的比值对空间动曲线图进行拉伸或压缩变换后得到空间仿真曲线图；

将空间仿真曲线图与标准空间曲线图进行对比分析，计算得到关键节点在关键帧时间轴上位移偏量；

根据标准位移误差对位移偏量进行整体误差消除后计算得到关键节点的柔韧性能力值。

进一步的，所述敏捷度的能力值分析计算具体为：

根据空间仿真曲线图与标准空间曲线图计算当前关键帧中关键节点与标准关键帧中关键节点的位移量；

根据关键帧时间轴计算得到各个时间段内关键节点的运动速率；

根据标准速率误差对运动速率进行整体误差消除后计算得到关键节点的敏捷度能力值。

进一步的，所述力量的能力值分析计算具体为：

根据预定时间间隔在关键帧时间轴上采集当前关键帧前后至少一个波动帧；

根据当前关键帧、波动帧中关键节点的运动矢量计算对应的振幅、振动频率；

根据振幅、振动频率生成波动曲线图，通过对波动曲线图分析得到关键节点的表示稳定性的力量能力值。

第二方面，提供了基于多维度运动能力识别的训练系统，包括：

动作库构建模块，构建由多个标准动作数据组成的动作库，每个标准动作数据分为柔韧性讲解视频流、敏捷度训练视频流、力量训练视频流；

图像处理模块，采集训练对象的运动图像信息，并从运动图像信息提取对应标准动作的至少三个关键帧，以及在关键帧中对应标定关键节点、位于相邻关键节点之间的至少一个中间节点；

能力值计算模块，根据关键帧中关键节点、中间节点的运动变换状态模拟计算关键帧的运动矢量，对运动矢量分析计算得到训练对象练习对应标准动作的柔韧性、敏捷度以及力量的能力值；

计划生成模块，根据标准能力值判断训练对象的能力值是否合格，并根据不合格的运动能力从动作库选取相应的视频流后生成训练计划。

进一步的，所述能力值计算模块包括由空间曲线单元、仿真曲线单元、位移偏量计算单元、柔性计算单元组成的柔韧性子模块；

空间曲线单元，用于根据关键帧中关键节点的运动矢量构建空间运动曲线图；

仿真曲线单元，用于以当前关键帧中关键节点之间的中间节点数量与标准关键帧中关键节点之间中间节点数量的比值对空间动曲线图进行拉伸或压缩变换后得到空间仿真曲线图；

位移偏量计算单元，用于将空间仿真曲线图与标准空间曲线图进行对比分析，计算得到关键节点在关键帧时间轴上位移偏量；

柔性计算单元，用于根据标准位移误差对位移偏量进行整体误差消除后计算得到关键节点的柔韧性能力值。

进一步的，所述能力值计算模块还包括由位移量计算单元、速率计算单元、敏捷度计算单元组成的敏捷度子模块；

位移量计算单元，用于根据空间仿真曲线图与标准空间曲线图计算当前关键帧中关键节点与标准关键帧中关键节点的位移量；

速率计算单元，用于根据关键帧时间轴计算得到各个时间段内关键节点的运动速率；

敏捷度计算单元，用于根据标准速率误差对运动速率进行整体误差消除后计算得到关键节点的敏捷度能力值。

进一步的，所述能力值计算模块还包括由采集单元、波动计算单元、力量计算单元组成的力量子模块；

采集单元，用于根据预定时间间隔在关键帧时间轴上采集当前关键帧前后至少一个波动帧；

波动计算单元，用于根据当前关键帧、波动帧中关键节点的运动矢量计算对应的振幅、振动频率；

力量计算单元，用于根据振幅、振动频率生成波动曲线图，通过对波动曲线图分析得到关键节点的表示稳定性的力量能力值。

第三方面，提供了一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面中任意一项所述的基于多维度运动能力识别的训练方法。

第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行可实现如第一方面中任意一项所述的基于多维度运动能力识别的训练方法。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、本发明通过对训练对象的柔韧性、敏捷度、力量进行多维度运动能力识别与分析，能够准确的根据训练对象的缺陷有针对性的训练，训练的目的性误差小，显著提高了训练效果；

2、本发明通过关键节点和中间节点标定，以实际中间节点数量与标准节点数量的比值将不同训练对象的运动能力仿真成与标准训练对象匹配的对象，在运动能力计算与分析的过程中提高计算的准确性，避免不同年龄、身高、体型的人群在运动能力识别过程中存在较大误差。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1是本发明实施例中的整体流程图；

图2是本发明实施例中柔韧性能力值计算流程图；

图3是本发明实施例中敏捷度能力值计算流程图；

图4是本发明实施例中力量能力值计算流程图；

图5是本发明实施例中的系统架构图。

附图中标记及对应的零部件名称：

101、动作库构建模块；102、图像处理模块；103、能力值计算模块；104、计划生成模块；201、柔韧性子模块；202、空间曲线单元；203、仿真曲线单元；204、位移偏量计算单元；205、柔性计算单元；301、敏捷度子模块；302、位移量计算单元；303、速率计算单元；304、敏捷度计算单元；401、力量子模块；402、采集单元；403、波动计算单元；404、力量计算单元。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例1-2和附图1-5，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例1：基于多维度运动能力识别的训练方法，如图1所示，包括以下步骤：

s101：构建由多个标准动作数据组成的动作库，每个标准动作数据分为柔韧性讲解视频流、敏捷度训练视频流、力量训练视频流。

s102：采集训练对象的运动图像信息，并从运动图像信息提取对应标准动作的至少三个关键帧，以及在关键帧中对应标定关键节点、位于相邻关键节点之间均匀分布的中间节点。

s103：根据关键帧中关键节点的运动变换状态模拟计算关键帧的运动矢量，参考中间节点对运动矢量分析计算得到训练对象练习对应标准动作的柔韧性、敏捷度以及力量的能力值。

s104：根据标准能力值判断训练对象的能力值是否合格，并根据不合格的运动能力从动作库选取相应的视频流后生成训练计划。

在s103中，如图2所示，柔韧性的能力值分析计算具体为：

s201：根据关键帧中关键节点的运动矢量构建空间运动曲线图。

s202：以当前关键帧中关键节点之间的中间节点数量与标准关键帧中关键节点之间中间节点数量的比值对空间动曲线图进行拉伸或压缩变换后得到空间仿真曲线图。

s203：将空间仿真曲线图与标准空间曲线图进行对比分析，计算得到关键节点在关键帧时间轴上位移偏量。

s204：根据标准位移误差对位移偏量进行整体误差消除后计算得到关键节点的柔韧性能力值。

在s103中，如图4所示，敏捷度的能力值分析计算具体为：

s301：根据空间仿真曲线图与标准空间曲线图计算当前关键帧中关键节点与标准关键帧中关键节点的位移量。

s302：根据关键帧时间轴计算得到各个时间段内关键节点的运动速率。

s303：根据标准速率误差对运动速率进行整体误差消除后计算得到关键节点的敏捷度能力值。

在s103中，如图4所示，力量的能力值分析计算具体为：

s401：根据预定时间间隔在关键帧时间轴上采集当前关键帧前后至少一个波动帧。

s402：根据当前关键帧、波动帧中关键节点的运动矢量计算对应的振幅、振动频率。

s403：根据振幅、振动频率生成波动曲线图，通过对波动曲线图分析得到关键节点的表示稳定性的力量能力值。

实施例2：基于多维度运动能力识别的训练系统，如图5所示，包括动作库构建模块101、图像处理模块102、能力值计算模块103、计划生成模块104。其中，动作库构建模块101，构建由多个标准动作数据组成的动作库，每个标准动作数据分为柔韧性讲解视频流、敏捷度训练视频流、力量训练视频流。图像处理模块102，采集训练对象的运动图像信息，并从运动图像信息提取对应标准动作的至少三个关键帧，以及在关键帧中对应标定关键节点、位于相邻关键节点之间的至少一个中间节点。能力值计算模块103，根据关键帧中关键节点、中间节点的运动变换状态模拟计算关键帧的运动矢量，对运动矢量分析计算得到训练对象练习对应标准动作的柔韧性、敏捷度以及力量的能力值。计划生成模块104，根据标准能力值判断训练对象的能力值是否合格，并根据不合格的运动能力从动作库选取相应的视频流后生成训练计划。

能力值计算模块103包括由空间曲线单元202、仿真曲线单元203、位移偏量计算单元204、柔性计算单元205组成的柔韧性子模块201。其中，空间曲线单元202，用于根据关键帧中关键节点的运动矢量构建空间运动曲线图。仿真曲线单元203，用于以当前关键帧中关键节点之间的中间节点数量与标准关键帧中关键节点之间中间节点数量的比值对空间动曲线图进行拉伸或压缩变换后得到空间仿真曲线图。位移偏量计算单元204，用于将空间仿真曲线图与标准空间曲线图进行对比分析，计算得到关键节点在关键帧时间轴上位移偏量。柔性计算单元205，用于根据标准位移误差对位移偏量进行整体误差消除后计算得到关键节点的柔韧性能力值。

能力值计算模块103还包括由位移量计算单元302、速率计算单元303、敏捷度计算单元304组成的敏捷度子模块301。位移量计算单元302，用于根据空间仿真曲线图与标准空间曲线图计算当前关键帧中关键节点与标准关键帧中关键节点的位移量。速率计算单元303，用于根据关键帧时间轴计算得到各个时间段内关键节点的运动速率。敏捷度计算单元304，用于根据标准速率误差对运动速率进行整体误差消除后计算得到关键节点的敏捷度能力值。

能力值计算模块103还包括由采集单元402、波动计算单元403、力量计算单元404组成的力量子模块401。采集单元402，用于根据预定时间间隔在关键帧时间轴上采集当前关键帧前后至少一个波动帧。波动计算单元403，用于根据当前关键帧、波动帧中关键节点的运动矢量计算对应的振幅、振动频率。力量计算单元404，用于根据振幅、振动频率生成波动曲线图，通过对波动曲线图分析得到关键节点的表示稳定性的力量能力值。

工作原理：通过对训练对象的柔韧性、敏捷度、力量进行多维度运动能力识别与分析，能够准确的根据训练对象的缺陷有针对性的训练，训练的目的性误差小，显著提高了训练效果；通过关键节点和中间节点标定，以实际中间节点数量与标准节点数量的比值将不同训练对象的运动能力仿真成与标准训练对象匹配的对象，在运动能力计算与分析的过程中提高计算的准确性，避免不同年龄、身高、体型的人群在运动能力识别过程中存在较大误差。

以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

起点商标作为专业知识产权交易平台，可以帮助大家解决很多问题，如果大家想要了解更多知产交易信息请点击 【在线咨询】或添加微信 【19522093243】与客服一对一沟通，为大家解决相关问题。

此文章来源于网络,如有侵权,请联系删除