CN109446914A - 检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备 - Google Patents

检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备 Download PDF

Info

Publication number
CN109446914A
CN109446914A CN201811146551.3A CN201811146551A CN109446914A CN 109446914 A CN109446914 A CN 109446914A CN 201811146551 A CN201811146551 A CN 201811146551A CN 109446914 A CN109446914 A CN 109446914A
Authority
CN
China
Prior art keywords
movement
corresponding relationship
standard
music
accuracy
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201811146551.3A
Other languages
English (en)
Inventor
韩建蕊
孙勋悦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhongshan Happy Electronics Co Ltd
Zhongshan Transtek Electronics Co Ltd
Original Assignee
Zhongshan Happy Electronics Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhongshan Happy Electronics Co Ltd filed Critical Zhongshan Happy Electronics Co Ltd
Priority to CN201811146551.3A priority Critical patent/CN109446914A/zh
Publication of CN109446914A publication Critical patent/CN109446914A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G06V40/23—Recognition of whole body movements, e.g. for sport training
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06395—Quality analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G06Q50/205—Education administration or guidance
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10H—ELECTROPHONIC MUSICAL INSTRUMENTS; INSTRUMENTS IN WHICH THE TONES ARE GENERATED BY ELECTROMECHANICAL MEANS OR ELECTRONIC GENERATORS, OR IN WHICH THE TONES ARE SYNTHESISED FROM A DATA STORE
    • G10H2210/00—Aspects or methods of musical processing having intrinsic musical character, i.e. involving musical theory or musical parameters or relying on musical knowledge, as applied in electrophonic musical tools or instruments
    • G10H2210/031—Musical analysis, i.e. isolation, extraction or identification of musical elements or musical parameters from a raw acoustic signal or from an encoded audio signal
    • G10H2210/071—Musical analysis, i.e. isolation, extraction or identification of musical elements or musical parameters from a raw acoustic signal or from an encoded audio signal for rhythm pattern analysis or rhythm style recognition
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10H—ELECTROPHONIC MUSICAL INSTRUMENTS; INSTRUMENTS IN WHICH THE TONES ARE GENERATED BY ELECTROMECHANICAL MEANS OR ELECTRONIC GENERATORS, OR IN WHICH THE TONES ARE SYNTHESISED FROM A DATA STORE
    • G10H2210/00—Aspects or methods of musical processing having intrinsic musical character, i.e. involving musical theory or musical parameters or relying on musical knowledge, as applied in electrophonic musical tools or instruments
    • G10H2210/031—Musical analysis, i.e. isolation, extraction or identification of musical elements or musical parameters from a raw acoustic signal or from an encoded audio signal
    • G10H2210/076—Musical analysis, i.e. isolation, extraction or identification of musical elements or musical parameters from a raw acoustic signal or from an encoded audio signal for extraction of timing, tempo; Beat detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

本发明提供了一种检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备，涉及运动检测技术领域，该方法包括：获取当前音乐的节奏特征以及佩戴智能穿戴设备的对象的动作特征；根据节奏特征和动作特征生成实际对应关系；比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系；其中，标准对应关系由当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成；根据比较结果确定对象的动作的准确度信息。本发明实施例提供的检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备，可以通过智能穿戴设备判断动作的准确度，进而帮助提高动作规范性，从而提高教练的指导效率及团队成员的体验度。

Description

检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备
技术领域
本发明涉及运动检测技术领域，尤其是涉及一种检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备。
背景技术
广场舞作为一种日益流行的中老年团体活动，对中老年人身体健康的良性影响逐渐得到更多认可，群众参与广场舞的热情高涨，在社区、广场等场所出现了越来越多的广场舞团队。广场舞团队中一般会有一名或数名专职、兼职教练，可以对团队中的成员进行舞蹈技术指导，包括舞蹈教学及练习等。
在教学过程中，每位成员对舞蹈动作的熟练程度均是由教练人工进行辨识，并根据经验确定是否需要进行加强练习。在团队成员较多时，教练无法关注到每个成员的具体每个动作，导致教练和学员均无法准确确定舞蹈动作是否标准，也就无法对团队整体的熟练程度进行评估，对教练和团队制定完善合理的舞蹈教学计划造成了很大困难，降低了教练的指导效率，也降低了团队成员的体验度。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备，可以提高教练的指导效率及团队成员的体验度。
第一方面，本发明实施例提供了一种检测运动准确度的方法，应用于智能穿戴设备，该方法包括：获取当前音乐的节奏特征以及佩戴智能穿戴设备的对象的动作特征；根据节奏特征和动作特征生成实际对应关系；比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系；其中，标准对应关系由当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成；根据比较结果确定对象的动作的准确度信息。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，获取当前音乐的节奏特征的步骤包括：根据采集的外界音乐、内部播放的音乐或者乐谱确定当前音乐的节奏特征。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，根据节奏特征和动作特征生成实际对应关系的步骤包括：确定节奏特征包括的音乐节拍以及动作特征包括的动作类型和动作类型对应的动作数量；其中，动作类型包括肢体部位和/或肢体动作方式；根据时间先后顺序确定音乐节拍与动作特征的实际对应关系。
结合第一方面及其可能的实施方式之一，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，还包括：获取当前音乐的标准动作特征；确定节奏特征包括的音乐节拍以及标准动作特征包括的动作类型和动作类型对应的动作数量；其中，动作类型包括肢体部位和/或肢体动作方式；根据时间先后顺序确定音乐节拍与标准动作特征的标准对应关系。
结合第一方面的第三种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，获取当前音乐的标准动作特征的步骤包括：在对象进行标准动作演练时，获取标准动作特征；或者，接收对象手动输入的标准动作特征；或者接收根据预设规则自动生成的标准动作特征。
结合第一方面及其第一至第二种可能的实施方式之一，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，该方法还包括：从终端或其他智能穿戴设备下载当前音乐的标准对应关系；或者，在智能穿戴设备的存储区查找预先存储的当前音乐的标准对应关系。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系的步骤包括：比较实际对应关系与标准对应关系中，相对应的音乐节拍的动作类型和/或动作数量是否一致；以及，比较相对应的音乐节拍的动作类型的起止时间是否一致。
结合第一方面或第一方面的第六种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，根据比较结果确定对象的动作的准确度信息的步骤包括：将实际对应关系与标准对应关系中，动作类型的差异与起止时间的差异作为比较结果；根据比较结果确定对象的动作准确值；根据预存的准确值与评价指标对应关系，确定动作准确值对应的动作评价指标；动作评价指标包括以下至少之一：评估等级、评估分数或评语；输出动作评价指标。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，该方法还包括：将对象的动作的准确度信息传输至指定终端，以使指定终端根据接收到团队中的各个对象的动作的准确度信息，生成团队的动作评估结果。
结合第一方面的第八种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第九种可能的实施方式，该方法还包括：接收指定终端返回的奖励信息；将奖励信息提供给对象。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第十种可能的实施方式，该方法还包括：将对象的动作的准确度信息传输至指定终端，以使指定终端根据接收到团队中的各个对象的动作的准确度信息，生成团队中的每个对象的动作准确度排名；和/或，接收并输出指定终端发送的动作准确度排名。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第十一种可能的实施方式，该方法还包括：根据对象的动作的准确度信息生成提示信号；提示信号包括：设定颜色的指示灯信号、文本提示信号和/或设定的声音信号；输出提示信号。
结合第一方面或第一方面的第十二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第十一种可能的实施方式，该方法还包括：根据对象的动作的准确度信息调取当前音乐对应的动作教学视频；播放动作教学视频。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第十三种可能的实施方式，获取当前音乐的节奏特征的步骤之前，该方法还包括：获取佩戴智能穿戴设备的对象的身体状态信息；根据身体状态信息确定对象的疲劳程度；根据疲劳程度选择当前音乐。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第十四种可能的实施方式，该方法还包括：根据动作特征绘制动态轨迹曲线，以及根据标准动作特征绘制标准轨迹曲线；显示动态轨迹曲线和标准轨迹曲线；和/或确定并显示动态轨迹曲线和标准轨迹曲线的差异。
结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第十五种可能的实施方式，该方法还包括：生成分享信息并将分享信息发送至预设群组或者公开展示区；分享信息至少包括以下之一：团体运动的时间、团体运动的地点、团体运动的群组信息、动作评价指标或团队中动作准确度排名。
第二方面，本发明实施例提供了一种检测运动准确度的方法，应用于终端，终端为服务器或与至少一个智能穿戴设备连接的设备，该方法包括：接收智能穿戴设备发送的实际对应关系；实际对应关系由当前音乐的节奏特征和对象的动作特征对应生成；比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系，标准对应关系由当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成；根据比较结果确定对象的动作的准确度信息。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，该方法还包括：接收对象的动作特征，以及获取当前音乐的节奏特征；根据节奏特征和动作特征生成实际对应关系。
结合第二方面或第二方面的第一种实施方式，本发明实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，该方法还包括：根据属于团队的多个对象的动作的准确度信息，生成团队的动作评估结果。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第三种可能的实施方式，该方法还包括：根据团队评估结果及预先设置的奖励规则，向团队内对象对应的智能穿戴设备发送奖励。
结合第二方面，本发明实施例提供了第二方面的第四种可能的实施方式，该方法还包括：根据准确度信息生成团队的各个对象的动作准确度排名；将动作准确度排名发送至各个对象对应的智能穿戴设备。
第三方面，本发明实施例提供了一种检测运动准确度的装置，应用于智能穿戴设备，包括：获取模块，用于获取当前音乐的节奏特征以及佩戴智能穿戴设备的对象的动作特征；对应关系生成模块，用于根据节奏特征和动作特征生成实际对应关系；第一比较模块，用于比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系；其中，标准对应关系由当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成；第一准确度确定模块，用于根据比较结果确定对象的动作的准确度信息。
第四方面，本发明实施例提供了一种检测运动准确度的装置，应用于终端，终端为服务器或与至少一个智能穿戴设备连接的设备，包括：接收模块，用于接收智能穿戴设备发送的实际对应关系；实际对应关系由当前音乐的节奏特征和对象的动作特征对应生成；第二比较模块，用于比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系，标准对应关系由当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成；第二准确度确定模块，用于根据比较结果确定对象的动作的准确度信息。
第五方面，本发明实施例提供了一种智能穿戴设备，智能穿戴设备包括存储器以及处理器，存储器用于存储支持处理器执行第一方面、第二方面及其各可能的实施方式任一项提供的方法的程序，处理器被配置为用于执行存储器中存储的程序。
本发明实施例带来了以下有益效果：
本发明实施例提供的检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备，提供了一种动作规范性评估方式，智能穿戴设备可以获取当前音乐的节奏特征及对象的动作特征，并比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系，根据比较结果确定对象的动作的准确度信息，可以通过智能穿戴设备判断其动作的准确度，进而帮助提高动作规范性，从而提高教练的指导效率及团队成员的体验度。
本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种检测运动准确度的方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的另一种检测运动准确度的方法的流程图；
图3为本发明实施例提供的一种检测运动准确度的装置的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的另一种检测运动准确度的装置的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种智能穿戴设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
目前，现有技术方案可以通过动作轨迹的捕捉设备对运动轨迹进行捕捉，达到有效准确的评估，但是相对成本都比较高，且物理设备相对复杂，不易携带或者穿戴。考虑到广场舞或者其他团队活动主要目的是健身，追求的是动作的力度、节奏的整齐划一，而非每个动作都非常标准到位，舞蹈动作的评估设备也希望尽可能的简单，低成本，否则很难得到普及应用。
基于此，本发明实施例提供的一种检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备，可以基于现有的智能穿戴设备，例如智能手环、智能手表等，在不需要增加硬件成本或增加较少硬件成本的基础上，对团队运动的准确度进行检验，可以提高教练的指导效率及团队成员的体验度。
上述智能穿戴设备可以是智能手表、手环等具有连网和通信功能的智能设备。智能穿戴设备还可以内置传感器，如重力传感器、加速度传感器、陀螺仪等，可以感知用户的运动节奏；还可以包括语音采集装置，例如麦克风等，以采集周围环境中的语音；还可以包括处理器，以实现音乐节奏及动作节奏的分析和比较。以下通过实施例进行详细介绍。
实施例1
本发明实施例提供了一种检测运动准确度的方法，该方法应用于智能穿戴设备，如图1所示的一种检测运动准确度的方法的流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S102，获取当前音乐的节奏特征以及佩戴智能穿戴设备的对象的动作特征。
在进行团队运动的过程中，智能穿戴设备可以在当前音乐播放的情况下，获取当前音乐的节奏特征，例如通过内置的语音采集装置采集设备外界的音乐或者设备内部播放的音乐，再通过分析确定当前音乐的节奏特征。智能穿戴设备还可以在当前音乐未实际播放的情况下获取当前音乐的节奏特征，例如通过该音乐对应的乐谱确定当前音乐的节奏特征。在佩戴智能穿戴设备的对象进行运动的过程中，可以通过内置的运动传感器采集该对象的动作信息，再通过分析确定该对象的动作特征。
上述节奏特征可以包括音乐节拍，动作特征可以包括动作类型和动作类型对应的动作数量，其中动作类型包括肢体部位和/或肢体动作方式。
其中，还可以通过传感器获取动作对应的加速度值、速度值或者加速度曲线、速度曲线，生成运动特征和音乐特征的对应关系；还可以通过可穿戴设备包括的多个设置于不同位置的传感器，获取动作对应的运动轨迹，后续生成运动特征和音乐特征的对应关系。
步骤S104，根据节奏特征和动作特征生成实际对应关系。
上述实际对应关系是节奏特征和动作特征在时间上的对应关系，可以先确定节奏特征包括的音乐节拍以及动作特征包括的动作类型和动作类型对应的动作数量，再根据时间先后顺序确定音乐节拍与动作特征的实际对应关系。
智能穿戴设备可以分析该当前音乐的节拍，并分析由传感器采集得到的运动节奏确定动作类型和对应的动作数量，确定每个音乐节拍的时间段内对应的动作类型和动作数量。
例如，在某节拍内对应手臂挥动动作或计步动作，则可以生成节拍与上述动作的对应关系。该对应关系可以是一对一的关系，如，一个节拍对应一个手臂挥动，或者一个节拍对应一个计步动作；还可以是一对多的关系，如一个节拍对应一个手臂挥动和一个计步和一个2s的停顿；或者多对一的关系，如两个节拍对应一个手臂挥动，或者两个节拍对应一个计步；或者多对多的关系，如两个节拍对应一个手臂挥动和一个计步等等。该对应关系包含音乐节拍的起止时间和动作的起止时间的关系以及音乐节拍与动作的对应关系，从而可以用来与标准对应关系的上述内容进行比较。
步骤S106，比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系。
智能穿戴设备可以从终端或其他智能穿戴设备下载当前音乐的标准对应关系；或者，在智能穿戴设备的存储区查找预先存储的当前音乐的标准对应关系。该终端可以包括互联网服务器、云服务器、智能手机等设备。需要说明的是，该标准对应关系的生成、获取以及比较应用可以不用是同一款设备，例如可以通过手机或服务器进行标准对应关系的生成，通过智能穿戴设备获取标准对应关系并进行比较评估。
其中，标准对应关系由当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成。与生成实际对应关系的方式类似，可以按照以下步骤执行：
(1)获取当前音乐的标准动作特征。获取方式至少可以包括以下方式：在对象进行标准动作演练时，获取标准动作特征；或者接收对象手动输入的标准动作特征，或者接收根据预设规则自动生成的标准动作特征。其中，可以在教练佩戴上述智能穿戴设备的情况下，由其进行标准动作的演练，从而采集到标准动作特征。还可以手动输入上述标准动作特征，例如输入标准的单个动作(手臂向上挥动、手臂向下挥动等)组成该标准动作特征。上述标准的单个动作可以从标准动作库中选择，该标准动作库中保存有各种标准动作，对象可以通过选择标准动作的名称来任意组合成上述标准动作特征。还可以接收根据预设规则自动生成的标准动作特征，例如由电脑按照预设规则进行自动编舞，得到对应的标准动作特征。
(2)确定节奏特征包括的音乐节拍以及标准动作特征包括的动作类型和动作类型对应的动作数量。
(3)根据时间先后顺序确定音乐节拍与标准动作特征的标准对应关系。与前述生成实际对应关系的方式类似，在此不再赘述。
在比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系时，可以比较两者的以下方面：比较实际对应关系与标准对应关系中，相对应的音乐节拍的动作类型和/或动作数量是否一致；以及，比较相对应的音乐节拍的动作类型的起止时间是否一致。即比较动作的种类和数量是否一致，体现的是对象是否做错了动作、多做动作或者少做动作；比较动作的起止时间是否一致，体现的是对象是否跟上了音乐的节拍。其中起止时间的一致性，考虑到对象的实际动作与标准动作之间肯定存在轻微的不一致问题，可以设置适当的时间误差范围，只要在该时间误差范围内，均认为是一致的。
步骤S108，根据比较结果确定对象的动作的准确度信息。
其中，准确度信息可以包括动作的准确值以及动作评价指标。在上述比较过程中，可以将实际对应关系与标准对应关系中，动作类型的差异与起止时间的差异作为比较结果。
根据上述比较结果确定对象的动作准确值，该动作准确值可以是动作的正确数、错误数的统计值，也可以是正确率、错误率，还可以是与标准动作的相似度等。该动作准确值还包括具体哪些动作是正确的、哪些动作是错误的信息，以及正确动作与错误动作对应的音乐节拍，或者正确动作与错误动作对应的时间信息，通过该时间信息也可以确定其对应的音乐为哪部分。在得到上述动作准确值后，可以根据预存的准确值与评价指标对应关系，确定该动作准确值对应的动作评价指标。该动作评价指标可以包括以下至少之一：评估等级、评估分数或评语。最终可以输出该动作评价指标。
例如，评语的集合可以为{很好，良好，较好，一般，不合规}，具体地，很好的分数区间为[100，90)，良好的分数区间为[90，75)，较好的分数区间为[75，60)，一般的分数区间为[60，50)，不合规的分数区间为[50，0)，具体实现时，上述评语集，以及评估分数的评估等级以及评估等级对应的分数区间，都可以根据实际情况进行设置，本发明实施例对此不进行限制。
本发明实施例提供的上述检测运动准确度的方法，提供了一种动作规范性评估方式，智能穿戴设备可以获取当前音乐的节奏特征及对象的动作特征，并比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系，根据比较结果确定对象的动作的准确度信息，可以通过智能穿戴设备判断其动作的准确度，进而帮助提高动作规范性，从而提高教练的指导效率及团队成员的体验度。
上述方法由于是基于音乐节拍和动作的对应关系评估动作的规范性，可以避免因音乐播放速度不同导致的评估不准确问题，比如，上述对象可以通过任意设备播放音乐并练习舞蹈，再根据评估结果加强某段舞蹈的练习，且不会因为各种播放设备的播放速度不同而导致无法有效评估。
当多个对象同时参加团体活动，上述方法也能对团队整体的熟练程度进行评估，上述方法还可以包括以下步骤：将对象的动作的准确度信息传输至指定终端，以使指定终端根据接收到团队中的各个对象的动作的准确度信息，生成团队的动作评估结果。如果是多个团队进行比赛，可以根据上述动作评估结果给出比赛胜负建议。
在进行团队整体的动作评估时，可以通过多种方式合理进行，例如取团队中所有对象的分数的平均分作为团队得分、根据所有对象的分数高于某分数线的人数或者占比确定团队得分或者根据准确度信息中具体的每个动作或每个节拍的动作给出团队得分等方式。
该指定终端，可以是其他智能穿戴设备、手机等智能终端或者服务器等，在该指定终端中可以对多个对象的动作的准确度信息进行综合评价，得到整个团队的动作评估结果，从而可以帮助教练等组织者制定完善合理的教学计划，也可以对多个团队的舞蹈动作进行评估和自动打分，有效提高了教练的工作效率。
为了使团队中的各个对象能够了解自身在整个团队中的动作标准情况，可以在上述将对象的动作的准确度信息传输至指定终端的基础上，还可以由该指定根据接收到的团队中的各个对象的动作的准确度信息，生成团队中的每个对象的动作准确度排名，并将该动作准确度排名反馈给各个智能穿戴设备，由其向对应的对象进行提示，例如通过显示或者声音的方式进行提示等。其中，准确度排名可以是全部动作的整体排名，可以是单个动作的单项排名，还可以是当前时刻已经完成的部分动作的排名(即实时排名)。在智能穿戴设备向对应的对象进行提示时，可以按照其排名的不同采用不同的声音或者色彩区别，或者仅对排名优先进行声音或者色彩变化等方式提示。以广场舞为例，对具体每个成员进行动作准确度检验，可以准确确定其动作的准确度，有针对性地帮助成员提高舞蹈动作规范性，使其尽快在舞蹈节奏上能够保持与团队一致。
为了提高上述对象的动作规范性，在得到上述准确度信息后，可以有针对性地进行加强锻炼，上述方法还可以包括：根据对象的动作的准确度信息调取当前音乐对应的动作教学视频，并播放该动作教学视频。其中，准确度信息中的动作评价指标较差的对象，其对应的智能穿戴设备可以自动调取该当前音乐对应的动作教学视频，并播放该动作教学视频给对象进行学习。
在此需要说明的是，该动作教学视频可以是该当前音乐对应的完整教学视频，也可以是视频片段。如果是视频片段，可以根据该准确度信息中的出错动作来确定，即仅显示出错动作对应的视频片段，从而可以使其迅速了解到具体是哪一节音乐，也就是对应的是哪一节舞蹈动作不规范，从而加强锻炼。
除了通过上述教学视频的方式提高对象的规范性以外，还可以通过比较与标准动作的差异进行提高，上述方法还可以包括以下步骤：根据动作特征绘制动态轨迹曲线，以及根据标准动作特征绘制标准轨迹曲线；显示动态轨迹曲线和标准轨迹曲线；和/或确定并显示动态轨迹曲线和标准轨迹曲线的差异。其中轨迹曲线显示了对象的动作轨迹，通过显示上述动态轨迹曲线和标准轨迹曲线或两者的差异，可以直观地观察到自身动作与标准动作的不同之处。在显示时，可以采用叠加显示的方式，方便对象查看区别。或者，计算二者的相似度，给出量化的评估结果。
考虑到扩大团体运动的影响、吸引更多群众加入的需要，上述方法还可以包括自动分享的步骤，例如可以按照以下方式执行：生成分享信息并将分享信息发送至预设群组或者公开展示区；分享信息至少包括以下之一：团体运动的时间、团体运动的地点、团体运动的群组信息、动作评价指标或团队中动作准确度排名。其中，该公开展示区可以是成员的微信朋友圈、微博等，该群组信息可以是群组号码或者二维码等识别码，可以被识别并引导群众加入该群组中。在团队中动作准确度排名最佳时，可以自动生成分享信息，在上述对象确认分享后，自动分享至预设群组或者公开展示区。
在评估结果产生后，还可以针对舞者实际舞蹈动作的完成质量进行适当的鼓励或提示，例如：根据对象的动作的准确度信息生成提示信号，并输出提示信号。其中，提示信号包括：设定颜色的指示灯信号和/或设定的声音信号，该设定颜色的指示灯信号可以是点亮同种颜色指示灯或不同种颜色指示灯，可以是持续点亮也可是闪烁，本实施例对此不做限定。再例如：在评估成员的动作质量后，识别出完成动作质量比较高的学员，向该成员或全体成员发送消息提示该学员完成质量较好值得鼓励，该消息还可以触发学员的设备发出特定提示音，使学员在团体中被大家识别到从而获取荣耀。
考虑到提高团队中成员的积极性，上述方法还可以包括：接收上述指定终端返回的奖励信息，并将奖励信息提供给对象。可以在上述指定终端中预先设置团体奖励规则，例如可以根据上述准确值，向团队中成绩较好的对象的智能穿戴设备推送奖励信息，由该智能穿戴设备提供给该对象。
以该奖励为红包奖励为例进行说明，可以在团队活动之前，由团队活动的组织者，指定领取该红包的奖励规则，如，评估分数在90分以上的成员可以领取，或者评估分数排名前80％的成员可以领取等等，对于满足奖励规则的成员，可以按照随机分配的方式分配上述红包，还可以按照评估分数的排名顺序发放上述红包，具体的领取规则，可以根据实际情况进行设置，本实施例对此不进行限制。
考虑到团体活动的成员多为年纪较大的人员，上述方法还可以在播放当前音乐之前，先考虑对象的疲劳程度，再对音乐进行选择。例如可以按照以下步骤执行：(1)获取佩戴智能穿戴设备的对象的身体状态信息。该身体状态信息可以包括心率、体温、血压等多种信息。(2)根据身体状态信息确定对象的疲劳程度。从上述身体状态信息中选取能够体现人体的疲劳程度的信息，并根据其确定对象的疲劳程度。(3)根据上述疲劳程度选择当前音乐。
实施例2
本发明实施例提供了一种检测运动准确度的方法，该方法应用于终端，该终端为服务器或与至少一个智能穿戴设备连接的设备，该设备可以是智能穿戴设备或者移动终端等。
与前述实施例不同，在本实施例动作的比较及评估过程由上述终端完成。如图2所示的一种检测运动准确度的方法的流程图，该方法包括以下步骤：
步骤S202，接收智能穿戴设备发送的实际对应关系。该实际对应关系由当前音乐的节奏特征和对象的动作特征对应生成。实际对应关系的生成方式可以参见前述实施例，在此不再赘述。
步骤S204，比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系。标准对应关系由当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成。终端接收上述实际对应关系，将该实际对应关系与标准对应关系进行比较，具体比较过程参见前述实施例。
步骤S206，根据比较结果确定对象的动作的准确度信息。
本发明实施例提供的上述检测运动准确度的方法，提供了一种动作规范性评估方式，终端可以获取智能穿戴设备发送的实际对应关系，并比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系，根据比较结果确定对象的动作的准确度信息，可以判断对象动作的准确度，进而帮助其提高动作规范性，从而提高教练的指导效率及团队成员的体验度。
上述实际对应关系可以由智能穿戴设备生成，也可以在终端处生成。上述方法还可以包括：接收对象的动作特征，以及获取当前音乐的节奏特征；根据节奏特征和动作特征生成实际对应关系。
当多个对象同时参加团体活动时，上述方法也能对团队整体的熟练程度进行评估，上述方法还可以包括以下步骤：根据属于团队的多个对象的动作的准确度信息，生成团队的动作评估结果。
考虑到提高团队中成员的积极性，上述方法还可以包括：根据团队评估结果及预先设置的奖励规则，向团队内对象对应的智能穿戴设备发送奖励。可以在上述终端中预先设置团体奖励规则，例如可以根据上述准确值，向团队中成绩较好的对象的智能穿戴设备推送奖励信息，由该智能穿戴设备提供给该对象。
为了使团队中的各个对象能够了解自身在整个团队中的动作标准情况，上述方法还可以包括：根据准确度信息生成团队的各个对象的动作准确度排名；将动作准确度排名发送至各个对象对应的智能穿戴设备。其中生成动作准确度排名的方式与前述实施例相同，不再赘述。
实施例3
对应于上述实施例所述的检测运动准确度的方法，本发明实施例还提供了一种检测运动准确度的装置，该装置设置于智能穿戴设备，如图3所示的一种检测运动准确度的装置的结构示意图，该装置包括：
获取模块302，用于获取当前音乐的节奏特征以及佩戴智能穿戴设备的对象的动作特征；
对应关系生成模块304，用于根据节奏特征和动作特征生成实际对应关系；
第一比较模块306，用于比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系；其中，标准对应关系由当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成；
第一准确度确定模块308，用于根据比较结果确定对象的动作的准确度信息。
对应于上述实施例所述的检测运动准确度的方法，本发明实施例还提供了一种检测运动准确度的装置，应用于终端，该终端为服务器或与至少一个智能穿戴设备连接的设备，如图4所示的一种检测运动准确度的装置的结构示意图，该装置包括：
接收模块402，用于接收智能穿戴设备发送的实际对应关系；实际对应关系由当前音乐的节奏特征和对象的动作特征对应生成；
第二比较模块404，用于比较实际对应关系和当前音乐的标准对应关系，标准对应关系由当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成；
第二准确度确定模块406，用于根据比较结果确定对象的动作的准确度信息。
本发明实施例提供的检测运动准确度的装置，与上述实施例提供的检测运动准确度的方法具有相同的技术特征，所以也能解决相同的技术问题，达到相同的技术效果。
本发明实施例还提供了一种智能穿戴设备，该智能穿戴设备包括存储器以及处理器，存储器用于存储支持处理器执行权上述实施例提供的检测运动准确度的方法的程序，处理器被配置为用于执行存储器中存储的程序。
本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，用于存储计算机程序指令，当计算机执行所述计算机程序指令时，执行如上述检测运动准确度的方法。
参见图5，本发明实施例还提供了一种智能穿戴设备的结构示意图，包括：处理器500，存储器501，总线502和通信接口503，处理器500、通信接口503和存储器501通过总线502连接；处理器500用于执行存储器501中存储的可执行模块，例如计算机程序。其中，存储器501可能包含高速随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口503(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。总线502可以是ISA总线、PCI总线或EISA总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。其中，存储器501用于存储程序，处理器500在接收到执行指令后，执行程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的团体运动的评估装置所执行的方法可以应用于处理器500中，或者由处理器500实现。处理器500可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器500中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器500可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器501，处理器500读取存储器501中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
本发明实施例所提供的检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法，具体实现可参见方法实施例，在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的智能穿戴设备和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (24)

1.一种检测运动准确度的方法，其特征在于，应用于智能穿戴设备，所述方法包括：
获取当前音乐的节奏特征以及佩戴所述智能穿戴设备的对象的动作特征；
根据所述节奏特征和所述动作特征生成实际对应关系；
比较所述实际对应关系和所述当前音乐的标准对应关系；其中，所述标准对应关系由所述当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成；
根据比较结果确定所述对象的动作的准确度信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前音乐的节奏特征的步骤包括：
根据采集的外界音乐、内部播放的音乐或者乐谱确定当前音乐的节奏特征。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述节奏特征和所述动作特征生成实际对应关系的步骤包括：
确定所述节奏特征包括的音乐节拍以及所述动作特征包括的动作类型和所述动作类型对应的动作数量；其中，所述动作类型包括肢体部位和/或肢体动作方式；
根据时间先后顺序确定所述音乐节拍与所述动作特征的实际对应关系。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述当前音乐的标准动作特征；
确定所述节奏特征包括的音乐节拍以及所述标准动作特征包括的动作类型和所述动作类型对应的动作数量；其中，所述动作类型包括肢体部位和/或肢体动作方式；
根据时间先后顺序确定所述音乐节拍与所述标准动作特征的标准对应关系。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前音乐的标准动作特征的步骤包括：在所述对象进行标准动作演练时，获取标准动作特征；或者，接收所述对象手动输入的标准动作特征；或者接收根据预设规则自动生成的标准动作特征。
6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从终端或其他智能穿戴设备下载所述当前音乐的标准对应关系；或者，在所述智能穿戴设备的存储区查找预先存储的所述当前音乐的标准对应关系。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述比较所述实际对应关系和所述当前音乐的标准对应关系的步骤包括：
比较所述实际对应关系与标准对应关系中，相对应的音乐节拍的动作类型和/或动作数量是否一致；
以及，比较所述相对应的音乐节拍的动作类型的起止时间是否一致。
8.根据权利要求1或7所述的方法，其特征在于，所述根据比较结果确定所述对象的动作的准确度信息的步骤包括：
将所述实际对应关系与标准对应关系中，动作类型的差异与起止时间的差异作为比较结果；
根据所述比较结果确定所述对象的动作准确值；
根据预存的准确值与评价指标对应关系，确定所述动作准确值对应的动作评价指标；所述动作评价指标包括以下至少之一：评估等级、评估分数或评语；
输出所述动作评价指标。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述对象的动作的准确度信息传输至指定终端，以使所述指定终端根据接收到团队中的各个所述对象的动作的准确度信息，生成所述团队的动作评估结果。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述指定终端返回的奖励信息；
将所述奖励信息提供给所述对象。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述对象的动作的准确度信息传输至指定终端，以使所述指定终端根据接收到团队中的各个所述对象的动作的准确度信息，生成所述团队中的每个所述对象的动作准确度排名；和/或，
接收并输出所述指定终端发送的所述动作准确度排名。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述对象的动作的准确度信息生成提示信号；所述提示信号包括：设定颜色的指示灯信号、文本提示信号和/或设定的声音信号；
输出所述提示信号。
13.根据权利要求1或12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述对象的动作的准确度信息调取所述当前音乐对应的动作教学视频；
播放所述动作教学视频。
14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前音乐的节奏特征的步骤之前，所述方法还包括：
获取佩戴所述智能穿戴设备的对象的身体状态信息；
根据所述身体状态信息确定所述对象的疲劳程度；
根据所述疲劳程度选择当前音乐。
15.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述动作特征绘制动态轨迹曲线，以及根据标准动作特征绘制标准轨迹曲线；
显示所述动态轨迹曲线和所述标准轨迹曲线；和/或,
确定并显示所述动态轨迹曲线和所述标准轨迹曲线的差异。
16.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
生成分享信息并将所述分享信息发送至预设群组或者公开展示区；所述分享信息至少包括以下之一：团体运动的时间、所述团体运动的地点、所述团体运动的群组信息、动作评价指标或团队中动作准确度排名。
17.一种检测运动准确度的方法，其特征在于，应用于终端，所述终端为服务器或与至少一个智能穿戴设备连接的设备，所述方法包括：
接收所述智能穿戴设备发送的实际对应关系；所述实际对应关系由当前音乐的节奏特征和对象的动作特征对应生成；
比较所述实际对应关系和所述当前音乐的标准对应关系，所述标准对应关系由所述当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成；
根据比较结果确定所述对象的动作的准确度信息。
18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
接收所述对象的所述动作特征，以及获取所述当前音乐的节奏特征；
根据所述节奏特征和所述动作特征生成所述实际对应关系。
19.根据权利要求17或18所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据属于团队的多个所述对象的动作的准确度信息，生成所述团队的动作评估结果。
20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述团队评估结果及预先设置的奖励规则，向所述团队内所述对象对应的智能穿戴设备发送奖励。
21.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述准确度信息生成团队的各个所述对象的动作准确度排名；
将所述动作准确度排名发送至各个所述对象对应的所述智能穿戴设备。
22.一种检测运动准确度的装置，其特征在于，应用于智能穿戴设备，所述装置包括：
获取模块，用于获取当前音乐的节奏特征以及佩戴所述智能穿戴设备的对象的动作特征；
对应关系生成模块，用于根据所述节奏特征和所述动作特征生成实际对应关系；
第一比较模块，用于比较所述实际对应关系和所述当前音乐的标准对应关系；其中，所述标准对应关系由所述当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成；
第一准确度确定模块，用于根据比较结果确定所述对象的动作的准确度信息。
23.一种检测运动准确度的装置，其特征在于，应用于终端，所述终端为服务器或与至少一个智能穿戴设备连接的设备，所述装置包括：
接收模块，用于接收所述智能穿戴设备发送的实际对应关系；所述实际对应关系由当前音乐的节奏特征和对象的动作特征对应生成；
第二比较模块，用于比较所述实际对应关系和所述当前音乐的标准对应关系，所述标准对应关系由所述当前音乐的节奏特征与标准动作特征对应生成；
第二准确度确定模块，用于根据比较结果确定所述对象的动作的准确度信息。
24.一种智能穿戴设备，其特征在于，所述智能穿戴设备包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持所述处理器执行权利要求1～21任一项所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
CN201811146551.3A 2018-09-28 2018-09-28 检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备 Pending CN109446914A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811146551.3A CN109446914A (zh) 2018-09-28 2018-09-28 检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811146551.3A CN109446914A (zh) 2018-09-28 2018-09-28 检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109446914A true CN109446914A (zh) 2019-03-08

Family

ID=65544835

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811146551.3A Pending CN109446914A (zh) 2018-09-28 2018-09-28 检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109446914A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111672087A (zh) * 2020-06-13 2020-09-18 曲灏辰 一种适用于街舞的肌肉震动检测系统和检测方法
CN111800693A (zh) * 2020-06-30 2020-10-20 韶关市启之信息技术有限公司 一种基于蓝牙耳机的运动姿态判断方法与系统
CN111985853A (zh) * 2020-09-10 2020-11-24 成都拟合未来科技有限公司 交互式练习排名评价方法、系统、终端及介质
CN112216370A (zh) * 2020-10-16 2021-01-12 王华丽 基于认知、音乐和运动的益智训练系统及训练方法
WO2022237362A1 (zh) * 2021-05-14 2022-11-17 华为技术有限公司 基于音乐节拍检测用户动作的方法和设备

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6576828B2 (en) * 1998-09-24 2003-06-10 Yamaha Corporation Automatic composition apparatus and method using rhythm pattern characteristics database and setting composition conditions section by section
CN103892840A (zh) * 2014-03-06 2014-07-02 深圳市德凯瑞科技有限公司 一种智能穿戴设备及人体运动的特征提取方法
CN106166376A (zh) * 2016-08-02 2016-11-30 河南牧业经济学院 简化24式太极拳综合训练系统
CN106201429A (zh) * 2016-07-26 2016-12-07 广东小天才科技有限公司 运动节奏的控制方法和装置
CN106527721A (zh) * 2016-11-09 2017-03-22 广东小天才科技有限公司 一种音乐节奏控制方法及装置
CN108461011A (zh) * 2018-03-26 2018-08-28 广东小天才科技有限公司 一种自动识别音乐节奏的方法及可穿戴设备

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6576828B2 (en) * 1998-09-24 2003-06-10 Yamaha Corporation Automatic composition apparatus and method using rhythm pattern characteristics database and setting composition conditions section by section
CN103892840A (zh) * 2014-03-06 2014-07-02 深圳市德凯瑞科技有限公司 一种智能穿戴设备及人体运动的特征提取方法
CN106201429A (zh) * 2016-07-26 2016-12-07 广东小天才科技有限公司 运动节奏的控制方法和装置
CN106166376A (zh) * 2016-08-02 2016-11-30 河南牧业经济学院 简化24式太极拳综合训练系统
CN106527721A (zh) * 2016-11-09 2017-03-22 广东小天才科技有限公司 一种音乐节奏控制方法及装置
CN108461011A (zh) * 2018-03-26 2018-08-28 广东小天才科技有限公司 一种自动识别音乐节奏的方法及可穿戴设备

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111672087A (zh) * 2020-06-13 2020-09-18 曲灏辰 一种适用于街舞的肌肉震动检测系统和检测方法
CN111672087B (zh) * 2020-06-13 2021-05-07 曲灏辰 一种适用于街舞的肌肉震动检测系统和检测方法
CN111800693A (zh) * 2020-06-30 2020-10-20 韶关市启之信息技术有限公司 一种基于蓝牙耳机的运动姿态判断方法与系统
CN111985853A (zh) * 2020-09-10 2020-11-24 成都拟合未来科技有限公司 交互式练习排名评价方法、系统、终端及介质
CN112216370A (zh) * 2020-10-16 2021-01-12 王华丽 基于认知、音乐和运动的益智训练系统及训练方法
WO2022237362A1 (zh) * 2021-05-14 2022-11-17 华为技术有限公司 基于音乐节拍检测用户动作的方法和设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109446914A (zh) 检测运动准确度的方法、装置及智能穿戴设备
US20200279497A1 (en) Instruction production
CN104815428B (zh) 监测体育锻炼事件
CN106880927A (zh) 跑步积分商城兑换装置、系统及方法
US20130330693A1 (en) Interactive Cognitive Recognition Sports Training System and Methods
CN106448295A (zh) 基于捕捉的远程教学系统及其方法
CN105396279A (zh) 用于实现团体运动成果的系统和方法
CN105498188A (zh) 一种体育活动监控装置
CN108579060B (zh) 一种运动系统及其应用方法
CN108939480A (zh) 一种乒乓球智能训练系统
CN103182175A (zh) 运动信息的收集和显示
CN108479044A (zh) 一种穿戴设备的运动方法和系统
CN106974656A (zh) 用于采集运动状态并进行实时对比矫正的系统与实现方法
CN105706095A (zh) 运动活动会话和群组
CN109493664A (zh) 一种学习激励方法及系统
CN104219369A (zh) 利用手机传感器、传感器装置及将上述传感器应用于游戏的方法
KR101764262B1 (ko) 스마트공의 속도 및 구질 측정 장치
CN113908495B (zh) 运动监测和运动管理的拉力计及其系统、配置方法
US20220370853A1 (en) J-sleeve system
US20150273321A1 (en) Interactive Module
CN113577638B (zh) 一种智能跳绳
CN111639232A (zh) 资源推荐方法和装置、存储介质及电子设备
US20200324167A1 (en) Method for quantifying a sporting activity
KR20160074289A (ko) 타격 판정 장치 및 방법
TWI608855B (zh) 使用歷史記錄的運動方法、系統與電腦可讀取媒體

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190308

RJ01 Rejection of invention patent application after publication