CN110478862A - 一种健身指导系统及其指导方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种健身指导系统及其指导方法，属于图像采集和预处理的技术领域。一种健身指导方法，包括如下步骤：服务器中存储每个健身人员的信息；数据采集模块采集健身人员的运动图像，并上传至服务器中；服务器根据所述运动图像得出每个健身人员的实时运动数据；服务器根据实时运动数据与存储在服务器中的标准模块进行比较,得到每个健身人员运动评价和/或相应的运动提议。本发明通过数据采集模块实时采集图像,然后使用人脸识别模型和人体姿态识别模型以及相应的算法对采集图像进行分析处理,从而获取每个健身人员的实时运动数据,最终通过数据对比来得到每个健身人员的健身动作与标准动作的相似程度。
Description
技术领域
本发明属于图像采集和预处理的技术领域，尤其涉及一种健身指导系统及其指导方法。
背景技术
随着人们对健身的重视与需求,如今的商业健身场馆如雨后春笋,大量扩张。由于健身教练授课的费用普遍都很高,这导致大部分的健身爱好者都只能办理健身年卡,并没有办理健身教练的授课服务,使得没有办理授课的健身爱好者只能自己摸索健身。
如果健身场馆想要挽留这部分的会员,那么健身场馆负责人就需要让健身教练无偿给这部分会员进行健身指导,但这显然不实现,因为健身场馆需要付出的成本远远大于这部分会员办理年卡的所收取的费用,如果提高会员年卡的费用,那么来办理健身年卡的人也会相应降低,无论是哪种办法,健身场馆都很难留着这部分的会员。
这往往会给健身场馆造成以下的危害。
第一个是客源问题,大部分健身爱好者不愿购买高费用的教练授课服务,所以他们只能自己摸索健身,在这盲目的摸索过程中,往往会存在健身动作与使用健身器械不规范和不科学,甚至有损身体的现象,从而造成健身之后没有任何的效果或者越练越差,最终导致这部分健身爱好者不再愿意呆在健身场馆中继续健身。
第二个是安全问题,由于没有任何健身教练的指导,所以大部分健身爱好者只能自己摸索健身,在这盲目的摸索过程中,他们可能会长期使用不规范的健身动作,这样久而久之就会造成身体上的损害,除此之外,他们很有可能会存在不合理地使用健身器械的情况,这种情况则是最容易造成事故发生,对于健身场馆来说是最不愿意看到的。
故有必要设计一种健身指导系统
发明内容
本发明的目的在于提供一种通过图像视觉对健身者进行健身指导的健身指导系统及其指导方法。
本发明提供一种健身指导系统，其包括采集健身人员的健身图像的数据采集模块、与数据采集模块连接且储存有健身人员信息的服务器、与数据采集模块连接的数据处理器以及将数据处理器处理的数据上传至服务器的网络模块；所述服务器包括对所述网络模块上传的图像进行分析的人脸识别模型、识别健身人员的运动姿态的人体姿态识别模型以及均与人脸识别模型和人体姿态识别模型连接的数据分析模块。
进一步地，所述数据采集模块包括摄像头和/或动作捕捉传感器。
进一步地，所述摄像头内设有对健身人员的运动图像进行拍摄的图像采集单元。
进一步地，所述数据处理器内设有对数据采集模块采集的数据进行预处理的图像预处理单元。
进一步地，所述数据分析模块内设有数据对比分析单元。
本发明还提供一种健身指导方法，包括如下步骤：
服务器中存储每个健身人员的信息；
数据采集模块采集健身人员的运动图像，并上传至服务器中；
服务器根据所述运动图像得出每个健身人员的实时运动数据；
服务器根据实时运动数据与存储在服务器中的标准模块进行比较,得到每个健身人员运动评价和/或相应的运动提议。
进一步地，还包括步骤：服务器推送健身人员自身动作的运动评价和/或相应的系统提议；通过屏幕和/或移动终端显示健身人员自身的动作相似度以及相应的系统提议。
进一步地，“服务器根据所述运动图像得出每个健身人员的实时运动数据”的具体方法为：
服务器的人脸识别模型对图像处理器上传的图像进行分析,识别出图像中的每个健身人员；
服务器采用空间算法去获取图像中每个健身人员在健身场馆或运动场所的具体区域；
服务器的人体姿态识别模型对图像中每个健身人员的运动姿态进行识别；
根据人体姿态识别模型识别出的结果、人脸识别模式识别的结果和空间算法来获取图像中每个健身人员的实时运动数据。
进一步地，还包括步骤：所述实时运动数据和健身人员上传的计划完成数据进行对比,得到该健身人员是否按时按量完成上传的健身计划。
进一步地，还包括步骤：图像处理器对健身场馆或运动场所进行图像采集以及相应预处理图像处理器后上传至服务器中
本发明通过数据采集模块实时采集图像,然后使用人脸识别模型和人体姿态识别模型以及相应的算法对采集图像进行分析处理,从而获取每个健身人员的实时运动数据,最终通过数据对比来得到每个健身人员的健身动作与标准动作的相似程度；本发明还能监督健身人员是否完成自己所设健身目标,这不仅可以使得健身人员能够更加合理有效地健身,有利于健身场馆或运动场所的管理和运营,更让健身领域进入AI新时代。
附图说明
下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对本发明予以进一步说明。
图1为本发明基于图像视觉的健身指导系统的结构框图；
图2为本发明健身指导系统的流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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，并获得其他的实施方式。
为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。
下面以具体实施例详细介绍本发明的技术方案。
本发明一种健身指导系统，其用于健身场馆内或其他可以运动的运动场所内，如家庭的健身房。如图1所示，健身指导系统包括采集健身人员的健身图像的数据采集模块、与数据采集模块连接且储存有健身人员信息的服务器、与数据采集模块连接的图像处理器将数据处理器处理的数据上传至服务器的网络模块。
其中数据采集模块包括布置在健身场馆或运动场所内的多个摄像头和/或与多个摄像头连接的动作铺捉传感器。通过动作铺捉传感器铺捉健身人员的健身动作并传输给摄像头，通过摄像头进行拍摄健身动作。
每个摄像头内设有对健身人员的运动数据进行拍摄的图像采集单元。
数据处理器内设有对图像采集单元采集的数据进行预处理的图像预处理单元，网络模块内设有将图像预处理模块处理的数据上传至服务器的上传图像单元。
网络模块内设有将图像预处理模块单元的数据上传至服务器的上传图像单元。服务器包括对网络模块上传的图像进行分析的人脸识别模型、识别健身人员的运动姿态的人体姿态识别模型以及均与人脸识别模型和人体姿态识别模型连接的数据分析模块。
人体姿态识别模型对图像中每个健身人员的运动姿态进行识别，其中人体姿态识别模型是根据提取人体所有骨骼的关键点对人体运动姿态进行识别；数据分析模块内设有数据对比分析单元，数据分析模块用于对实时运动数据与储存在服务器中的标准模块(标准模块是通过分析规范动作来获取的)进行比较,得到每个健身人员的动作相似度的运动数据以及给予每个健身人员的运动提议。
服务器可以设置在本地，也可以是云端的网络服务器。
其中，人脸识别模型不仅可以识别脸部特征对健身人员进行身份认证，也可以使用别的身体特征对健身人员进行身份认证。
本发明通过图像视觉对健身者进行健身指导，只要健身场馆或运动场所上的每个健身人员通过可联网设备(有线或无线)去访问服务器,即可查看自己的健身规范程度以及获取系统给出的健身纠正提议,从而使得每个健身人员都能够科学有效地健身,这也保证了健身场馆能够以较低成本挽留住健身人员,甚至这样一个全新智能的系统能够吸引更多的人来健身。
如图2所示，一种健身指导方法，包括如下步骤：
S1：服务器中存储每个健身人员的信息，其中信息包括了健身人员的头像和/或身体特征；
S2：数据采集模块采集健身人员的运动图像并上传至服务器中；
S3：服务器根据所述运动图像得出每个健身人员的实时运动数据；
S4：服务器根据实时运动数据与存储在服务器中的标准模块进行比较,给予得到每个健身人员运动评价和/或相应的运动提议。
服务器把这些数据与事先获取好的标准模块(标准模块是通过分析规范动作来获取的)进行比较,得到每个健身人员的动作相似度以及相应的系统提议。
健身人员通过可联网设备去访问服务器,服务器主动推送健身人员自身的动作相似度以及相应的系统提议；或者通过屏幕(设置在健身场馆或运动场所的显示屏)和/或移动终端(如手机或ipad)进行显示健身人员自身的动作相似度以及相应的系统提议,从而实现通过AI(人工智能，Artificial Intelligence)来科学指导健身。
针对步骤S3：由于运动场所尤其是健身场馆的各个角落布置多个数据采集模块并通过可联网设备(图未示)开启数据采集模块，使得每个数据采集模块都会进入工作模式，步骤S2包括如下步骤：
S31：服务器的人脸识别模型对图像处理器上传的图像进行分析,识别出图像中的每个健身人员；
S32：服务器采用空间算法去获取图像中每个健身人员在健身场馆或运动场所的具体区域；
S33：服务器的人体姿态识别模型对图像中每个健身人员的运动姿态进行识别；
S34：根据人体姿态识别模型识别出的结果、人脸识别模式识别的结果和空间算法来获取图像中每个健身人员的实时运动数据。
步骤S4包括内容：
服务器根据实时运动数据与储存在服务器中的标准模块(标准模块是通过分析规范动作来获取的)进行比较,得到每个健身人员的动作相似度的运动数据和/或给予每个健身人员的运动提议。
健身人员通过可联网设备去访问服务器,服务器主动推送健身人员自身的动作相似度以及相应的系统提议；或者通过屏幕(设置在健身场馆或运动场所的显示屏)和/或移动终端(如手机或ipad)进行显示健身人员自身的动作相似度以及相应的系统提议,从而实现通过AI(人工智能，Artificial Intelligence)来科学指导健身。
除此之外,健身人员也可以通过可联网设备上传需要完成的健身计划数据(这里健身计划数据指的是动作类型、运动时间和动作个数等)，健身指导系统会采集的实时运动数据和健身人员上传的计划完成数据进行相应对比,到该健身人员是否按时按量完成上传的计划,已到达监督健身人员健身的效果。
在其他实施例中，服务器也可以为本地服务器，即本地服务器上对图像进行数据分析。
本发明通过对相应的神经网络进行训练来获取人脸识别模型和人体姿态识别模型,之后应用这些模型对实时采集的图像进行分析以及比较,最后通过网络协议把分析比较的结果传输到服务器。
本发明使得健身场馆或运动场所拥有一个智能化、主动化和科学化的健身指导系统,这大大有利于健身场馆管理以及运营,健身指导系统能够每时每刻对健身场馆上每个健身者进行健身动作的监督与纠正,这也使得每个健身者能够更加合理有效地锻炼身体,避免了健身者因为盲目锻炼而造成损害身体的现象,也解决了健身场馆对这部分健身人员挽留不住的问题。
本发明通过数据采集模块实时采集图像,然后使用人脸识别模型和人体姿态识别模型以及相应的算法对采集图像进行分析处理,从而获取每个健身人员的实时运动数据,最终通过数据对比来得到每个健身人员的健身动作与标准动作的相似程度；本发明还能监督健身人员是否完成自己所设健身目标,这不仅可以使得健身人员能够更加合理有效地健身,有利于健身场馆或运动场所的管理和运营,更让健身领域进入AI新时代。
应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，但是本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在本发明的技术构思范围内，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，对本发明的技术方案进行多种等同变换，这些改进、润饰和等同变换也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种健身指导系统，其特征在于，其包括采集健身人员的健身图像的数据采集模块、与数据采集模块连接且储存有健身人员信息的服务器、与数据采集模块连接的数据处理器以及将数据处理器处理的数据上传至服务器的网络模块；所述服务器包括对所述网络模块上传的图像进行分析的人脸识别模型、识别健身人员的运动姿态的人体姿态识别模型以及均与人脸识别模型和人体姿态识别模型连接的数据分析模块。
2.根据权利要求1所述的健身指导系统，其特征在于：所述数据采集模块包括摄像头和/或动作捕捉传感器。
3.根据权利要求2所述的健身指导系统，其特征在于：所述摄像头内设有对健身人员的运动图像进行拍摄的图像采集单元。
4.根据权利要求1所述的健身指导系统，其特征在于：所述数据处理器内设有对数据采集模块采集的数据进行预处理的图像预处理单元。
5.根据权利要求1所述的健身指导系统，其特征在于：所述数据分析模块内设有数据对比分析单元。
6.一种健身指导方法，其特征在于，包括如下步骤：
服务器中存储每个健身人员的信息；
数据采集模块采集健身人员的运动图像，并上传至服务器中；
服务器根据所述运动图像得出每个健身人员的实时运动数据；
服务器根据实时运动数据与存储在服务器中的标准模块进行比较,得到每个健身人员运动评价和/或相应的运动提议。
7.根据权利要求6所述的健身指导方法，其特征在于：还包括步骤：服务器推送健身人员自身动作的运动评价和/或相应的系统提议；通过屏幕和/或移动终端显示健身人员自身的动作相似度以及相应的系统提议。
8.根据权利要求6所述的健身指导方法，其特征在于：“服务器根据所述运动图像得出每个健身人员的实时运动数据”的具体方法为：
服务器的人脸识别模型对图像处理器上传的图像进行分析,识别出图像中的每个健身人员；
服务器采用空间算法去获取图像中每个健身人员在健身场馆或运动场所的具体区域；
服务器的人体姿态识别模型对图像中每个健身人员的运动姿态进行识别；
根据人体姿态识别模型识别出的结果、人脸识别模式识别的结果和空间算法来获取图像中每个健身人员的实时运动数据。
9.根据权利要求6所述的健身指导方法，其特征在于：还包括步骤：所述实时运动数据和健身人员上传的计划完成数据进行对比,得到该健身人员是否按时按量完成上传的健身计划。
10.根据权利要求6所述的健身指导方法，其特征在于：还包括步骤：图像处理器对健身场馆或运动场所进行图像采集以及相应预处理图像处理器后上传至服务器中。
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