CN110693500A - 平衡能力的练习评估方法、装置、服务器和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种平衡能力的练习评估方法、装置、服务器和存储介质。该平衡能力的练习评估方法包括：获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作，匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果，根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果。达到不需要医护人员实时陪护，提高练习效率的效果。
Description
技术领域
本发明实施例涉及康复医学技术领域，尤其涉及一种平衡能力的练习评估方法、装置、服务器和存储介质。
背景技术
随着年龄的增长，老年人往往会有一系列身体机能衰退、平衡能力下降的问题。平衡能力作为衡量老年人运动能力的重要指标，影响老年人的日常生活起居，平衡能力差的老年人会产生行动不便甚至跌倒的情况。改善老年人的平衡能力能够更好地预防老年人跌倒，也能大大提升老年人的健康状况、保证他们的生活质量。
目前，改善平衡能力的传统的医疗方案采取量表评估的方式，由专业的医护人员依据平衡量表，例如Berg平衡量表和Fugl-Meyer评定量表等来对老年人的平衡能力进行评估。
然而，传统医疗方案不仅需要医护人员实时陪护，还需要平衡练习设备辅助进行。这样的传统方案练习过程重复单一，消耗较多的人力物力资源，存在效率不高的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种平衡能力的练习评估方法、装置、服务器和存储介质，以实现不需要医护人员实时陪护，提高练习效率的效果。
第一方面，本发明实施例提供了一种平衡能力的练习评估方法，包括：
获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作；
匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果；
根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果。
可选的，所述练习数据包括骨骼数据，所述标准数据包括预设特征向量，所述匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果，包括：
根据所述骨骼数据计算练习特征向量；
计算所述练习特征向量和预设特征向量的匹配度。
可选的，在所述计算所述练习特征向量和预设特征向量的匹配度之后，包括：
判断所述匹配度是否大于或等于预设阈值；
如果所述匹配度小于所述预设阈值，则提醒所述练习者重新练习，直至所述匹配度大于或等于所述预设阈值；
获取重新练习的次数和完成练习的时间。
可选的，所述根据所述骨骼数据计算练习特征向量，包括：
根据所述骨骼数据计算基础特征向量；
根据所述骨骼数据计算角度特征向量；和/或
根据所述骨骼数据计算距离特征向量；和/或
根据所述骨骼数据计算角度降维特征向量。
可选的，所述练习特征向量包括多个子练习特征向量，所述子练习特征向量包括基础特征向量、角度特征向量、距离特征向量或角度降维特征向量，所述预设特征向量包括与多个子练习特征向量对应的子预设特征向量，所述计算所述练习特征向量和预设特征向量的匹配度，包括：
计算每个所述子练习特征向量和所述子预设特征向量的子匹配度；
根据所述子匹配度和每个所述子练习特征向量的预设权重确定所述匹配度。
可选的，在所述匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果之前，包括：
对所述练习数据进行归一化处理。
可选的，在所述获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据之前，包括：
获取所述练习者的平衡能力状态；
基于标准数据集根据所述平衡能力状态匹配所述练习方案。
第二方面，本发明实施例提供了一种平衡能力的练习评估装置，包括：
获取模块，用于获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作；
匹配模块，用于匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果；
评估模块，用于根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果。
第三方面，本发明实施例提供了一种服务器，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例所述的平衡能力的练习评估方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所述的平衡能力的练习评估方法。
本发明实施例通过获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作；匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果；根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果，解决了传统医疗方案需要医护人员实时陪护导致效率不高的问题，实现了不需要医护人员实时陪护，提高练习效率的效果。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种平衡能力的练习评估方法的流程示意图；
图2是本发明实施例二提供的一种平衡能力的练习评估方法的流程示意图；
图3是本发明实施例二提供的一种多个骨骼数据确定角度特征向量的示意图；
图4是本发明实施例二提供的一种多个骨骼数据确定距离特征向量的示意图；
图5是一种平面动作获取角度数据的示意图；
图6是一种转体或侧身获取角度数据的示意图；
图7是本发明实施例三提供的一种平衡能力的练习评估装置的结构示意图；
图8是本发明实施例四提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各步骤描述成顺序的处理，但是其中的许多步骤可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各步骤的顺序可以被重新安排。当其操作完成时处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
此外，术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种方向、动作、步骤或元件等，但这些方向、动作、步骤或元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个方向、动作、步骤或元件与另一个方向、动作、步骤或元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一信息为第二信息，且类似地，可将第二信息称为第一信息。第一信息和第二信息两者都是信息，但其不是同一信息。术语“第一”、“第二”等而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种平衡能力的练习评估方法的流程示意图，可适用于练习者的平衡能力练习评估的场景，该方法可以由平衡能力的练习评估装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在服务器上。
如图1所示，本发明实施例一提供的平衡能力的练习评估方法包括：
S110、获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作。
其中，练习者是指需要进行练习平衡能力的人员。具体地，练习者可以是老年人，老年人往往会有一系列身体机能衰退导致平衡能力下降的问题；也可以是脑部受伤后，例如脑卒后需要恢复平衡能力的人员，此处对于练习者的具体类型不作限制。练习方案是指练习者进行训练的方案。具体的，练习方案包括一个或多个标准动作，标准动作可以是拍摄专业人员的动作得到。练习方案可以是练习者自己选择，也可以根据练习者的平衡能力状态匹配。可选的，在练习者的练习过程中，可以实时显示练习者的练习动作和标准动作的差距，以供练习者调整自己的动作。可选的，练习者可以在沉浸式虚拟场景中进行练习。在本实施例中，优选的，标准动作可以是太极拳、八段锦或五禽戏的一个或多个招式。以太极拳为例，太极拳的不同招式、招式的不同环节对于个人不同部位平衡能力的要求不尽相同，能够涵盖多方面的平衡需求，通过将太极拳招式作为练习的动作，练习的效果更好，能练习到身体的各个部位。练习数据是指练习者按照练习方案进行练习得到的数据。具体的，练习数据可以是一段练习视频，也可以是通过动作捕捉摄像机捕捉到的骨骼数据。优选的，动作捕捉摄像机为Kinect深度摄像机。
在一可选的实施方式中，练习方案根据练习者的平衡能力状态在标准数据集中匹配。具体的，在获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据之前，包括：
获取所述练习者的平衡能力状态；基于标准数据集根据所述平衡能力状态匹配所述练习方案。
其中，平衡能力状态是指练习者在进行本次练习之前的状态。具体的，如果练习者本次是第一次练习，则平衡能力状态可以通过平衡量表(例如，Berg平衡量表和Fugl-Meyer评定量表)评估以获取练习者的平衡能力状态；如果练习者本次不是第一次训练，则可以根据练习者的历史练习效果去获取。标准数据集是指标准动作的集合。优选的，标准数据集可以是太极拳、八段锦或五禽戏的一整套招式。在本实施例中，通过获取练习者的平衡能力状态，根据平衡能力状态匹配适合练习者进行练习的方案，例如练习者的平衡能力状态非常差时，可以匹配一个或多个简单的招式，如云手招式给练习者进行练习；又例如练习者的平衡能力状态为腿部平衡能力差，则可以在太极拳中匹配可以锻炼腿部平衡能力的招式给练习者进行练习，有针对性地练习使得练习效果更好。
S120、匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果。
其中，标准数据是指与标准动作相关的数据。具体的，标准数据可以与练习数据的类型一致，也可以不一致。例如，练习数据为一段练习视频时，标准数据可以是专业人员制作标准动作的视频；练习数据为骨骼数据时，则标准数据可以是专业人员的骨骼数据，也可以是通过专业人员的骨骼数据计算得到的特征向量，此处不作限制。匹配结果是指判断练习者的练习数据与标准数据的准确程度，通过匹配结果可以确定练习者的动作是否规范等作用。可选的，可以通过练习者的练习动作幅度的匹配度作为匹配结果，还可以是练习者完成练习和专业人员完成动作的时间的匹配度，此处不作限制。
在一可选的实施方式中，在匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果之前，可以包括：
对所述练习数据进行归一化处理。
其中，归一化处理是指把练习数据变为(0，1)之间的小数，减少因获取练习数据时，练习者位置的不同，不同练习者的身高或体型差异带来的误差，从而提高匹配练习数据的准确性。在本实施例中，标准动作的动作数据也是经过了归一化处理。
S130、根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果。
其中，练习效果是指练习者本次进行练习的效果，可以看作是练习者的恢复程度。具体的，匹配结果可以通过匹配度确定，匹配度越高，则说明练习效果越好。可选的，可以将本次的练习效果作为历史练习效果，以供下一次练习匹配对应的练习方案进行参考。例如，本利练习之前平衡能力较差，则匹配简单的练习方案给练习者，如果本次练习效果好，平衡能力有提升，则下一次进行练习时，可以匹配难度稍高的练习方案给练习者。
本发明实施例的技术方案，通过获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作，匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果，根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果，练习者只需要按照练习方案进行练习，就能通过练习数据和标准数据匹配得到匹配结果，从而判断本次练习的练习效果，不需要医护人员实时陪护，达到了提高练习效率的技术效果。
实施例二
图2是本发明实施例二提供的一种平衡能力的练习评估方法的流程示意图。本实施例是在上述技术方案的进一步细化，适用于练习者的平衡能力练习评估的场景。该方法可以由平衡能力的练习评估装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在服务器上。
如图2所示，本发明实施例二提供的平衡能力的练习评估方法包括：
S210、获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作，所述练习数据包括骨骼数据。
其中，练习者是指需要进行练习平衡能力的人员。具体地，练习者可以是老年人，老年人往往会有一系列身体机能衰退导致平衡能力下降的问题；也可以是脑卒需要恢复平衡能力的人员，此处对于练习者的具体类型不作限制。练习方案是指练习者进行训练的方案。具体的，练习方案包括一个或多个标准动作，标准动作可以是拍摄专业人员的动作得到。
S220、根据所述骨骼数据计算练习特征向量。
其中，骨骼数据是指练习者骨骼节点的数据。具体的，骨骼节点共25个，则练习者的骨骼数据也是25个。可选的，骨骼数据可以是骨骼节点的所在坐标值，此处不作限制。练习特征向量是指确定练习者的练习动作是否标准的特征，练习特征向量可以看作是相邻骨骼或非相邻骨骼之间的多个数据(例如距离，角度)的集合。具体的，练习特征向量可以是某一个部位，例如手部、腿部或肩部的特征向量，也可以是不同部位的子特征向量的集合，此处不作限制。
可选的，练习特征向量包括基础特征向量，还包括角度特征向量、距离特征向量和/或角度降维特征向量等多个子练习特征向量。其中，基础特征向量是必须要计算的，其余三个特征向量可以根据需要进行增加。角度特征向量、距离特征向量、角度降维特征向量可以看作是对于基础特征向量的约束，使得后续进行匹配的结果更准确。优选的，在计算练习特征向量时，同时计算基础特征向量、角度特征向量、距离特征向量和角度降维特征向量的结果最佳。
基础特征向量是指通过两个相邻骨骼数据确定的至少一个距离数据和/或角度数据的集合，用来作为判断练习者的练习动作的准确程度的标准之一。
角度特征向量是指通过多个非相邻骨骼数据确定的至少一个角度数据的集合，可以用来作为判断练习者的练习动作的准确程度的标准之一。具体的，角度特征向量用于在平面动作，即非转体或侧身等动作的判断标准。可选的，角度特征向量包括跨步角度、双臂角度等，此处不作限制。参考图3，图3是一种多个骨骼数据确定角度特征向量的示意图。图3通过左髋11、右髋12、左膝盖13、右膝盖14、左脚踝15、右脚踝16、左脚17和右脚18等多个非相邻骨骼数据确定的角度特征向量。
在本实施例中，可以通过人体某部位，例如腿部的骨骼数据，确定腿部的角度特征向量；也可以通过人体各个部位的骨骼数据，例如腿部、肩部和手部等多个部位的骨骼数据，从而确认人体的整体的角度特征向量，用于确定练习者整体的平衡能力，而不仅仅局限于某一个部位的平衡能力。
距离特征向量是指通过多个非相邻骨骼数据确定的至少一个距离数据的集合，可以用来作为判断练习者的练习动作的准确程度的标准之一。可选的，具体特征向量包括跨步距离、手掌间距、手臂抬起的垂直地面距离、重心偏移距离等，此处不作限制。参考图4，图4是一种多个骨骼数据确定距离特征向量的示意图。在图4中，有手掌间距a、颈下脊椎和中部脊椎的距离b和手臂抬起的垂直地面距离h等多个距离特征向量。
角度降维特征向量是指在转体、侧身等重心旋转的动作中，根据多个非相邻骨骼数据确定的至少一个角度数据的集合。具体的，在转体或侧身等动作中，会存在骨骼数据计算角度数据不准确的问题，通过角度降维特征向量可以提高在转体或侧身运动的获取角度数据的精度。同时参考图5和图6。图5是一种平面动作获取角度数据的示意图。图6是一种转体或侧身获取角度数据的示意图。通过图5可以明显看出，在一个平面动作中，即不存在转体或侧身动作中，角度数据的获取和练习者练习的真实角度一致，即真实角度α＝获取的角度数据θ。通过图6可以明显看出，在一个转体或侧身产生的角度数据α没有变化，但是由于转体等动作，导致获取的角度数据θ’与原角度数据θ差距非常大。则可以由θ角到θ’的变化体现，确定练习者的转身情况。具体的，通过降维角度特征向量可以确定练习者转体或侧身的角度。
在一可选的实施方式中，根据所述骨骼数据计算练习特征向量具体可以包括：
根据所述骨骼数据计算基础特征向量；根据所述骨骼数据计算角度特征向量；和/或根据所述骨骼数据计算距离特征向量；和/或根据所述骨骼数据计算角度降维特征向量。
其中，基础特征向量、角度特征向量、距离特征向量和角度降维特征向量等子练习特征向量中，每一个子练习特征向量可以包括多个数据，则在计算每一个子练习特征向量的匹配度时，将每一个子练习特征向量的数据进行一一匹配。以距离特征向量为例，距离特征向量可以包括多个非相邻骨骼数据之间的多个距离数据，例如左右手掌之间的距离数据C1和左右脚踝之间的距离数据C2，则距离特征向量可以包括距离数据C1和距离数据C2，预设距离特征向量包括C3和C4，C3对应C1，C4对应C2，则进行匹配时分别针对距离数据C1和C2单独匹配，再进行算数平均，即(C1/C3+C2/C4)/2。同样的，也可以根据太极拳动作对于不同部位平衡能力的需求配给部位的权重再进行加权平均计算。例如，一个太极拳动作对于双脚的要求更高，则在距离特征向量中，给左右脚踝之间的距离数据C2配给权重D1，给C1配给权重D2，D1＞D2，则距离特征向量的匹配度可以是C1/C3*D1+C2/C4*D2综合计算得到。通过在不同的子练习特征向量中根据不同部位的平衡能力要求配给不同的部位权重，从而根据特征向量中的每一个基础数据得到一个综合数据，考虑到了不同部位的平衡能力要求，则计算匹配度的结果时可以参考整体的平衡能力确定，评估结果更准确，更具备参考意义。
S230、计算所述练习特征向量和预设特征向量的匹配度。
其中，预设特征向量是指专业人员的标准动作的特征向量，用于与练习特征向量比对，以确定匹配度，从而确定练习者练习动作的准确程度。具体的，匹配度越高，则说明练习者的动作越准确，练习效果越好。具体的，练习特征向量同时包括基础特征向量、角度特征向量、距离特征向量和角度降维特征向量时，预设特征向量也包括预设基础特征向量、预设角度特征向量、预设距离特征向量和预设角度降维特征向量。在计算匹配度时，可以分别计算基础特征向量和预设基础特征向量、角度特征向量和预设角度特征向量、距离特征向量和预设距离特征向量、角度降维特征向量和预设角度降维特征向量等多个特征向量的子匹配度，再进行加权平均，以得到练习特征向量的匹配度；也可以配给不同的特征向量的不同预设权重，通过每个特征向量的子匹配度和预设权重相乘再相加，以得到综合匹配度。匹配度是指练习特征向量和预设特征向量的匹配程度，能反映出练习者的练习动作的准确程度。具体的，匹配度可以是以百分比的形式体现。在本实施例中，将匹配度作为匹配结果。
在一可选的实施方式中，所述练习特征向量包括多个子练习特征向量，所述子练习特征向量包括基础特征向量、角度特征向量、距离特征向量或角度降维特征向量，所述预设特征向量包括与多个子练习特征向量对应的子预设特征向量，计算所述练习特征向量和预设特征向量的匹配度，可以包括：
计算每个所述子练习特征向量和所述子预设特征向量的子匹配度；根据所述子匹配度和每个所述子练习特征向量的预设权重确定所述匹配度。
其中，预设权重指某一因素或指标相对于某一事物的重要程度，在本实施例中，预设权重是指区分不同子练习特征向量重要程度的数值。具体的，不同的太极拳动作对于练习的要求不同，有的太极拳动作关键在于手掌的张开距离，则可以给该太极拳动作的距离特征向量配给更高的预设权重；有的太极拳动作关键在于跨步形成的角度，则可以给该太极拳动作的角度特征向量配给更高的预设权重；对于基础特征向量的预设权重配给可以根据需要设置，例如一个固定值或最低值等，此处不作具体限制。根据太极拳对于距离或角度等要求的重要程度配给不同的预设权重，使得计算结果更准确。可选的，不同子练习特征向量的预设权重相加为1。在太极拳中，不同招式对于手部、腿部、肩部、重心转移(例如转体、侧身)等平衡影响因素的要求不同，对于不同平衡影响因素的动作配给不同子练习特征向量的相应的预设权重，使得评估可以从整体的平衡能力上进行，评估结果可以更准确。例如，在一个太极拳动作中，对于非相邻骨骼数据之间的距离的平衡能力求较高，则给距离特征向量配给最大的权重60％；对于要求较低的子练习特征向量，可以平均分配剩下的40％的权重，也可以根据平衡能力的不同要求进行分配，此处对于如何配给权重不作限制。在本实施例中，匹配度根据每个子练习特征向量的子匹配度和对应预设权重确定。例如，基础特征向量的子匹配度为A1，权重为B1；距离特征向量的子匹配度为A2，权重为B2；角度特征向量的子匹配度为A3,权重为B3，角度降维特征向量的子匹配度为A4，权重为B4，则匹配度为A1*B1+A2*B2+A3*B3+A4*B4。需要注意的是，本实施例可以根据需要对人体各个部位进行区分，而不仅限于本实施例中的手部、腿部和肩部。
S240、根据匹配结果评估所述练习者的练习效果。
在本实施例中，匹配结果为练习特征向量与预设特征向量之间的匹配度，可以看作是练习者的恢复程度。可选的，可以将本次的练习效果作为历史练习效果，以供下一次练习匹配对应的练习方案进行参考。
在一可选的实施方式中，在计算所述练习特征向量和预设特征向量的匹配度之后，包括：
判断所述匹配度是否大于或等于预设阈值；如果所述匹配度小于所述预设阈值，则提醒所述练习者重新练习，直至所述匹配度大于或等于所述预设阈值；获取重新练习的次数和完成练习的时间。
其中，预设阈值是指判断练习者的练习动作是否达到一定标准的阈值。如果匹配度小于预设阈值，则提示练习者重新练习，直到匹配大于或等于预设阈值，则结束练习或练习下一个动作。将匹配度、练习的次数和完成练习的时间都作为匹配结果，使得根据匹配效果评估练习效果时更准确。
可选的，还可以设置另一个预设阈值，用于判断子匹配度，即某个部位的标准程度。当匹配度大于或等于第一预设阈值和子匹配度大于或等于第二预设阈值时才结束练习或练习下一个动作。
本发明实施例的技术方案，通过获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作，匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果，根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果，练习者只需要按照练习方案进行练习，就能通过练习数据和标准数据匹配得到匹配结果，从而判断本次练习的练习效果，不需要医护人员实时陪护，达到了提高练习效率的技术效果。
实施例三
图7是本发明实施例三提供的一种平衡能力的练习评估装置的结构示意图，本实施例可适用于练习者的平衡能力练习评估的场景，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并可集成在服务器上。
如图7所示，本实施例提供的平衡能力的练习评估装置可以包括获取模块310、匹配模块320和评估模块330，其中：
获取模块310，用于获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作；
匹配模块320，用于匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果；
评估模块330，用于根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果。
可选的，所述练习数据包括骨骼数据，所述标准数据包括预设特征向量，所述匹配模块320包括：
特征向量计算单元，用于根据所述骨骼数据计算练习特征向量；
匹配度计算单元，用于计算所述练习特征向量和预设特征向量的匹配度。
可选的，该装置还包括：
判断模块，用于判断所述匹配度是否大于或等于预设阈值；
提醒模块，用于如果所述匹配度小于所述预设阈值，则提醒所述练习者重新练习，直至所述匹配度大于或等于所述预设阈值；
所述获取模块310还用于获取重新练习的次数和完成练习的时间。
可选的，特征向量计算单元具体用于根据所述骨骼数据计算基础特征向量；根据所述骨骼数据计算角度特征向量；和/或根据所述骨骼数据计算距离特征向量；和/或根据所述骨骼数据计算角度降维特征向量。
可选的，所述练习特征向量包括多个子练习特征向量，所述子练习特征向量包括基础特征向量、角度特征向量、距离特征向量或角度降维特征向量，所述预设特征向量包括与多个子练习特征向量对应的子预设特征向量，匹配度计算单元具体用于计算每个所述子练习特征向量和所述子预设特征向量的子匹配度；根据所述子匹配度和每个所述子练习特征向量的预设权重确定所述匹配度。
可选的，该装置还包括：
处理模块，用于对所述练习数据进行归一化处理。
可选的，所述获取模块310还用于获取所述练习者的平衡能力状态；
所述匹配模块320还用于基于标准数据集根据所述平衡能力状态匹配所述练习方案。
本发明实施例所提供的平衡能力的练习评估装置可执行本发明任意实施例所提供的平衡能力的练习评估方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。本发明实施例中未详尽描述的内容可以参考本发明任意方法实施例中的描述。
实施例四
图8是本发明实施例四提供的一种服务器的结构示意图。图8示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性服务器612的框图。图8显示的服务器612仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图8所示，服务器612以通用服务器的形式表现。服务器612的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器616，存储装置628，连接不同系统组件(包括存储装置628和处理器616)的总线618。
总线618表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储装置总线或者存储装置控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry SubversiveAlliance，ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture，MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics Standards Association，VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，PCI)总线。
服务器612典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被服务器612访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储装置628可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)630和/或高速缓存存储器632。服务器612可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统634可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图8未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图8中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘，例如只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM),数字视盘(Digital Video Disc-Read Only Memory，DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线618相连。存储装置628可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块642的程序/实用工具640，可以存储在例如存储装置628中，这样的程序模块642包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块642通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
服务器612也可以与一个或多个外部设备614(例如键盘、指向服务器、显示器624等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该服务器612交互的服务器通信，和/或与使得该服务器612能与一个或多个其它计算服务器进行通信的任何服务器(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口622进行。并且，服务器612还可以通过网络适配器620与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network，LAN)，广域网(Wide Area Network，WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图8所示，网络适配器620通过总线618与服务器612的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合服务器612使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、服务器驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Disks，RAID)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理器616通过运行存储在存储装置628中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明任意实施例所提供的一种平衡能力的练习评估方法，该方法可以包括：
获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作；
匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果；
根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果。
本发明实施例的技术方案，通过获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作，匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果，根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果，练习者只需要按照练习方案进行练习，就能通过练习数据和标准数据匹配得到匹配结果，从而判断本次练习的练习效果，不需要医护人员实时陪护，达到了提高练习效率的技术效果。
实施例五
本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的一种平衡能力的练习评估方法，该方法可以包括：
获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作；
匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果；
根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果。
本发明实施例的计算机可读存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本发明实施例的技术方案，通过获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作，匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果，根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果，练习者只需要按照练习方案进行练习，就能通过练习数据和标准数据匹配得到匹配结果，从而判断本次练习的练习效果，不需要医护人员实时陪护，达到了提高练习效率的技术效果。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种平衡能力的练习评估方法，其特征在于，包括：
获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作；
匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果；
根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果。
2.如权利要求1所述的平衡能力的练习评估方法，其特征在于，所述练习数据包括骨骼数据，所述标准数据包括预设特征向量，所述匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果，包括：
根据所述骨骼数据计算练习特征向量；
计算所述练习特征向量和预设特征向量的匹配度。
3.如权利要求2所述的平衡能力的练习评估方法，其特征在于，在所述计算所述练习特征向量和预设特征向量的匹配度之后，包括：
判断所述匹配度是否大于或等于预设阈值；
如果所述匹配度小于所述预设阈值，则提醒所述练习者重新练习，直至所述匹配度大于或等于所述预设阈值；
获取重新练习的次数和完成练习的时间。
4.如权利要求2所述的平衡能力的练习评估方法，其特征在于，所述根据所述骨骼数据计算练习特征向量，包括：
根据所述骨骼数据计算基础特征向量；
根据所述骨骼数据计算角度特征向量；和/或
根据所述骨骼数据计算距离特征向量；和/或
根据所述骨骼数据计算角度降维特征向量。
5.如权利要求4所述的平衡能力的练习评估方法，其特征在于，所述练习特征向量包括多个子练习特征向量，所述子练习特征向量包括基础特征向量、角度特征向量、距离特征向量或角度降维特征向量，所述预设特征向量包括与多个子练习特征向量对应的子预设特征向量，所述计算所述练习特征向量和预设特征向量的匹配度，包括：
计算每个所述子练习特征向量和所述子预设特征向量的子匹配度；
根据所述子匹配度和每个所述子练习特征向量的预设权重确定所述匹配度。
6.如权利要求1所述的平衡能力的练习评估方法，其特征在于，在所述匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果之前，包括：
对所述练习数据进行归一化处理。
7.如权利要求1所述的平衡能力的练习评估方法，其特征在于，在所述获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据之前，包括：
获取所述练习者的平衡能力状态；
基于标准数据集根据所述平衡能力状态匹配所述练习方案。
8.一种平衡能力的练习评估装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取练习者按照练习方案进行练习的练习数据，所述练习方案包括一个或多个标准动作；
匹配模块，用于匹配所述练习数据和所述标准动作的标准数据以得到匹配结果；
评估模块，用于根据所述匹配结果评估所述练习者的练习效果。
9.一种服务器，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的平衡能力的练习评估方法。
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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的平衡能力的练习评估方法。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112494897A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-03-16 | 中新国际联合研究院 | 一种基于八段锦的智能养老康复游戏系统和游戏方法 |
| CN113222453A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-08-06 | 中国农业科学院草原研究所 | 一种基于北斗导航的天然草地草畜平衡评估方法、系统、设备及存储介质 |
| CN115350456A (zh) * | 2022-07-28 | 2022-11-18 | 安徽中飞星梦体育文化发展有限公司 | 一种平衡桩用的系统及其平衡桩 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150230732A1 (en) * | 2012-09-17 | 2015-08-20 | Université de Montréal | Method for measuring the visually-induced postural instability of a person |
| CN106485055A (zh) * | 2016-09-22 | 2017-03-08 | 吉林大学 | 一种基于Kinect传感器的老年II型糖尿病患者运动训练系统 |
| CN106618487A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-05-10 | 北京城市系统工程研究中心 | 一种老年人平衡能力评定方法 |
| CN107293175A (zh) * | 2017-08-04 | 2017-10-24 | 华中科技大学 | 一种基于体感技术的机车手信号操作训练方法 |
| CN108905136A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-11-30 | 山东体育学院 | 一种太极拳学习智能动作诊断反馈系统 |
| CN109276237A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-01-29 | 郑州大学 | 一种全向移动的脑卒中患者平衡能力评测与训练系统 |
-
2019
- 2019-10-12 CN CN201910970086.3A patent/CN110693500B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150230732A1 (en) * | 2012-09-17 | 2015-08-20 | Université de Montréal | Method for measuring the visually-induced postural instability of a person |
| CN106485055A (zh) * | 2016-09-22 | 2017-03-08 | 吉林大学 | 一种基于Kinect传感器的老年II型糖尿病患者运动训练系统 |
| CN106618487A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-05-10 | 北京城市系统工程研究中心 | 一种老年人平衡能力评定方法 |
| CN107293175A (zh) * | 2017-08-04 | 2017-10-24 | 华中科技大学 | 一种基于体感技术的机车手信号操作训练方法 |
| CN108905136A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-11-30 | 山东体育学院 | 一种太极拳学习智能动作诊断反馈系统 |
| CN109276237A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-01-29 | 郑州大学 | 一种全向移动的脑卒中患者平衡能力评测与训练系统 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112494897A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-03-16 | 中新国际联合研究院 | 一种基于八段锦的智能养老康复游戏系统和游戏方法 |
| CN113222453A (zh) * | 2021-05-28 | 2021-08-06 | 中国农业科学院草原研究所 | 一种基于北斗导航的天然草地草畜平衡评估方法、系统、设备及存储介质 |
| CN113222453B (zh) * | 2021-05-28 | 2024-01-16 | 中国农业科学院草原研究所 | 一种基于北斗导航的天然草地草畜平衡评估方法、系统、设备及存储介质 |
| CN115350456A (zh) * | 2022-07-28 | 2022-11-18 | 安徽中飞星梦体育文化发展有限公司 | 一种平衡桩用的系统及其平衡桩 |
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