CN110991482A

CN110991482A - 健身动作识别的方法、终端及计算机存储介质

Info

Publication number: CN110991482A
Application number: CN201911053936.XA
Authority: CN
Inventors: 曾剑; 冯纪人; 刘兴慧
Original assignee: Shenzhen Papaya Youzi Health Technology Co Ltd
Priority date: 2019-10-31
Filing date: 2019-10-31
Publication date: 2020-04-10
Anticipated expiration: 2039-10-31
Also published as: CN110991482B

Abstract

本发明公开了健身动作识别的方法、终端及计算机存储介质，该方法包括：获取运动数据，运动数据包括：通过可穿戴设备中的磁场传感器采集设置于运动器械上的磁铁所产生的感应磁场数据，及通过可穿戴设备中的加速度传感器采集到的加速度数据；将运动数据输入到动作识别模型，通过动作识别模型输出运动姿态；运动姿态包括肢体部位相对于参考方向的姿态，和/或，肢体部位相对于运动器械的姿态；根据运动姿态及参考动作数据输出第一提示信息，第一提示信息用于指示运动姿态相对于参考动作的差异。本发明实施例中的方法用于识别健身者在使用运动器械进行健身的过程中运动姿态的标准性，并对用户健身的动作姿态进行指导。

Description

健身动作识别的方法、终端及计算机存储介质

技术领域

本发明涉及智能终端技术领域，尤其涉及一种健身动作识别的方法、终端及计算机存储介质。

背景技术

随着动作识别技术的不断发展，其已广泛应用于体育、舞蹈、影视、医疗仿真及动作技能培训等领域。动作识别技术建立在动作采集技术得到的动作数据的基础之上，其中基于可穿戴动作传感器的动作识别技术得到了广泛应用。

健身领域作为体育领域的一个分支领域具有一定的特殊性，在健身领域中，健身过程中的姿势非常重要，在健身过程中，常常需要运动器械的辅助，若姿势不标准，很容易对身体造成损伤。传统方式中，可以通过的加速度传感器获取用户在运动过程中的，处理器通过获取到的加速度传感器采集到的加速度数据和角速度采集到的角速度数据进行数据处理，确定当前的运动数据，然后将该运动数据与动作输入输出设备中的动作类型进行匹配，确定当前的姿态是否标准。

上述方式中，通过加速度传感器获取到的数据仅能确定出健身者自身的动作，如健身者的肢体向上，向下运动等等，但是无法识别出健身者在使用运动器械进行健身的过程中的运动姿态的标准性，对于用户健身的动作指导价值不大。

发明内容

本发明实施例提供一种健身动作识别的方法、终端及计算机存储介质，用于识别健身者在使用运动器械进行健身的过程中运动姿态的标准性，并对用户健身的动作姿态进行指导。

第一方面，本发明实施例提供了一种健身动作识别的方法，包括：

获取运动数据，所述运动数据包括：可穿戴设备被佩戴的肢体部位在运动过程中，通过所述可穿戴设备中的磁场传感器采集设置于运动器械上的磁铁所产生的感应磁场数据，及通过可穿戴设备中的加速度传感器采集到的加速度数据；

将所述运动数据输入到动作识别模型，通过所述动作识别模型输出运动姿态；所述动作识别模型是通过对训练样本集进行训练得到的，所述训练样本集包括通过所述磁场传感器采集的多个运动姿态中每个运动姿态对应的感应磁场数据，及通过所述加速度传感器采集的所述每个运动姿态对应的加速度数据；

根据所述运动姿态及参考动作数据输出第一提示信息，所述第一提示信息用于指示所述运动姿态相对于所述参考动作的差异。

第二方面，本发明实施例提供了一种终端，包括：

获取模块，用于获取运动数据，所述运动数据包括：可穿戴设备被佩戴的肢体部位在运动过程中，通过所述可穿戴设备中的磁场传感器采集设置于运动器械上的磁铁所产生的感应磁场数据，及通过可穿戴设备中的加速度传感器采集到的加速度数据；

动作识别模块，用于将所述获取模块获取的所述运动数据输入到动作识别模型，通过所述动作识别模型输出运动姿态；所述动作识别模型是通过对训练样本集进行训练得到的，所述训练样本集包括通过所述磁场传感器采集的多个运动姿态中每个运动姿态对应的感应磁场数据，及通过所述加速度传感器采集的所述每个运动姿态对应的加速度数据；

输出模块，用于根据所述运动姿态及参考动作数据输出第一提示信息，所述第一提示信息用于指示所述运动姿态相对于所述参考动作的差异。

第三方面，本发明实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

本发明实施例中，通过该磁场传感器采集到的感应磁场数据和加速度传感器采集到加速度数据，并将该感应磁场数据和加速度数据输入到动作识别模型，该动作识别模型输出运动姿态，运动姿态包括肢体部位相对于参考方向的姿态，和/或，肢体部位相对于运动器械的姿态，例如，运动姿态即可以是肢体部位相对于参考方向的姿态，如，手臂相对于垂直方向是否有偏差；还可以是肢体部位相对于运动器械的姿态，如，手腕支撑哑铃的力的方向相对于哑铃的重力方向是否有偏差；本发明实施例可以识别出用户在健身运动的多种姿态，包括肢体部位相对于与运动器械的姿态，识别出健身者在使用运动器械进行健身过程中的运动姿态的标准性，而且根据所述运动姿态及参考动作输出第一提示信息，该第一提示信息可以用于指示所述运动姿态相对于所述参考动作的差异，对用户健身过程中的运动姿态具有指导价值。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例中健身动作识别的方法所应用的通信系统的架构示意图；

图2是本发明实施例中健身动作识别的方法的一个实施例的流程示意图；

图3是本发明实施例中可穿戴设备和运动器械对应的坐标系统的示意图；

图4是本发明实施例中磁场传感器采集感应磁场数据的场景示意图；

图5是本发明实施例中终端的一个实施例的结构示意图；

图6是本发明实施例中终端的另一个实施例的结构示意图；

图7是本发明实施例中终端的另一个实施例的结构示意图；

图8是本发明实施例中终端的另一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了一种健身动作识别的方法，该方法可以应用于可穿戴设备，该可穿戴设备包括但不限定于智能手表，或者智能手环等等。在一种实现方式中，可穿戴设备用于执行该一种健身动作识别的方法；或者，该方法也可以应用于一种通信系统，该通信系统包括可穿戴设备和终端，该终端用于执行该健身动作识别的方法，其中，该终端包括但不限定于手机、平板电脑、个人计算机等等。本发明实施例中，可以以此种应用场景为例进行说明。

本发明实施例中提供了一种通信系统，请参阅图1所示，该通信系统包括可穿戴设备10和终端20，该可穿戴设备10和终端20通信连接；该可穿戴设备可以以手环为例，该终端可以以手机为例进行说明。可穿戴设备中设置有磁场传感器，运动器械上设置有磁铁材料，该磁铁材料用于产生磁场，该运动器械可以为哑铃，哑铃包括哑铃杆和设置于该哑铃杆两端的哑铃垫片。用户手腕上佩戴手环，该手环中的磁场传感器获取该磁场的感应磁场数据，用户的手臂在向上或向下运动的过程中，手环中的加速度传感器采集到加速度数据；然后，该手环将运动数据发送给手机，该运动数据包括该磁场数据和加速度数据；终端接收到该运动数据，将该运动数据输入到已经训练好的动作识别模型中，该动作识别模型输出运动姿态，该运动姿态为肢体部位相对于参考方向的姿态，和/或，肢体部位相对于运动器械的姿态。根据运动姿态及参考动作数据输出第一提示信息，该第一提示信息包括用于指示运动姿态相对于标准姿态的差异。本发明实施例中，一方面，通过该磁场传感器采集到的感应磁场数据和加速度传感器采集到的加速度数据，并将该磁场数据和加速度数据输入到动作识别模型，该动作识别模型识别出的运动姿态可以是肢体部位相对于参考方向的姿态，如，手臂相对于垂直方向是否有偏差；还可以是肢体部位相对于运动器械的姿态，如，手腕支撑哑铃的力的方向相对于哑铃的重力方向是否有偏差；本发明实施例可以识别出用户在健身运动的多种姿态，包括肢体部位相对于与运动器械的姿态，识别出健身者在使用运动器械进行健身的过程中的运动姿态的标准性，而且根据运动姿态及参考动作输出第一提示信息，该第一提示信息可以用于指示运动姿态相对于参考动作的差异，对用户健身过程中的运动姿态具有指导价值。另一方面，本发明实施例中，磁场传感器和加速度传感器均是可穿戴设备内置的传感器，无需增加其他的传感器，节省成本。

请参阅图2所示，图2为本申请实施例中一种健身动作识别的方法的一个实施例的步骤流程示意图。本实施例中，该方法的执行主体可以是可穿戴设备，或者，该方法的执行主体也可以终端，本实施例中，该方法的执行主体以终端为例进行说明。

S201、获取运动数据，运动数据包括：通过可穿戴设备中的磁场传感器采集设置于运动器械上的磁铁所产生的感应磁场数据，及通过可穿戴设备中的加速度传感器采集到的加速度数据。

终端接收可穿戴设备发送的运动数据，该运动数据包括通过磁场传感器采集的感应磁场数据、加速度传感器采集的加速度数据；可选的，该运动数据还可以包括重力传感器采集的重力数据。加速度传感器获取的是X、Y、Z三轴中每个轴的加速度数据，磁场传感器获取的是X、Y、Z三轴中每个轴的感应磁场数据(该磁场是由健身器械上的磁铁产生的磁场)。

请参阅图3所示，图3为可穿戴设备和运动器械对应的坐标系统的示意图。可穿戴设备301中设置有磁场传感器，运动器械303上设置有磁铁302，该运动器械303可以为哑铃，哑铃包括哑铃杆和设置于该哑铃杆两端的哑铃垫片，两个哑铃垫片中的至少一个哑铃垫片上均设置有磁铁302，该磁铁302产生稳定的磁场。用户手腕上佩戴手环，该手环中的磁场传感器获取该磁场的感应磁场数据，

当手环的屏幕垂直于地面时，沿手环的宽度方向为X轴方向，沿手环的长度方向为Y轴方向，垂直于屏幕的方向为Z轴方向；手环佩戴在小臂上端，当用户手臂举哑铃时，手臂上下运动，手环的X轴与小臂基本平行，可以通过加速度传感器采集到X、Y、Z三轴中每个轴加速度数据的数据分量，根据每个轴上的加速度数据的数据分量确定小臂相对于参考方向的偏差。

若在Y、Z中每个轴加速度数据的数据分量为小于第一预设值，而X轴上的加速度数据的数据分量大于第二预设值，则表明当前可穿戴设备沿X轴方向运动，表明手臂垂直于水平面；若在Y轴上的数据分量大于第三预设值，则表明可穿戴设备在Y轴方向具有运动，可穿戴设备相对于垂直方向具有偏差，由于手臂与可穿戴设备的X轴平行，则表明此时手臂的长度方向与垂直方向发生了偏差。本申请实施例中，终端可以通过可穿戴设备中的加速度传感器采集到的X、Y、Z三轴中每个轴加速度数据的数据分量来评估小臂的长度方向相对于参考方向(如垂直方向)的偏差。

请参阅图3进行理解，当哑铃水平放置时，沿着哑铃杆的长度方向为X轴方向，哑铃杆的径向方向为Z轴方向，X轴和Z轴的共面与Y轴垂直。

请参阅图4所示，图4为磁场传感器采集感应磁场数据的场景示意图。在运动器械(哑铃垫片)上设置有磁铁材料，该磁铁材料产生磁场，如图4所示，磁感线的疏密程度可以表示磁感强度的大小，如磁铁材料附近的磁感线密度大，磁场强度较强，远离磁铁材料的磁感线密度相对减小，磁场强度减小。通过感应磁场强度数据来判定哑铃相对于手臂的位置关系。图4中(a)所示，磁场传感器检测到感应磁场强度，可穿戴设备将该感应磁场强度发送至终端，该终端判断该感应磁场强度与预设磁场强度的关系，若该感应磁场强度等于该预设磁场强度，则判定哑铃相对于手臂垂直(哑铃的X轴方向与手臂的长度方向垂直)；如图(b)所示，若该感应磁场强度大于该预设磁场强度，则判定哑铃相对于手臂向右倾(磁铁材料远离可穿戴设备，磁场传感器检测到的磁场强度较小)；如图(c)所示，若该感应磁场强度大于该预设磁场强度，则判定哑铃相对于手臂向左倾(磁铁材料靠近可穿戴设备，磁场传感器检测到的磁场强度较大)。需要说明的是，1)该预设磁场强度可以根据该磁铁材料设置的位置进行设置。2)判定该哑铃相对于手臂左倾或右倾，仅是一个场景的示例性说明(如图4所示，该磁铁材料设置于左侧的哑铃垫片上)，并不造成对本发明的限定性说明。如当该磁铁材料设置的位置发生改变(若磁铁材料设置于右侧的哑铃垫片上)，则判定结果会发生改变，如若该感应磁场强度大于该预设磁场强度，则判定哑铃相对于手臂向右倾(磁铁材料靠近可穿戴设备，磁场传感器检测到的磁场强度较大)；若该感应磁场强度小于该预设磁场强度，则判定哑铃相对于手臂向左倾(磁铁材料远离可穿戴设备，磁场传感器检测到的磁场强度较小)。

S202、判断所述加速度数据在X轴、Y轴和Z轴中每个轴对应的数据分量是否大于阈值；若数据分量未大于阈值，则执行步骤203；若数据分量大于阈值，则执行步骤205。

如X轴对应的数据分量为X轴分量，Y轴对应的数据分量为Y轴分量,Z轴对应的数据分量为Z轴分量，首先确定X轴，Y轴和Z轴中的参考轴，该参考轴为可穿戴设备的主运动方向。如，健身者在做哑铃上举动作时，在X轴上的加速度分量最大，参考轴为X轴，而Y轴和Z轴为目标轴，Y轴和Z轴对应的数据分量为数据分量。

此步骤中，可以通过判断三个轴中每个轴所对应的数据分量是否大于阈值来初步判断运动姿态是否标准。一种情况下，通过此步骤可以初步判断出当前运动姿态可能为标准动作；例如，若当手臂做上举和下拉运动，标准动作是手臂做上下垂直运动，若运动数据所包含加速度数据在X轴数据分量为a，加速度数据在Y轴数据分量为b，加速度数据在Z轴数据分量为c，a大于b和c，b为0，c也为0；该运动数据可以指示出当前手臂是垂直的，即手臂的长度方向为垂直方向，此时，表明健身者的动作有可能是标准的，也有可能是不标准的，因为在一个健身动作中，可以包括多个动作要点，比如说健身者做的动作为手握哑铃的上举或下拉动作，在上举(或下拉)的过程中，不仅要手臂为垂直状态，而且手腕相对于哑铃也要垂直，才是标准动作。在另一种情况下，a大于b和c，若b不为零或c不为零，但是b和c均小于第一阈值，可以判定出当前的运动姿态相对标准，但是手臂的长度方向相对于垂直方向还是有一定的偏角角度。在另一种情况下，通过此步骤可以初步判断出当前运动姿态为非标准动作，例如，若运动数据所包含加速度数据在Y轴数据分量为b，而b的绝对值大于第二阈值，则表明手臂在运动过程中，手臂的长度方向与垂直方向具有了偏转角度；例如，b为正值，则表明当前手臂相对于垂直方向向左偏转；b为负值，则表明当前手臂相对于垂直方向向右偏转；同理，若运动数据所包含加速度数据在Z轴数据分量为c，而c的绝对值大于第三阈值，则表明手臂在运动过程中，手臂的长度方向与垂直方向具有了偏转角度；c为正值，则表明当前手臂相对于垂直方向向前偏转；c为负值，则表明当前手臂相对于垂直方向向后偏转。

需要说明的是，本发明实施例中，在上举哑铃的动作中，该目标轴为Y轴或者为Z轴，若在其他场景中，该目标轴可以为X轴，例如，在侧平举哑铃的动作中，该目标轴可以为X轴或Z轴，因此，目标轴在不同的应用场景中可能不同，此步骤中目标轴以Y轴和Z轴仅为示例性说明，并不造成对本申请的限定性说明。

需要说明的是，步骤202为可选步骤，可以不执行，而直接执行步骤203。

S203、将运动数据输入到动作识别模型，通过动作识别模型输出运动姿态；动作识别模型是通过对训练样本集进行训练得到的，训练样本集包括通过磁场传感器采集的多个运动姿态中每个运动姿态对应的感应磁场数据，及通过加速度传感器采集的每个运动姿态对应的加速度数据。

该动作识别模型是预先训练好的，将预先训练好的动作识别模型装载到终端，该动作识别模型是通过对训练样本集进行训练得到的，训练样本集包括通过磁场传感器采集的磁场数据的集合，和通过加速度传感器采集的加速度数据的集合。

例如，该运动姿态可以为标准动作，手臂左倾，手臂右倾，手臂前倾、手腕左倾，手腕右倾、手腕前倾、手腕后倾等等。

S204、根据运动姿态及参考动作输出第一提示信息，第一提示信息用于指示运动姿态相对于参考动作的差异。

第一提示信息包括第一信息，若运动姿态与参考动作之间的差异大于第四预设值，则输出第一信息，该第一信息用于提示运动姿态相对于参考动作的矫正动作。

该第一提示信息可以为语音提示信息，在一个场景中，若当前的运动姿态为非标准动作，如该运动姿态为手臂左倾，则可以根据该运动姿态及参考动作输出第一信息，该参考动作可以为手臂垂直，如该第一信息为“请将手臂向右倾斜”；在另一个场景中，若当前的动作姿态为手腕左倾，则可以根据该运动姿态及第二参考动作输出第一信息，该参考动作可以为手腕垂直，如该第一信息为“请将手腕向右倾斜”。

可选的，若运动姿态与参考动作之间的差异小于或者等于该第四预设值，表明该运动姿态为标准动作，则输出第二信息，该第二信息用于指示当前的运动姿态为标准动作。

S205、若数据分量大于阈值，则根据数据分量输出第二提示信息，第二提示信息用于指示可穿戴设备被佩戴的肢体部位相对于参考方向的差异。

该第二提示信息包括第三信息和第四信息，若数据分量大于阈值，表明该运动姿态为非标准动作，且运动姿态相对于参考动作偏差较大，则输出第三信息，该第三信息用于提示可穿戴设备被佩戴的肢体部位相对于参考方向的矫正动作。

该数据分量大于阈值，则表明该运动姿态为错误动作(或非标准动作)，根据数据分量确定出肢体部位(如手臂)相对于参考方向(如垂直方向)具有偏转角度，例如，手臂相对于垂直方向向右偏转，则根据该数据分量输出语音提示信息，该语音提示信息可以提示“动作错误，请将手臂向左倾斜”等。

需要说明的是，步骤203的动作识别模型是预先训练好的，将预先训练好的动作识别模型装载到终端，该动作识别模型是通过对训练样本集进行训练得到的，训练样本集包括通过磁场传感器采集的磁场数据的集合，和通过加速度传感器采集的加速度数据的集合。

可选的，由于磁场传感器采集安装在运动器械上的磁铁产生的磁场数据，而环境中也存在环境磁场，当健身者在运动过程中，不同位置的环境磁场不完全相同，所以在计算磁场时可以环境磁场的干扰进行滤波，以提高采集到的磁铁产生的磁场数据的准确率。

可选的，在步骤203、所述将所述运动数据输入到动作识别模型，通过所述动作识别模型输出运动姿态之前，所述方法还包括：

首先，获取环境磁场数据；所述环境磁场数据为：当所述运动器械上未设置所述磁铁时，所述可穿戴设备被佩戴的肢体部位与运动器械在运动过程中，通过可穿戴设备中的磁场传感器采集环境中的磁场数据；

然后，根据所述运动器械在运动过程中的所述感应磁场数据和所述环境磁场数据，对所述感应磁场数据进行过滤处理，得到过滤后的感应磁场数据；所述过滤后的感应磁场数据作为所述运动数据。

需要说明的是，磁场数据可以包括磁场强度。

具体的，根据运动器械在运动过程中的各位置对应的附加磁场强度计算第一平均磁场强度，及运动过程中的各位置所对应的环境磁场强度计算第二平均磁场强度；

在一个时间窗口，根据运动器械在运动过程中的各位置所对应的附加磁场强度，计算各位置所对应的附加磁场强度的第一方差；及根据运动器械在运动过程中的各位置所对应的环境磁场强度，计算环境磁场强度的第二方差；

根据第一平均磁场强度，第二平均磁场强度，第一方差和第二方差得到滤波后的感应磁场数据。

第一平均磁场强度与第二平均磁场强度的差值为滤波后的平均磁场强度数据，第一方差和第二方差的差值为滤波后的方差数据，将该滤波后的平均磁场强度数据和方差作为感应磁场数据，将该滤波后的感应磁场数据输入到动作识别模型中。

本实施例中，由于环境中的不同位置磁场强度不完全相同，所以在计算磁场时应该对环境磁场的干扰进行滤波。采用时间窗口内的平均磁场强度和磁场强度方差作为该时间窗口对应的窗口特征进行滤波。具体地，第一平均磁场强度与第二平均磁场强度的差值为滤波后的平均磁场强度数据，第一方差和第二方差的差值为滤波后的方差数据，将该滤波后的平均磁场强度数据和方差作为感应磁场数据，将该滤波后的感应磁场数据输入到动作识别模型中，以进行滤波处理，得到排除干扰后的窗口特征(即平均磁场强度和方差)。本实施例中，通过线性滤波的方式即均值滤波和方差滤波的方式，能够消除由环境噪声的影响所产生的尖锐数据，降低由于环境磁场噪声所产生的数据波动程度，进而排除环境磁场的干扰。

可选的，根据运动姿态及参考动作数据输出第一提示信息；该第一提示信息还包括第一图片信息和第二图片信息；具体的，根据运动姿态展示运动姿态对应的第一图片信息，第一图片信息用于展示用户当前的运动姿态；并根据参考动作数据展示第二图片信息，第二图片信息用于展示参考动作。本发明实施例中，该第一提示信息，既可以是语音提示信息，也可以进一步包括图片提示信息，可以使得用户即可以根据听到的信息纠正自身的运动姿态，也可以根据终端显示的图片信息纠正自身的运动姿态。

本申请实施例中，还提供了一种动作识别模型训练的方法，该方法的执行主体可以为终端，也可以为服务器，具体的并不限定。本申请实施例中，该方法的执行主体可以为终端为例进行说明，例如，该终端可以为个人计算机。

下面对训练该动作识别模型的方法进行说明：

首先，获取训练样本集。

志愿者携带手环做出正确动作和各式错误动作以收集数据，例如，在健身场景中，以哑铃健身为例，标准的正确动作为：手臂在长度方向上与地面垂直，哑铃的Z轴与手臂平行；如错误动作为：手臂在长度方向上相对于垂直方向左倾(或者右倾)，或者，手臂在长度方向上相对于垂直方向前倾(或者后倾)等等；哑铃的Z轴相对于手臂的长度方向左倾(或者右倾)，或者，手臂在长度方向上相对于垂直方向前倾(或者后倾)等等。

进一步的，每个志愿者的手环将采集到的加速度数据在三轴(X、Y、Z轴)上的分量，及磁场传感器采集到的加速度数据在三轴(X、Y、Z轴)上的分量发送至终端，终端接收对手环发送的加速度数据和磁场数据的标注，如对做正确动作的志愿者的手环发送的数据(包括加速度数据和磁场数据)标注第一标识(如00000)，而对做正确动作的志愿者的手环发送的数据(包括加速度数据和磁场数据)标注错误标识，且标注姿态类型。如对手臂在长度方向上相对于垂直方向前倾，标识为(10001)；对如对手臂在长度方向上相对于垂直方向前倾，标识为(10010)等，此处不一一举例。需要说明的是，本申请实施例中，运动器械为哑铃仅为示例性说明，为接收到的数据进行的标识也仅为示例性说明，并不造成对本申请的限定性说明。

可选的，为了用户在进行哑铃推举训练时给用户以实时反馈。所以需要对用户每次推举，下拉动作的完成进行识别和时间窗口的划分，以便于在进行推举或下拉期间产生的数据对动作的标准型进行评估。在哑铃推举过程中，一次推举动作的完成，或一次下拉动作的完成会进行一次短时间的停顿。则可以通过该短时间的停顿来划分时间窗口，可以通过在该时间窗口内，加速度传感器采集的X轴上的加速度数据来判断可穿戴设备(或者哑铃)的运动方向，如，向X轴负方向先加速再减速为推举动作，向X轴正方向先加速再减速为下拉动作。在一个时间窗口内，持续接收可穿戴设备通过传感器发送的数据(加速度数据和磁场数据)。

确定一个时间窗口内加速度传感器三轴的均值，方差，磁场强度传感器三轴的均值，方差，重力传感器三轴的均值，方差，运动方向，时间窗口大小共20维数据作为每个时间窗口内运动类型判断的标准。

本实施例中，通过将时间窗口内加速度传感器三轴的均值以及方差(即加速度传感器X轴的均值及方差、加速度传感器Y轴的均值及方差和加速度传感器Z轴的均值及方差)、磁场强度传感器三轴的均值以及方差(即磁场强度传感器X轴的均值及方差、磁场强度传感器Y轴的均值及方差和磁场强度传感器Z轴的均值及方差)，重力传感器三轴的均值、方差(即重力传感器X轴的均值及方差、重力传感器Y轴的均值及方差和重力传感器Z轴的均值及方差)、运动方向以及时间窗口大小，共20维的数据作为每个时间窗口对应的特征数据，以通过线性和非线性的方法对数据进行空间扭曲，从而提取更多直观无法获取的特征信息，丰富模型，保证模型精度，提高模型的泛化性。

例如，志愿者携带手环做出正确动作和各式错误动作如下表1所示，共100次推举动作，200个时间窗口，该表1中的动作姿态仅为示例性说明，并非限定性说明。

表1

上述动作类型中各动作所对应的数据(包括磁场数据和加速度数据)作为训练数据集，该训练数据集包括了磁场数据的集合的加速度数据的集合，将该训练数据集输入到分类模型中，通过分类模型对该训练数据集进行学习，确定分类模型中的参数，根据该参数确定动作识别模型。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，本发明实施例中提供了一种终端，该终端与上述实施例中健身动作识别的方法一一对应。如图5所示，该终端500包括身份验证请求获取模块501、动作识别模块502、输出模块503。各功能模块详细说明如下：

获取模块501，用于获取运动数据，所述运动数据包括：可穿戴设备被佩戴的肢体部位在运动过程中，通过所述可穿戴设备中的磁场传感器采集设置于运动器械上的磁铁所产生的感应磁场数据，及通过可穿戴设备中的加速度传感器采集到的加速度数据；

动作识别模块502，用于将所述获取模块501获取的所述运动数据输入到动作识别模型，通过所述动作识别模型输出运动姿态；所述动作识别模型是通过对训练样本集进行训练得到的，所述训练样本集包括通过所述磁场传感器采集的多个运动姿态中每个运动姿态对应的感应磁场数据，及通过所述加速度传感器采集的所述每个运动姿态对应的加速度数据；

输出模块503，用于根据所述运动姿态及参考动作数据输出第一提示信息，所述第一提示信息用于指示所述运动姿态相对于所述参考动作的差异。

可选的，请参阅图6所示，本发明实施例中提供了一种终端的另一个实施例，该装置600还包括：判断模块504；

所述运动数据还包括：通过可穿戴设备中的加速度传感器采集所述可穿戴设备在X轴、Y轴和Z轴中每个轴对应的数据分量；

判断模块504，还用于判断获取模块501获取的数据分量是否大于阈值；

动作识别模块502，还用于当所述判断模块504判定数据分量未大于所述阈值时，将所述获取模块501获取的所述运动数据输入到动作识别模型。

可选的，输出模块503，还用于当所述判断模块504判定数据分量大于所述阈值时，输出第二提示信息，所述第二提示信息用于指示所述运动姿态相对于所述参考动作的矫正动作。

可选的，请参阅图7所示，本发明实施例中提供了一种终端的另一个实施例，该装置700还包括：滤波模块505；

获取模块501，还用于获取环境磁场数据；所述环境磁场数据为：当所述运动器械上未设置所述磁铁时，所述可穿戴设备被佩戴的肢体部位与运动器械在运动过程中，通过可穿戴设备中的磁场传感器采集环境中的磁场数据；

滤波模块505，还用于根据获取模块501获取的所述感应磁场数据和所述环境磁场数据，对所述感应磁场数据进行过滤处理，得到过滤后的感应磁场数据；所述过滤后的感应磁场数据作为所述运动数据。

可选的，根据所述运动器械在运动过程中的各位置所述对应的附加磁场强度计算第一平均磁场强度，及运动过程中的各位置所对应的环境磁场强度计算第二平均磁场强度；

滤波模块505，还用于根据所述运动器械在运动过程中的各位置所对应的附加磁场强度，计算所述附加磁场强度的第一方差；及根据所述运动器械在运动过程中的各位置所对应的环境磁场强度，计算所述环境磁场强度的第二方差；

根据所述第一平均磁场强度，所述第二平均磁场强度，所述第一方差和所述第二方差得到所述滤波的感应磁场数据。

可选的，所述第一提示信息还包括第一图片信息和第二图片信息；

输出模块503，还用于根据所述运动姿态展示所述运动姿态对应的所述第一图片信息；根据所述参考动作数据展示所述第二图片信息，所述第二图片信息用于展示所述参考动作。

可选的，所述第一提示信息包括第一信息或第二信息，所述第一信息用于提示运动姿态相对于所述参考动作的矫正动作；所述第二信息用于指示所述运动姿态为标准动作。

需要说明的是，关于终端的具体说明可以参见方法实施例中对于健身动作识别的方法的说明，在此不再赘述。上述终端中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于终端中的处理器中，也可以以软件形式存储于终端中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种终端，该终端可以是手机，个人计算机，平板电脑，可穿戴设备等，其内部结构图可以如图8所示。该终端包括通过系统总线连接的处理器、存储器、收发器和输入输出设备。其中，该终端的处理器用于提供计算和控制能力。该终端的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该终端的输入输出设备可以为显示屏，该显示屏用于显示第一提示信息。该终端的收发器用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种健身动作识别的方法。

在一个实施例中，提供了一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中健身动作识别的方法的步骤，例如图2所示的步骤S201-S205，为避免重复，这里不再赘述。或者，处理器执行计算机程序时实现终端这一实施例中的各模块/单元的功能。

在一实施例中，提供一计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中健身动作识别的方法的步骤，例如图2所示的步骤S201-S205，为避免重复，这里不再赘述。或者，处理器执行计算机程序时实现终端这一实施例中的各模块/单元的功能。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、输入输出设备或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种健身动作识别的方法，其特征在于，包括：

将所述运动数据输入到动作识别模型，通过所述动作识别模型输出运动姿态；运动姿态包括肢体部位相对于参考方向的姿态，和/或，肢体部位相对于运动器械的姿态；所述动作识别模型是通过对训练样本集进行训练得到的，所述训练样本集包括通过所述磁场传感器采集的多个运动姿态中每个运动姿态对应的感应磁场数据，及通过所述加速度传感器采集的所述每个运动姿态对应的加速度数据；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动数据还包括：通过可穿戴设备中的加速度传感器采集所述可穿戴设备在X轴、Y轴和Z轴中每个轴对应的数据分量；所述方法还包括：

判断所述数据分量是否大于阈值；

若所述数据分量未大于所述阈值，则执行将所述运动数据输入到动作识别模型的步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述数据分量大于所述阈值，则输出第二提示信息，所述第二提示信息用于指示所述运动姿态相对于所述参考动作的矫正动作。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述运动数据输入到动作识别模型，通过所述动作识别模型输出运动姿态之前，所述方法还包括：

获取环境磁场数据；所述环境磁场数据为：当所述运动器械上未设置所述磁铁时，所述可穿戴设备被佩戴的肢体部位与运动器械在运动过程中，通过可穿戴设备中的磁场传感器采集环境中的磁场数据；

根据所述感应磁场数据和所述环境磁场数据，对所述感应磁场数据进行过滤处理，得到过滤后的感应磁场数据；所述过滤后的感应磁场数据作为所述运动数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述感应磁场数据和所述环境磁场数据，对所述感应磁场数据进行滤波处理，得到滤波的感应磁场数据，包括：

根据所述运动器械在运动过程中的各位置所对应的附加磁场强度计算第一平均磁场强度，及运动过程中的各位置所对应的环境磁场强度计算第二平均磁场强度；

根据所述运动器械在运动过程中的各位置所对应的附加磁场强度，计算所述附加磁场强度的第一方差；及根据所述运动器械在运动过程中的各位置所对应的环境磁场强度，计算所述环境磁场强度的第二方差；

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一提示信息还包括第一图片信息和第二图片信息；所述根据所述运动姿态及参考动作数据输出第一提示信息，包括：

根据所述运动姿态展示所述运动姿态对应的所述第一图片信息；根据所述参考动作数据展示所述第二图片信息，所述第二图片信息用于展示所述参考动作。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一提示信息包括第一信息或第二信息，所述第一信息用于提示运动姿态相对于所述参考动作的矫正动作；所述第二信息用于指示所述运动姿态为标准动作。

8.一种终端，其特征在于，包括：

9.一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。