CN111685773B - 孕妇运动监控方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

孕妇运动监控方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种孕妇运动监控方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及数据监控技术领域，用于针对孕妇的孕期运动进行监控，并指导孕妇的孕期运动，满足孕妇的锻炼需求。本发明的主要技术方案为：获取孕妇运动的视频流，并根据视频流确定对应的人体骨架序列，所述人体骨架序列中包含多个按照时间序列排序的人体骨架；将人体骨架序列输入到运动识别模型得到人体骨架序列对应的动作标记序列，所述动作标记序列中包括与人体骨架分别对应的动作标记，根据动作标记序列统计孕妇的运动完成值；根据孕妇的运动完成值和孕妇的生理统计值计算孕妇的运动能力分值；根据运动能力分值和干预方案专家系统确定孕妇的运动监控干预方案。

Description

孕妇运动监控方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据监控技术领域，尤其涉及一种孕妇运动监控方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着人们生活水平的提高，孕妇的运动与保健越来越受到重视。医院、健身房、瑜伽馆都为孕妇提供了各种定制化的运动方案。但是这些方案在实施过程中缺乏统一的标准。为了能够更好的指导孕妇运动，国家出台了孕妇运动测试、诊断的标准。在这个标准上为了实现测试、诊断与运动干预的标准化、数字化，孕妇运动测试诊断系统成为了研究的热点。然而，目前还没有专门的针对孕妇的孕期运动监控方法。
发明内容
本发明提供一种孕妇运动监控方法、装置、计算机设备及存储介质，用于针对孕妇的孕期运动进行监控，并指导孕妇的孕期运动，满足孕妇的锻炼需求。
本发明实施例提供一种孕妇运动监控方法，所述方法包括：
获取孕妇运动的视频流，并根据所述视频流确定对应的人体骨架序列，所述人体骨架序列中包含多个按照时间序列排序的人体骨架；
将所述人体骨架序列输入到运动识别模型得到所述人体骨架序列对应的动作标记序列，所述动作标记序列中包括与所述人体骨架分别对应的动作标记，所述运动识别模型是根据样本人体骨架和对应的动作标记训练得到的；
根据所述动作标记序列统计孕妇的运动完成值；
根据所述孕妇的运动完成值和所述孕妇的生理统计值计算所述孕妇的运动能力分值；
根据所述运动能力分值和干预方案专家系统确定所述孕妇的运动监控干预方案。
本发明实施例提供一种孕妇运动监控装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取孕妇运动的视频流，并根据所述视频流确定对应的人体骨架序列，所述人体骨架序列中包含多个按照时间序列排序的人体骨架；
所述获取模块，还用于将所述人体骨架序列输入到运动识别模型得到所述人体骨架序列对应的动作标记序列，所述动作标记序列中包括与所述人体骨架分别对应的动作标记，所述运动识别模型是根据样本人体骨架和对应的动作标记训练得到的；
统计模块，用于根据所述动作标记序列统计孕妇的运动完成值；
计算模块，用于根据所述孕妇的运动完成值和所述孕妇的生理统计值计算所述孕妇的运动能力分值；
确定模块，用于根据所述运动能力分值和干预方案专家系统确定所述孕妇的运动监控干预方案。
一种计算机设备，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孕妇运动监控方法。
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孕妇运动监控方法。
本发明提供的一种孕妇运动监控方法、装置、计算机设备及存储介质，首先获取孕妇运动的视频流，并根据视频流确定对应的人体骨架序列，然后将人体骨架序列输入到运动识别模型得到所述人体骨架序列对应的动作标记序列，之后根据动作标记序列统计孕妇的运动完成值；并根据孕妇的运动完成值和孕妇的生理统计值计算孕妇的运动能力分值；最后根据孕妇的运动能力分值和干预方案专家系统确定孕妇的运动监控干预方案。从而通过本发明可实现对孕妇运动自动化监控，依据干预方案专家系统指导孕妇的孕期运动，满足孕妇的锻炼需求。
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是本发明一实施例中孕妇运动监控系统结构示意图；
图2是本发明一实施例中孕妇运动监控方法的一流程图；
图3是本发明一实施例中计算孕妇的运动能力分值的流程图；
图4是本发明一实施例中确定孕妇的运动监控干预方案的流程图；
图5是本发明一实施例中孕妇运动监控装置的一原理框图；
图6是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
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。
以下各实施例均可应用在图1示出的孕妇运动监控系统当中，图1示出的孕妇运动监控系统包括：孕妇监控设备、交互设备和计算设备，计算机设备与交互设备和孕妇监控设备通信，通过交互设备和孕妇监控设备获取孕妇的运动视频以及孕妇生理数据，并依据运动视频和孕妇生理数据对孕妇进行的运动进行监控，从而实现对孕妇运动的自动化监控，并依据干预方案专家系统指导孕妇的孕期运动，满足孕妇的锻炼需求。
其中，孕妇监控设备可以为集成心率监控与紧急开关的定制手表。交互设备可以包括：显示器：用于显示测量信息，监控状态，动作完成情况等信息；读卡器：用于收集用户基本信息；摄像头：实时拍摄并传输孕妇运动视频；打印机：输出运动诊断报告。计算设备用于对孕妇的运动视频进行动作识别，并对孕妇的运动进行综合评价生成诊断报告。
需要指出的是，图1示出的结构并不构成对孕妇运动监控系统的限定，在其它实施例当中，该孕妇运动监控系统可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图2所示，本发明实施例提供一种孕妇运动监控方法，包括如下步骤：
S10，获取孕妇运动的视频流，并根据视频流确定对应的人体骨架序列。
需要说明的是，在获取孕妇运动的视频流之前，还需要获取孕妇的基础数据，即用户通过交互设备录入孕妇的基础数据。其中，孕妇的基础数据是与孕期指标相关的参数，具体可以为：年龄、身高、体重、怀孕周数、腹围、宫高等参数，本发明实施例不做具体限定。
具体的，本发明实施例可以通过摄像头拍摄孕妇运动的视频流，然后根据骨架生成算法确定视频流对应的人体骨架序列，所述人体骨架序列中包含多个按照时间序列排序的人体骨架，即人体骨架是根据视频流中的视频帧确定的，人体骨架序列中的人体骨架对应视频流中的视频帧。其中，骨架生成算法是将视频流中的视频帧序列进行了降维，把一个视频帧中的动作识别问题，变成了一个低维度的骨架的动作识别问题。通过降维能够降低算法得复杂度，提高鲁棒性。
S20，将人体骨架序列输入到运动识别模型得到所述人体骨架序列对应的动作标记序列。
具体的，将人体骨架序列中的人体骨架按照顺序分别输入到运动识别模型，得到每个人体骨架分别对应的动作标记，然后将按顺序排列的所有的人体骨架对应的动作标记组成人体骨架序列对应的动作标记序列。其中，所述动作标记序列中包括与所述人体骨架分别对应的动作标记。
需要说明的是，所述运动识别模型是根据样本人体骨架和对应的动作标记训练得到的。具体的，运动识别模型是在已识别出的人体骨架的基础上，使用人体骨架作为特征，对各种关键动作进行动作标记并训练得到的模型。这个运动识别模型是使用识别出用户的关键动作，然后根据关键动作的时序关系确定用户各种关键动作。例如，一次胸前击掌动作是由准备动作到击掌动作然后回到准备动作算完成一次胸前击掌。
S30，根据所述动作标记序列统计孕妇的运动完成值。
需要说明的是，本发明实施例在根据所述动作标记序列统计孕妇运动的运动完成值之前，所述方法还包括：根据孕妇运动的时间连续性过滤掉所述动作标记序列中异常的人体骨架。具体的，根据动作的连续性过滤掉极短时间内的各种识别跳动，如可以使用滤波算法过滤掉一些明显的异常值，以避免人体骨架识别不稳定而引起的测量值错误。相应的，根据所述动作标记序列统计孕妇运动的运动完成值，包括：根据过滤后的所述动作标记序列统计孕妇运动的运动完成值。
在本发明实施例中，所述根据所述动作标记序列统计孕妇的运动完成值，包括：根据对所述动作标记序列中的按照时间序列的所述人体骨架对应的动作标记进行持续动作统计和/或计数动作统计得到所述孕妇的运动完成值。其中，持续动作统计即对保持某一动作的时间统计，如例如闭眼单腿站立，需要统计出单腿站立的持续时间；计数动作统计是对动作重复的次数进行的统计，如胸前击掌、两分钟踏步，这种动作需要分析关键动作的时序关系，例如一次胸前击掌动作是由准备动作到击掌动作然后回到准备动作算完成一次胸前击掌。
S40，根据所述孕妇的运动完成值和所述孕妇的生理统计值计算所述孕妇的运动能力分值。
其中，孕妇的生理统计值主要是依靠运动腕表获得。的生理统计值具体的可以为：心率、脉搏、血压、血氧饱和度等相关数据，本发明实施例不做具体限定。
如图3所示，在本发明提供的一个实施例中，步骤S40包括：根据所述孕妇的运动完成值和所述孕妇的生理统计值计算所述孕妇的运动能力分值，包括：
S401，通过比对孕妇的运动完成值和运动评价专家系统确定运动分值。
在本发明实施例中，运动评价专家系统和生理分析专家系统是在国家制定的孕妇运动指标国家标准的基础上完成的。通过运动评价专家系统和生理分析专家系统可对孕妇的运动完成值和生理统计值进行打分，并依据运动分值和能力分值确定孕妇的运动能力分值。
其中，运动分值用于表示孕妇运动的完成情况的分值，如依据运动评价专家系统对孕妇运动的完成个数，以及完成准确的进行比对确定孕妇的运动分值。
S402，通过比对孕妇的生理统计值和生理分析专家系统确定能力分值。
其中，能力分值用于表示孕妇生理统计的分值，如对心率、脉搏、血压、血氧饱和度等方面的能力分值。
S403，根据所述运动分值和所述能力分值确定所述运动能力分值。
对于本发明实施例，可以根据运动分值和能力分值直接确定运动能力分值，还可以根据运动分值和能力分值进行加权求和得到运动能力分值。其中，运动分值和能力分值的权重值可以根据实际需求进行设定，如将运动分值的权重值设置为0.45，将能力分值的权重值设置为0.55，本发明实施例不做具体限定。
S50，根据所述运动能力分值和干预方案专家系统确定所述孕妇的运动监控干预方案。
其中，干预方案专家系统中包含各个运动能力分值分别对应的干预方案。本发明实施例通过比对孕妇的运动能力分值和干预方案专家系统中的运动能力分值，确定孕妇的运动监控方案，然后将该孕妇监控方案输出给用户的手机上或者是计算机设备上，以指导孕妇需要注意的运动事项，以及需要增加的运动内容等，本发明实施例不做具体限定。
如图4所示，在本发明提供的一个实施例中，步骤S50：所述根据所述运动能力分值和干预方案专家系统确定所述孕妇的运动监控干预方案，包括：
S501，根据所述干预方案专家系统和所述干预方案专家系统中各干预方案分别对应的运动能力分值进行模型训练得到干预方案模型。
具体的，本发明实施例将干预方案专家系统中的各干预方案作为样本数据，干预方案分别对应的运动能力分值作为标签进行MLP网络训练，得到干预方案模型，通过该干预方案模型对孕妇的运动监控方案进行预测。
S502，将所述运动能力分值输入到所述干预方案模型得到所述孕妇的运动监控干预方案。
在本发明实施例中，在获取到孕妇的运动能力分值之后，将该运动能力分值输入到干预方案模型中，得到与运动能力分值对应的运动监控干预方案。需要说明的是，由于本发明实施例中的干预方案模型是根据大量的样本数据训练得到的，因此通过该模型可以准确的得到与孕妇运动能力分值对应的运动监控干预方案，通过该运动监控干预方案对孕妇进行的运动项目进行监控指导，用于满足孕妇的锻炼需求。
本发明提供的一种孕妇运动监控方法，首先获取孕妇运动的视频流，并根据视频流确定对应的人体骨架序列，然后将人体骨架序列输入到运动识别模型得到所述人体骨架序列对应的动作标记序列，之后根据动作标记序列统计孕妇的运动完成值；并根据孕妇的运动完成值和孕妇的生理统计值计算孕妇的运动能力分值；最后根据孕妇的运动能力分值和干预方案专家系统确定孕妇的运动监控干预方案。从而通过本发明可实现对孕妇运动的自动化监控，依据干预方案专家系统指导孕妇的孕期运动，满足孕妇的锻炼需求。
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，提供一种孕妇运动监控装置，该孕妇运动监控装置与上述实施例中孕妇运动监控方法一一对应。如图5所示，该孕妇运动监控装置包括：获取模块10、统计模块20、计算模块30、确定模块40。各功能模块详细说明如下：
获取模块10，用于获取孕妇运动的视频流，并根据所述视频流确定对应的人体骨架序列，所述人体骨架序列中包含多个按照时间序列排序的人体骨架；
所述获取模块10，还用于将所述人体骨架序列输入到运动识别模型得到所述人体骨架序列对应的动作标记序列，所述动作标记序列中包括与所述人体骨架分别对应的动作标记，所述运动识别模型是根据样本人体骨架和对应的动作标记训练得到的；
统计模块20，用于根据所述动作标记序列统计孕妇的运动完成值；
计算模块30，用于根据所述孕妇的运动完成值和所述孕妇的生理统计值计算所述孕妇的运动能力分值；
确定模块40，用于根据所述运动能力分值和干预方案专家系统确定所述孕妇的运动监控干预方案。
具体的，所述确定模块40，包括：
训练单元41，用于根据所述干预方案专家系统和所述干预方案专家系统中各干预方案分别对应的运动能力分值进行模型训练得到干预方案模型；
确定单元42，用于将所述运动能力分值输入到所述干预方案模型得到所述孕妇的运动监控干预方案。
进一步的，所述装置还包括：
过滤模块50，用于根据孕妇运动的时间连续性过滤掉所述动作标记序列中异常的人体骨架；
所述统计模块20，具体用于根据过滤后的所述动作标记序列统计孕妇运动的运动完成值。
具体的，所述计算模块30，具体用于通过比对所述孕妇的运动完成值和运动评价专家系统确定运动分值；通过比对所述孕妇的生理统计值和生理分析专家系统确定能力分值；根据所述运动分值和所述能力分值确定所述运动能力分值。
所述统计模块20，具体用于根据对所述动作标记序列中的按照时间序列的所述人体骨架对应的动作标记进行持续动作统计和/或计数动作统计得到所述孕妇的运动完成值。
关于孕妇运动监控装置的具体限定可以参见上文中对于孕妇运动监控方法的限定，在此不再赘述。上述孕妇运动监控装置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计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，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，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。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。该计算机设备的网络接口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孕妇运动监控方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，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以下步骤：
获取孕妇运动的视频流，并根据所述视频流确定对应的人体骨架序列，所述人体骨架序列中包含多个按照时间序列排序的人体骨架；
将所述人体骨架序列输入到运动识别模型得到所述人体骨架序列对应的动作标记序列，所述动作标记序列中包括与所述人体骨架分别对应的动作标记，所述运动识别模型是根据样本人体骨架和对应的动作标记训练得到的；
根据所述动作标记序列统计孕妇的运动完成值；
根据所述孕妇的运动完成值和所述孕妇的生理统计值计算所述孕妇的运动能力分值；
根据所述运动能力分值和干预方案专家系统确定所述孕妇的运动监控干预方案。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取孕妇运动的视频流，并根据所述视频流确定对应的人体骨架序列，所述人体骨架序列中包含多个按照时间序列排序的人体骨架；
将所述人体骨架序列输入到运动识别模型得到所述人体骨架序列对应的动作标记序列，所述动作标记序列中包括与所述人体骨架分别对应的动作标记，所述运动识别模型是根据样本人体骨架和对应的动作标记训练得到的；
根据所述动作标记序列统计孕妇的运动完成值；
根据所述孕妇的运动完成值和所述孕妇的生理统计值计算所述孕妇的运动能力分值；
根据所述运动能力分值和干预方案专家系统确定所述孕妇的运动监控干预方案。
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、数据库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 (8)

1.一种孕妇运动监控方法，其特征在于，所述方法包括：
获取孕妇运动的视频流，并根据所述视频流确定对应的人体骨架序列，所述人体骨架序列中包含多个按照时间序列排序的人体骨架；
将所述人体骨架序列输入到运动识别模型得到所述人体骨架序列对应的动作标记序列，所述动作标记序列中包括与所述人体骨架分别对应的动作标记，所述运动识别模型是根据样本人体骨架和对应的动作标记训练得到的；
根据所述动作标记序列统计孕妇的运动完成值；
根据所述孕妇的运动完成值和所述孕妇的生理统计值计算所述孕妇的运动能力分值；
将干预方案专家系统中的各干预方案作为样本数据，干预方案分别对应的运动能力分值作为标签进行MLP网络训练，得到干预方案模型；
将所述运动能力分值输入到所述干预方案模型得到所述孕妇的运动监控干预方案。
2.根据权利要求1所述的孕妇运动监控方法，其特征在于，所述根据所述动作标记序列统计孕妇运动的运动完成值之前，所述方法还包括：
根据孕妇运动的时间连续性过滤掉所述动作标记序列中异常的人体骨架；
相应的，根据所述动作标记序列统计孕妇运动的运动完成值，包括：
根据过滤后的所述动作标记序列统计孕妇运动的运动完成值。
3.根据权利要求1-2任一所述的孕妇运动监控方法，其特征在于，所述根据所述孕妇的运动完成值和所述孕妇的生理统计值计算所述孕妇的运动能力分值，包括：
通过比对所述孕妇的运动完成值和运动评价专家系统确定运动分值；
通过比对所述孕妇的生理统计值和生理分析专家系统确定能力分值；
根据所述运动分值和所述能力分值确定所述运动能力分值。
4.根据权利要求3所述的孕妇运动监控方法，其特征在于，所述根据所述动作标记序列统计孕妇的运动完成值，包括：
根据对所述动作标记序列中的按照时间序列的所述人体骨架对应的动作标记进行持续动作统计和/或计数动作统计得到所述孕妇的运动完成值。
5.一种孕妇运动监控装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取孕妇运动的视频流，并根据所述视频流确定对应的人体骨架序列，所述人体骨架序列中包含多个按照时间序列排序的人体骨架；
所述获取模块，还用于将所述人体骨架序列输入到运动识别模型得到所述人体骨架序列对应的动作标记序列，所述动作标记序列中包括与所述人体骨架分别对应的动作标记，所述运动识别模型是根据样本人体骨架和对应的动作标记训练得到的；
统计模块，用于根据所述动作标记序列统计孕妇的运动完成值；
计算模块，用于根据所述孕妇的运动完成值和所述孕妇的生理统计值计算所述孕妇的运动能力分值；
确定模块，用于根据干预方案专家系统和所述干预方案专家系统中各干预方案分别对应的运动能力分值进行模型训练得到干预方案模型；将所述运动能力分值输入到所述干预方案模型得到所述孕妇的运动监控干预方案。
6.根据权利要求5所述的孕妇运动监控装置，其特征在于，所述装置还包括：
过滤模块，用于根据孕妇运动的时间连续性过滤掉所述动作标记序列中异常的人体骨架；
所述统计模块，具体用于根据过滤后的所述动作标记序列统计孕妇运动的运动完成值。
7.一种计算机设备，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4任一项所述孕妇运动监控方法。
8.一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4任一项所述孕妇运动监控方法。
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