KR102631752B1 - Ai based swing video analyzing apparatus and method thereof - Google Patents

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Abstract

본 발명은 AI 기반 스윙영상 분석장치 및 분석방법에 관한 것으로, 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치는, 사용자의 스윙영상으로부터 기 설정된 개수의 프레임을 추출하는 프레임추출부와, 학습된 이미지분석을 이용하여 상기 프레임에 대한 적어도 하나 이상의 관절포인트를 추출하고, 상기 관절포인트의 좌표값 변위를 이용하여 스윙궤도를 생성하는 스윙궤도생성부와, 상기 스윙영상에 상기 스윙궤도를 오버랩한 합성영상을 생성하는 합성영상생성부를 포함한다.The present invention relates to an AI-based swing image analysis device and analysis method. The AI-based swing image analysis device according to an embodiment of the present invention includes a frame extractor that extracts a preset number of frames from the user's swing image, and a learning method. A swing trajectory generator that extracts at least one joint point for the frame using image analysis and generates a swing trajectory using the coordinate value displacement of the joint point, and overlaps the swing trajectory in the swing image. It includes a composite image generator that generates a composite image.

Description

AI 기반 스윙영상 분석장치 및 분석방법{AI BASED SWING VIDEO ANALYZING APPARATUS AND METHOD THEREOF}AI-based swing video analysis device and analysis method {AI BASED SWING VIDEO ANALYZING APPARATUS AND METHOD THEREOF}

본 발명은 AI 기반 스윙영상 분석장치 및 분석방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사용자의 스윙영상을 학습하여 스윙자세를 비교하고, 사용자 맞춤형 스포츠용품을 추천하는 기술이 개시된다.The present invention relates to an AI-based swing image analysis device and analysis method. More specifically, a technology is disclosed that learns a user's swing image, compares the swing posture, and recommends customized sports equipment to the user.

골프 클럽 피팅 이란 클럽에 내 몸을 맞추는 것이 아닌, 나의 몸에 골프 클럽을 맞추는 것으로 정의할 수 있다. 기존의 골프 클럽 피팅은 크게 피터(FITTER)/어셈블러(ASSEMBLER)의 역할을 충실히 수행할 수 있는 전문기술과, 정확한 계측장비, 그리고 좋은 피팅 부품으로 구성된다. 하지만, 전문가의 역량과 골프 클럽 피팅 상황에 따른 주관적인 의견과, 비싼 계측장비는 골프 클럽 피팅을 원하는 사용자로 하여금 접근성과 활용성을 떨어트리는 등 한계가 있다.Golf club fitting can be defined as fitting a golf club to your body, rather than fitting your body to a club. Existing golf club fittings largely consist of professional technology that can faithfully perform the role of a fitter/assembler, accurate measuring equipment, and good fitting parts. However, subjective opinions based on the expert's capabilities and golf club fitting situation, and expensive measuring equipment have limitations, such as reducing accessibility and usability for users seeking golf club fitting.

특히, 골프 클럽 피팅은 클럽 대여/구매라는 금전적인 부분으로 바로 연결되기 때문에 일부는 값비싼 피팅 부품을 판매하기 위한 목적으로 실력 향상을 위한 맞춤형 골프 클럽 피팅이 아닌 판매 목적의 골프 클럽 피팅을 진행하는 경우도 있다. 사용자는 골프 클럽 피팅 결과를 가지고 여러번 리뷰하고, 다음 골프 클럽 피팅, 개인 연습, 스크린 골프, 필드에서의 활동 등에서 참고하기 위해서는 데이터화가 필요하다.In particular, since golf club fitting is directly connected to the financial aspect of club rental/purchase, some people conduct golf club fitting for sales purposes rather than custom golf club fitting to improve skills for the purpose of selling expensive fitting parts. There are also cases. Users need to review the golf club fitting results multiple times and dataize them for reference during the next golf club fitting, personal practice, screen golf, and field activities.

종래의 기술 중 대한민국 등록특허공보 제10-2012963호(2019년 8월 21일 공고)는 신축성 센서를 이용한 골프 스윙 코칭 시스템 및 골프 스윙 코칭 방법에 관한 것으로, 관절의 상세한 움직임을 센싱하고 이를 이용하여 골프 스윙을 코칭할 수 있도록 하고, 골프 스윙의 특정 시점에 대한 관절 움직임을 센싱하고 이를 골프 코칭에 적용하는 기술이 개시되어 있다.Among the conventional technologies, Republic of Korea Patent Publication No. 10-2012963 (announced on August 21, 2019) relates to a golf swing coaching system and golf swing coaching method using an elastic sensor, which senses the detailed movement of the joints and uses this to A technology has been disclosed that allows golf swing coaching, senses joint movements at specific points in the golf swing, and applies this to golf coaching.

그러나, 상기 종래의 기술은 사용자가 센서를 착용한 상태에서의 움직임을 센싱하기 때문에 사용자가 이를 착용하지 않은 상태에서 촬영한 영상 등을 활용하지 못하는 한계가 있다.However, because the conventional technology senses movement while the user is wearing the sensor, there is a limitation in that it cannot utilize images captured while the user is not wearing the sensor.

본 발명의 해결하고자 하는 기술적 과제는 사용자가 자신과 타인의 스윙영상을 보면서 스윙궤적을 비교함으로써 스스로 자세를 교정할 수 있는 AI 기반 스윙영상 분석장치 및 분석방법을 제공하기 위함이다.The technical problem to be solved by the present invention is to provide an AI-based swing image analysis device and analysis method that allows users to correct their own posture by comparing swing trajectories while watching the swing images of oneself and others.

또한, 사용자는 지도자를 직접 대면하지 않고도 자신의 스윙자세에 대한 첨삭지도를 받을 수 있는 AI 기반 스윙영상 분석장치 및 분석방법을 제공하기 위함이다.In addition, the purpose is to provide an AI-based swing video analysis device and analysis method that allows users to receive corrective guidance on their swing posture without having to face the instructor directly.

또한, 해외에 있는 외국인 지도자로부터 첨삭정보를 제공받을 수도 있으며, 언어에 의한 불편을 최소화할 수 있는 AI 기반 스윙영상 분석장치 및 분석방법을 제공하기 위함이다.In addition, the purpose is to provide an AI-based swing video analysis device and analysis method that can provide editing information from foreign coaches overseas and minimize inconvenience caused by language.

또한, 사용자의 스윙자세의 변화를 기준스윙영상을 통해 분석하여 보상함으로써 사용자의 참여를 증대시킬 수 있는 AI 기반 스윙영상 분석장치 및 분석방법을 제공하기 위함이다.In addition, the purpose is to provide an AI-based swing image analysis device and analysis method that can increase user participation by analyzing and compensating for changes in the user's swing posture through the reference swing image.

본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치는, 사용자의 스윙영상으로부터 기 설정된 개수의 프레임을 추출하는 프레임추출부와, 학습된 이미지분석을 이용하여 상기 프레임에 대한 적어도 하나 이상의 관절포인트를 추출하고, 상기 관절포인트의 좌표값 변위를 이용하여 스윙궤도를 생성하는 스윙궤도생성부와, 상기 스윙영상에 상기 스윙궤도를 오버랩한 합성영상을 생성하는 합성영상생성부를 포함한다.The AI-based swing image analysis device according to an embodiment of the present invention includes a frame extractor that extracts a preset number of frames from the user's swing image, and at least one joint point for the frame using learned image analysis. It includes a swing trajectory generator that extracts and generates a swing trajectory using the coordinate value displacement of the joint point, and a composite image generator that generates a composite image that overlaps the swing trajectory with the swing image.

또한, 복수의 상기 합성영상 간의 상기 관절포인트 별 상기 스윙궤도를 비교하여 비교정보를 생성하는 비교정보생성부를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include a comparison information generator that generates comparison information by comparing the swing trajectory for each joint point between the plurality of composite images.

또한, 상기 합성영상에 지도자가 입력하는 그래픽 또는 음성형태의 첨삭정보를 제공하는 첨삭정보제공부를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include a correction information providing unit that provides correction information in the form of graphics or voice input by the leader to the composite image.

또한, 상기 스윙영상으로부터 상기 사용자의 신체정보와 스윙패턴정보를 추출하고, 상기 사용자의 교정정보에 따른 적어도 하나 이상의 스포츠용품을 매칭하여 추천하는 스포츠용품추천부를 더 포함할 수 있다.In addition, it may further include a sporting goods recommendation unit that extracts the user's body information and swing pattern information from the swing image, and matches and recommends at least one sporting goods according to the user's correction information.

또한, 상기 스윙영상은 골프 클럽, 야구 배트, 테니스 라켓, 배드민턴 라켓, 탁구 라켓을 포함하는 스포츠용품을 이용한 스윙 또는 도구 없이 맨몸으로 하는 모션에 대한 영상을 사용자단말로 촬영한 것을 포함할 수 있다.Additionally, the swing video may include a swing using sporting goods including a golf club, a baseball bat, a tennis racket, a badminton racket, and a table tennis racket, or an image of a motion performed with one's body without tools, captured by a user terminal.

또한, 제1 시점에 촬영된 상기 스윙영상과 기준스윙영상 간의 상기 스윙궤도의 차이와, 제2 시점에 촬영된 상기 스윙영상과 상기 기준스윙영상 간의 상기 스윙궤도의 차이를 비교하여 기 설정된 변화율을 초과하면 상기 사용자의 계정으로 기 설정된 보상수단을 지급하는 보상부를 더 포함할 수 있다.In addition, the difference in the swing trajectory between the swing image captured at a first time point and the reference swing image is compared with the difference in the swing trajectory between the swing image captured at a second time point and the reference swing image to determine a preset change rate. If it exceeds the limit, it may further include a compensation unit that pays a preset compensation method to the user's account.

한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치의 분석방법은, 사용자의 스윙영상으로부터 기 설정된 개수의 프레임을 추출하는 프레임추출단계와, 학습된 이미지분석을 이용하여 상기 프레임에 대한 적어도 하나 이상의 관절포인트를 추출하고, 상기 관절포인트의 좌표값 변위를 이용하여 스윙궤도를 생성하는 스윙궤도생성단계와, 상기 스윙영상에 상기 스윙궤도를 오버랩한 합성영상을 생성하는 합성영상생성단계를 포함한다.Meanwhile, the analysis method of the AI-based swing image analysis device according to another embodiment of the present invention includes a frame extraction step of extracting a preset number of frames from the user's swing image, and the frames using learned image analysis. A swing trajectory generation step of extracting at least one joint point and generating a swing trajectory using the coordinate value displacement of the joint point, and generating a composite image of overlapping the swing trajectory with the swing image. Includes.

이에 따라, 사용자가 자신과 타인의 스윙영상을 보면서 스윙궤적을 비교함으로써 스스로 자세를 교정할 수 있다.Accordingly, users can correct their own posture by comparing swing trajectories while watching swing videos of themselves and others.

또한, 사용자는 지도자를 직접 대면하지 않고도 자신의 스윙자세에 대한 첨삭지도를 받을 수 있다.Additionally, users can receive corrective guidance on their swing posture without having to face the instructor directly.

또한, 해외에 있는 외국인 지도자로부터 첨삭정보를 제공받을 수 있으며, 언어에 의한 불편을 최소화할 수 있다.Additionally, you can receive correction information from foreign leaders overseas and minimize inconveniences due to language.

또한, 사용자의 스윙자세의 변화를 기준스윙영상을 통해 분석하여 보상함으로써 사용자의 참여를 증대시킬 수 있다.In addition, the user's participation can be increased by analyzing and compensating for changes in the user's swing posture through the reference swing video.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치의 구성도이다.
도 2는 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치의 분석방법의 흐름도이다.
도 3은 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치가 사용자단말로부터 스윙영상을 획득하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 4는 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 스윙궤도생성부에서 프레임별 관절포인트를 설정하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 합성영상생성부에서 스윙영상에 스윙궤도를 합성하여 제공하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 비교정보생성부에서 복수의 합성영상을 비교하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 첨삭정보제공부에서 첨삭정보를 제공하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8 및 도 9는 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 스포츠용품추천부에서 스윙영상을 분석하여 스포츠용품을 추천하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.
Figure 1 is a configuration diagram of an AI-based swing image analysis device according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a flowchart of the analysis method of the AI-based swing image analysis device according to Figure 1.
FIG. 3 is an example diagram illustrating how the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1 acquires a swing image from a user terminal.
FIG. 4 is an example diagram illustrating setting joint points for each frame in the swing trajectory generator of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1.
FIG. 5 is an example diagram illustrating how the synthetic image generator of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1 synthesizes and provides a swing trajectory to a swing image.
FIG. 6 is an example diagram illustrating comparison of a plurality of composite images in the comparison information generation unit of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1.
FIG. 7 is an example diagram illustrating the provision of correction information by the correction information providing unit of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1.
Figures 8 and 9 are exemplary diagrams to explain how the sporting goods recommendation unit among the AI-based swing image analysis devices according to Figure 1 analyzes swing images and recommends sporting goods.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 사용되는 용어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자, 운용자의 의도 또는 판례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings. The terms used are terms selected in consideration of their functions in the embodiment, and the meaning of the terms may vary depending on the intention of the user or operator or precedents. Therefore, the meaning of terms used in the embodiments described below, if specifically defined in the present specification, will follow the definition, and if there is no specific definition, the meaning will be interpreted as generally recognized by those skilled in the art.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치의 구성도이고, 도 2는 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치의 분석방법의 흐름도이고, 도 3은 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치가 사용자단말로부터 스윙영상을 획득하는 것을 설명하기 위한 예시도이고, 도 4는 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 스윙궤도생성부에서 프레임별 관절포인트를 설정하는 것을 설명하기 위한 예시도이고, 도 5는 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 합성영상생성부에서 스윙영상에 스윙궤도를 합성하여 제공하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.FIG. 1 is a configuration diagram of an AI-based swing image analysis device according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a flowchart of an analysis method of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1, and FIG. 3 is an AI-based swing image analysis device according to FIG. 1. It is an example diagram to explain how a swing image analysis device acquires a swing image from a user terminal, and FIG. 4 illustrates setting joint points for each frame in the swing trajectory generator of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1. FIG. 5 is an example diagram to explain how the synthetic image generator of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1 synthesizes and provides a swing trajectory to a swing image.

도 1 내지 도 5를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치(100)는 AI 기반 스윙영상 분석장치(100)는 프레임추출부(110), 스윙궤도생성부(120) 및 합성영상생성부(130)를 포함한다.Referring to Figures 1 to 5, the AI-based swing image analysis device 100 according to an embodiment of the present invention includes a frame extractor 110 and a swing trajectory generator 120. and a composite image generator 130.

프레임추출부(110)는 사용자의 스윙영상(111)으로부터 기 설정된 개수의 프레임(112)을 추출한다(S110). 프레임추출부(110)는 복수의 사용자단말(10)로부터 사용자의 스윙영상(111)을 입력받을 수 있다. 스윙영상(111)은 골프 클럽, 야구 배트, 테니스 라켓, 배드민턴 라켓, 탁구 라켓 등 스포츠용품을 이용한 스윙은 물론 도구 없이 맨몸으로 하는 모션을 포함한다. 이 경우, 사용자단말(10)에는 스윙영상(111)의 촬영시 사용자의 위치를 가이드할 수 있도록 안내하는 어플리케이션이 설치되는 것도 가능하다.The frame extractor 110 extracts a preset number of frames 112 from the user's swing image 111 (S110). The frame extractor 110 may receive the user's swing image 111 from a plurality of user terminals 10. The swing video 111 includes swings using sporting goods such as golf clubs, baseball bats, tennis rackets, badminton rackets, and table tennis rackets, as well as motions performed with the bare body without tools. In this case, it is possible to install an application on the user terminal 10 to guide the user's position when shooting the swing image 111.

또한, 프레임추출부(110)는 동일한 스윙영상(111)에 대하여 서로 다른 개수의 프레임(112)을 추출하는 것도 가능하다. 예를 들어, 프레임추출부(110)는 스윙영상(111)의 재생시간에 따라 프레임(112)의 개수를 조절하는 것도 가능하다. 프레임추출부(110)는 스윙영상(111)의 재생시간이 기준치보다 짧은 경우에는 프레임(112) 개수를 늘리고, 기준치보다 긴 경우에는 프레임(112)의 개수를 줄일 수 있다. 이는 스윙영상(111)의 재생시간에 따라 능동적으로 프레임(112) 개수를 조절하여 최적의 프레임(112)을 추출하기 위함이다.Additionally, the frame extractor 110 is also capable of extracting different numbers of frames 112 from the same swing image 111. For example, the frame extractor 110 can also adjust the number of frames 112 according to the playback time of the swing video 111. The frame extractor 110 can increase the number of frames 112 when the playback time of the swing video 111 is shorter than the standard value, and decrease the number of frames 112 when the playback time of the swing video 111 is longer than the standard value. This is to extract the optimal frame 112 by actively adjusting the number of frames 112 according to the playback time of the swing video 111.

또한, 프레임추출부(110)는 스윙영상(111) 중 소리정보를 분석하여 스포츠용품으로 공을 맞추는 타이밍의 기준프레임을 추출하는 것도 가능하다. 이는 공을 타격하는 임팩트 순간의 자세를 보다 정확하게 추출하기 위함이다. 프레임추출부(110)는 기 설정된 세기 이상의 타격음이 탐색하여 프레임을 추출하고, 이를 기준프레임으로 설정할 수 있다. 이러한 기준프레임 전후의 프레임들은 타격 전후로 구분되어 분석될 수 있다. 이에 따라, 공을 타격하는 타격음을 기준으로 스윙영상을 분석할 수 있다.In addition, the frame extractor 110 can analyze sound information in the swing video 111 to extract a reference frame for timing when hitting a ball with a sports product. This is to more accurately extract the posture at the moment of impact when hitting the ball. The frame extractor 110 may search for a hitting sound of a preset intensity or higher to extract a frame and set it as a reference frame. Frames before and after this reference frame can be analyzed by dividing them into before and after hitting. Accordingly, the swing video can be analyzed based on the sound of hitting the ball.

스윙궤도생성부(120)는 학습된 이미지분석을 이용하여 프레임(112)에 대한 적어도 하나 이상의 관절포인트(121)를 추출한다(S120). 예를 들어, 스윙궤도생성부(120)는 프레임(112)에서의 픽셀값의 차이를 기준으로 관절포인트(121)를 추출할 수 있다. 스윙궤도생성부(120)는 포즈 에스티메이션(Pose Estimation)과 같은 인공지능 분석 알고리즘을 이용하여 관절포인트(121)를 추출할 수도 있으나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다. 스윙궤도생성부(120)는 스윙영상(111)의 프레임(112) 별로 복수의 관절포인트(121)를 추출할 수 있다. 예를 들어, 무릎, 손목, 발목, 팔꿈치, 목, 머리, 허리 등을 관절포인트(121)로 추출할 수 있으나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다.The swing trajectory generator 120 extracts at least one joint point 121 for the frame 112 using learned image analysis (S120). For example, the swing trajectory generator 120 may extract the joint point 121 based on the difference between pixel values in the frame 112. The swing trajectory generator 120 may extract the joint points 121 using an artificial intelligence analysis algorithm such as pose estimation, but is not necessarily limited to this. The swing trajectory generator 120 may extract a plurality of joint points 121 for each frame 112 of the swing image 111. For example, knees, wrists, ankles, elbows, neck, head, waist, etc. can be extracted as joint points 121, but are not necessarily limited to this.

또한, 스윙궤도생성부(120)는 관절포인트(121)의 좌표값 변위를 이용하여 스윙궤도(122)를 생성한다. 스윙궤도생성부(120)는 각 프레임(112)의 관절포인트(121)의 좌표값을 이용하여 복수의 프레임(112)에서의 관절포인트(121)의 좌표값 변위를 추적한다. 다시 말해, 스윙궤도생성부(120)는 관절포인트(121)별로 스윙궤적을 생성할 수 있다. 이 경우, 스윙궤도생성부(120)는 복수의 관절포인트(121)의 스윙궤적에 따라 서로 다른 색상값을 설정하는 것도 가능하다. 이는 사용자가 육안으로 식별이 가능하도록 하기 위함이다.Additionally, the swing trajectory generator 120 generates the swing trajectory 122 using the coordinate value displacement of the joint point 121. The swing trajectory generator 120 uses the coordinate value of the joint point 121 of each frame 112 to track the displacement of the coordinate value of the joint point 121 in the plurality of frames 112. In other words, the swing trajectory generator 120 can generate a swing trajectory for each joint point 121. In this case, the swing trajectory generator 120 is also capable of setting different color values according to the swing trajectories of the plurality of joint points 121. This is to enable users to visually identify it.

합성영상생성부(130)는 스윙영상(111)에 스윙궤도(122)를 오버랩한 합성영상(131)을 생성한다(S130). 합성영상(131)은 스윙영상(111)에 그래픽 형태의 스윙궤도(122)를 표시한 것을 의미한다. 이 경우, 합성영상(131)에서는 복수의 스윙궤도(122)를 동시에 표시하거나, 선택적으로 일부의 스윙궤도(122)만을 표시하는 것도 가능하다. 사용자는 사용자단말(10)을 통해 합성영상(131)을 다운로드 받거나 스트리밍형태로 제공받을 수 있다. 이에 따라, 사용자는 자신과 타인의 스윙영상(111)을 보면서 스윙궤적을 비교함으로써 스스로 자세를 교정할 수 있다.The composite image generator 130 generates a composite image 131 that overlaps the swing trajectory 122 with the swing image 111 (S130). The composite image 131 refers to a swing trajectory 122 displayed in graphic form on the swing image 111. In this case, it is possible to simultaneously display a plurality of swing trajectories 122 in the composite image 131 or to selectively display only some of the swing trajectories 122. The user can download the composite video 131 through the user terminal 10 or receive it in streaming form. Accordingly, the user can correct his or her own posture by comparing the swing trajectories while watching the swing images 111 of oneself and another person.

또한, 합성영상생성부(130)는 합성영상(131)에 사용자의 위치, 성별, 나이, 신체치수, 스포츠용품 등의 세부정보를 분류정보를 포함하는 것도 가능하다. 이러한 부가정보는 해시태그 형태로 부가될 수 있으나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다. 이는 타인의 합성영상(131)을 검색하거나 분석하고자 하는 경우 조건검색을 쉽게 하도록 하기 위함이다. 예를 들어, 키가 175cm인 40대 남성의 합성영상(131)을 검색하고자 하는 경우 합성영상(131)의 부가정보를 통해 신속하게 관련된 합성영상(131)이 검색될 수 있다.In addition, the synthetic image generator 130 can include classification information such as detailed information such as the user's location, gender, age, body size, and sports equipment in the synthetic image 131. This additional information may be added in the form of a hashtag, but is not necessarily limited to this. This is to facilitate conditional search when searching or analyzing another person's composite image 131. For example, if you want to search for a composite image 131 of a man in his 40s with a height of 175 cm, the related composite image 131 can be quickly searched through the additional information of the composite image 131.

도 6은 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 비교정보생성부에서 복수의 합성영상을 비교하는 것을 설명하기 위한 예시도이다. FIG. 6 is an example diagram illustrating comparison of a plurality of composite images in the comparison information generation unit of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1.

도 1 내지 도 6을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치(100)는 비교정보생성부(140)를 더 포함할 수 있다.Referring to FIGS. 1 to 6, the AI-based swing image analysis device 100 according to an embodiment of the present invention may further include a comparison information generator 140.

비교정보생성부(140)는 복수의 합성영상(131) 간의 관절포인트(121) 별 스윙궤도(122)를 비교하여 비교정보(141)를 생성한다. 예를 들어, 비교정보생성부(140)는 스윙궤도(122)의 각도, 속도, 길이, 시작점과 종료점 등의 차이를 수치화하여 비교정보(141)를 생성할 수 있다. 비교정보생성부(140)는 프로선수의 합성영상(131)을 기준영상으로 하여 사용자의 합성영상(131)과 비교하여 비교정보(141)를 생성하는 것도 가능하다. 이에 따라, 초보자인 경우에도 프로선수의 스윙궤도(122)와의 차이를 확인하면서 스스로 자세를 교정할 수 있다.The comparison information generator 140 generates comparison information 141 by comparing the swing trajectories 122 for each joint point 121 between the plurality of composite images 131. For example, the comparison information generator 140 may generate comparison information 141 by quantifying differences in the angle, speed, length, start point, and end point of the swing trajectory 122. The comparison information generator 140 may use the professional athlete's composite image 131 as a reference image and compare it with the user's composite image 131 to generate comparative information 141. Accordingly, even beginners can correct their posture by checking the difference from the swing trajectory 122 of a professional player.

또한, 비교정보생성부(140)는 스윙궤도(122)의 스윙패턴을 비교하여 기 설정된 유사도 이상의 합성영상(131) 간에 비교정보(141)를 생성하는 것도 가능하다. 예를 들어, 사용자가 왼손잡이인 합성영상(131)의 경우에는 왼손잡이 사용자의 합성영상(131) 간에 비교정보(141)를 생성할 수 있다. 이에 따라, 자신의 스윙패턴과 유사한 사용자의 합성영상(131)에 대한 비교정보(141)를 획득하여 자세교정을 보다 효과적으로 할 수 있다.In addition, the comparison information generator 140 can compare the swing patterns of the swing trajectories 122 and generate comparison information 141 between the composite images 131 with a degree of similarity greater than or equal to a preset level. For example, in the case of a composite image 131 where the user is left-handed, comparison information 141 can be generated between the composite images 131 of the left-handed user. Accordingly, posture correction can be performed more effectively by obtaining comparative information 141 for the user's composite image 131 similar to the user's swing pattern.

또한, 비교정보생성부(140)는 동일한 사용자의 합성영상(131)을 타임라인별로 관리하면서 비교정보(141)를 생성할 수도 있다. 비교정보생성부(140)는 사용자의 스윙궤도(122)의 비교정보(141)를 누적하여 변화도를 표시할 수 있다. 이는 사용자가 자신의 스윙자세를 교정하고 있는지 유지하고 있는지를 파악하도록 하기 위함이다. 예를 들어, 사용자가 운동 초보자인 경우 스윙궤도(122)의 비교정보(141)의 변화도가 기 설정치를 초과하면 자세를 교정하고 있음을 알 수 있다. 사용자가 프로선수인 경우 스윙궤도(122)의 비교정보(141)의 변화도가 기 설정치 미만인 경우 자세를 유지하고 있음을 알 수 있다.Additionally, the comparison information generator 140 may generate comparison information 141 while managing the composite images 131 of the same user by timeline. The comparison information generator 140 may display the degree of change by accumulating the comparison information 141 of the user's swing trajectory 122. This is to help the user determine whether he or she is correcting or maintaining his or her swing posture. For example, if the user is a beginner in exercise and the degree of change in the comparison information 141 of the swing trajectory 122 exceeds the preset value, it can be seen that the user is correcting the posture. If the user is a professional athlete and the degree of change in the comparison information 141 of the swing trajectory 122 is less than the preset value, it can be seen that the user is maintaining the posture.

도 7은 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 첨삭정보제공부에서 첨삭정보를 제공하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.FIG. 7 is an example diagram illustrating the provision of correction information by the correction information providing unit of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1.

도 1 내지 도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치(100)는 첨삭정보제공부(150)를 더 포함할 수 있다.Referring to FIGS. 1 to 7 , the AI-based swing image analysis device 100 according to an embodiment of the present invention may further include an editing information providing unit 150.

첨삭정보제공부(150)는 합성영상(131)에 지도자가 입력하는 그래픽 또는 음성형태의 첨삭정보(151)를 제공한다. 이러한 첨삭정보(151)는 합성영상(131)과는 별도로 저장되며, 사용자의 요청시 합성영상(131)과 함께 부가정보가 제공될 수 있다. 예를 들어, 첨작정보제공부는 지도자가 합성영상(131)을 보면서 필기 형태의 그래픽 첨삭정보(151)를 입력할 수 있도록 그래픽 인터페이스를 제공할 수 있다. 첨삭정보제공부(150)는 지도자의 음성을 녹음하여 제공하는 것도 가능하다. 이에 따라, 사용자는 지도자를 직접 대면하지 않고도 자신의 스윙자세에 대한 첨삭지도를 받을 수 있다.The correction information providing unit 150 provides correction information 151 in the form of graphics or voice input by the leader to the composite image 131. This editing information 151 is stored separately from the composite image 131, and additional information may be provided along with the composite image 131 upon the user's request. For example, the correction information provision unit may provide a graphic interface so that the instructor can input graphic correction information 151 in the form of handwriting while viewing the composite image 131. The editing information provision unit 150 is also capable of recording and providing the leader's voice. Accordingly, users can receive corrective guidance on their swing posture without having to face the instructor directly.

또한, 첨삭정보제공부(150)는 지도자의 첨삭정보(151)가 음성인 경우에는 이를 텍스트로 변환하여 제공하는 것도 가능하다. 예를 들어, 첨삭정보제공부(150)는 STT(Speech to Text) 기술을 이용하여 자동으로 음성을 텍스트로 변환할 수 있다. 첨석정보제공부는 사용자의 사용언어와 지도자의 사용언어를 비교하여 서로 다른 언어인 경우에는 음성을 통번역하여 제공하는 것도 가능하다. 이에 따라, 해외에 있는 외국인 지도자로부터 첨삭정보(151)를 제공받을 수 있으며, 언어에 의한 불편을 최소화할 수 있다.In addition, if the leader's correction information 151 is voice, the correction information providing unit 150 can convert it into text and provide it. For example, the editing information providing unit 150 can automatically convert voice to text using STT (Speech to Text) technology. The cornerstone information service department compares the language used by the user and the language used by the leader, and if the languages are different, it is also possible to provide interpretation and translation of the voice. Accordingly, correction information 151 can be provided from foreign leaders overseas, and inconveniences due to language can be minimized.

도 8 및 도 9는 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 스포츠용품추천부에서 스윙영상을 분석하여 스포츠용품을 추천하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.Figures 8 and 9 are exemplary diagrams to explain how the sporting goods recommendation unit among the AI-based swing image analysis devices according to Figure 1 analyzes swing images and recommends sporting goods.

도 1 내지 도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치(100)는 스포츠용품추천부(160)를 더 포함할 수 있다.Referring to FIGS. 1 to 8 , the AI-based swing image analysis device 100 according to an embodiment of the present invention may further include a sporting goods recommendation unit 160.

스포츠용품추천부(160)는 스윙영상(111)으로부터 사용자의 신체정보와 스윙패턴정보를 추출한다. 여기서, 사용자의 신체정보는 키, 체형, 다리길이, 팔길이 등을 포함할 수 있다. 스윙패턴정보는 스윙속도, 스윙템포, 스윙방향 등을 포함할 수 있으나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다. 스포츠용품추천부(160)는 복수의 스윙영상(111)을 분석하여 스윙패턴정보를 추출할 수 있다. 이 경우, 스포츠용품추천부(160)는 사용자로부터 추가적인 사용자정보를 입력받는 것도 가능하다. 사용자정보로는 나이, 몸무게, 장갑사이즈, 구력, 드라이버비거리, 평균스코어 등을 포함할 수 있으나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다.The sporting goods recommendation unit 160 extracts the user's body information and swing pattern information from the swing image 111. Here, the user's physical information may include height, body shape, leg length, arm length, etc. Swing pattern information may include swing speed, swing tempo, swing direction, etc., but is not necessarily limited thereto. The sporting goods recommendation unit 160 may extract swing pattern information by analyzing a plurality of swing images 111. In this case, the sporting goods recommendation unit 160 is also capable of receiving additional user information from the user. User information may include, but is not limited to, age, weight, glove size, driving power, driver distance, average score, etc.

또한, 스포츠용품추천부(160)는 사용자의 교정정보에 따른 적어도 하나 이상의 스포츠용품을 매칭하여 추천할 수 있다. 여기서, 교정정보는 사용자가 설정하는 목표정보이다. 예를 들어, 골프의 경우 비거리증가 또는 정확도증가를 교정정보로 설정할 수 있다. 스포츠용품추천부(160)는 스윙패턴정보와 교정정보를 이용하여 최적의 스포츠용품을 매칭한다. 이 경우, 스포츠용품추천부(160)에는 각 스포츠용품에 대한 특성정보가 미리 저장되어 있는 것이 바람직하다. 예를 들어, 골프클럽의 경우 샤프트(Shaft)의 무게, 플레스(flex), 그립사이즈, 로프트 각도(Loft angle) 등이 설정될 수 있다.Additionally, the sporting goods recommendation unit 160 may match and recommend at least one sporting goods according to the user's calibration information. Here, correction information is target information set by the user. For example, in the case of golf, an increase in distance or an increase in accuracy can be set as correction information. The sporting goods recommendation unit 160 matches the optimal sporting goods using swing pattern information and correction information. In this case, it is desirable that the sporting goods recommendation unit 160 stores characteristic information about each sporting goods in advance. For example, in the case of a golf club, the weight, flex, grip size, loft angle, etc. of the shaft may be set.

또한, 스포츠용품추천부(160)는 사용자단말(10)로 스포츠용품에 대한 구매링크나 구매페이지를 제공할 수 있다. 이는 사용자가 자신에게 추천된 스포츠용품을 즉시 구매할 수 있도록 하기 위함이다. 이 경우, 사용자는 타인의 스윙영상이나 합성영상에서 사용되는 스포츠용품을 구매하는 것도 가능하다. 스포츠용품추천부(160)는 스윙영상 중 스포츠용품을 이미지분석하여 식별하는 것도 가능하다. 스포츠용품추천부(160)는 사용자가 추천된 스포츠용품을 구매한 경우 사용후기 및 이를 이용한 스윙영상을 입력받을 수 있다. 이는 스포츠용품의 구매 전후에 따른 스윙궤도 등의 변화를 확인하기 위함이다.Additionally, the sporting goods recommendation unit 160 may provide a purchase link or purchase page for sporting goods to the user terminal 10. This is to allow users to immediately purchase sports equipment recommended to them. In this case, users can also purchase sports equipment used in other people's swing videos or composite videos. The sporting goods recommendation unit 160 is also capable of identifying sporting goods among swing videos by analyzing images. The sporting goods recommendation unit 160 can receive user reviews and swing videos using the recommended sports goods when the user purchases the recommended sports goods. This is to check changes in swing trajectory etc. before and after purchasing sports equipment.

한편, 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치(100)는 보상부(170)를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the AI-based swing image analysis device 100 according to an embodiment of the present invention may further include a compensation unit 170.

보상부(170)는 사용자의 계정으로 기 설정된 보상수단을 지급한다. 여기서, 보상수단은 포인트, 쿠폰, 상품권, 가상화폐 등일 수 있다. 예를 들어, 보상부(170)는 사용자의 스윙영상과 기준스윙영상 간의 스윙궤도(122)의 차이를 비교한다. 여기서, 기준스윙영상은 프로선수의 스윙영상이거나, 사용자가 희망하는 스윙영상일 수 있다.The compensation unit 170 pays a preset compensation method to the user's account. Here, the compensation means may be points, coupons, gift certificates, virtual currency, etc. For example, the compensation unit 170 compares the difference in swing trajectory 122 between the user's swing image and the reference swing image. Here, the reference swing image may be a professional player's swing image or a swing image desired by the user.

보상부(170)는 제1 시점에 촬영된 스윙영상과 기준스윙영상 간의 스윙궤도(122)의 차이와, 제2 시점에 촬영된 스윙영상과 기준스윙영상 간의 차이를 비교한다. 이 경우, 그 차이가 기 설정된 변화율을 초과하면 사용자의 계정으로 기 설정된 보상수단을 지급한다. 이는 사용자가 일정한 스윙자세의 변화를 이룬 경우 이를 보상하기 위함이다. 이에 따라, 사용자의 스윙자세의 변화를 기준스윙영상을 통해 분석하여 보상함으로써 사용자의 참여를 증대시킬 수 있다.The compensation unit 170 compares the difference in swing trajectory 122 between the swing image captured at the first time point and the reference swing image and the difference between the swing image captured at the second time point and the reference swing image. In this case, if the difference exceeds the preset rate of change, the preset compensation method is paid to the user's account. This is to compensate for when the user changes a certain swing posture. Accordingly, the user's participation can be increased by analyzing and compensating for changes in the user's swing posture through the reference swing image.

또한, 보상부(170)는 사용자가 AI 기반 스윙영상 분석장치(100)에서 추천한 스포츠용품을 구매하여 인증한 경우 이에 대한 보상수단을 지급을 할 수 있다. 예를 들어, 보상부(170)는 사용자의 결제내역 및 인증사진을 사용자단말(10)로부터 입력받으면 이를 인증하여 기 설정된 보상수단을 지급할 수 있다. 보상부(170)는 사용자가 추천된 스포츠용품을 사용하여 촬영된 스윙영상을 업로드하면 해당 스위영상에서 스포츠용품을 이미지 분석으로 식별하여 인증하고, 추가적인 보상수단을 지급할 수 있다. 이는 추천된 스포츠용품을 구매한 사용자가 이를 이용한 스윙영상을 올리도록 유도하기 위함이다.In addition, the compensation unit 170 may provide compensation when the user purchases and authenticates sporting goods recommended by the AI-based swing image analysis device 100. For example, when the compensation unit 170 receives the user's payment details and authentication photo from the user terminal 10, it can authenticate them and pay a preset compensation method. When a user uploads a swing video captured using recommended sports equipment, the compensation unit 170 can identify and authenticate the sports equipment in the swing video through image analysis and provide additional compensation means. This is to encourage users who have purchased recommended sports equipment to upload swing videos using them.

이상에서 본 발명은 도면을 참조하면서 기술되는 바람직한 실시예를 중심으로 설명되었지만 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서 본 발명은 기재된 실시예로부터 도출 가능한 자명한 변형예를 포괄하도록 의도된 특허청구범위의 기재에 의해 해석되어져야 한다.In the above, the present invention has been described focusing on preferred embodiments described with reference to the drawings, but is not limited thereto. Accordingly, the present invention should be construed by the recitation of the claims, which are intended to cover obvious modifications that may be derived from the described embodiments.

100 : AI 기반 스윙영상 분석장치
110 : 프레임추출부
111 : 스윙영상
112 : 프레임
120 : 스윙궤도생성부
121 : 관절포인트
122 : 스윙궤도
130 : 합성영상생성부
131 : 합성영상
140 : 비교정보생성부
141 : 비교정보
150 : 첨삭정보제공부
151 : 첨삭정보
160 : 스포츠용품추천부
170 : 보상부
100: AI-based swing video analysis device
110: frame extraction unit
111: Swing video
112: frame
120: Swing trajectory generation unit
121: joint point
122: swing orbit
130: composite image generator
131: Composite video
140: comparative information generation unit
141: Comparative information
150: Editing information provision department
151: Editing information
160: Sports goods recommendation department
170: Compensation unit

Claims (7)

사용자의 스윙영상으로부터 기 설정된 개수의 프레임을 추출하는 프레임추출부;
학습된 이미지분석을 이용하여 상기 프레임에 대한 적어도 하나 이상의 관절포인트를 추출하고, 상기 관절포인트의 좌표값 변위를 이용하여 스윙궤도를 생성하는 스윙궤도생성부;
상기 스윙영상에 상기 스윙궤도를 오버랩한 합성영상을 생성하는 합성영상생성부;
상기 합성영상에 지도자가 입력하는 그래픽 또는 음성형태의 첨삭정보를 제공하는 첨삭정보제공부;
상기 스윙영상으로부터 상기 사용자의 신체정보와 스윙패턴정보를 추출하고, 상기 사용자의 교정정보에 따른 적어도 하나 이상의 스포츠용품을 매칭하여 추천하는 스포츠용품추천부; 및
제1 시점에 촬영된 상기 스윙영상과 기준스윙영상 간의 상기 스윙궤도의 차이와, 제2 시점에 촬영된 상기 스윙영상과 상기 기준스윙영상 간의 상기 스윙궤도의 차이를 비교하여 기 설정된 변화율을 초과하면 상기 사용자의 계정으로 기 설정된 보상수단을 지급하고, 상기 사용자가 추천된 상기 스포츠용품을 사용하여 촬영된 상기 스윙영상을 업로드하면 상기 스윙영상에서 추천된 상기 스포츠용품을 이미지 분석으로 식별하여 인증하고, 상기 보상수단을 추가적으로 지급하는 보상부를 포함하고,
상기 프레임추출부는,
상기 스윙영상 중 소리정보를 분석하여 상기 스포츠용품으로 공을 맞추는 타이밍의 기준프레임을 추출하는 AI 기반 스윙영상 분석장치.
A frame extractor that extracts a preset number of frames from the user's swing video;
a swing trajectory generator that extracts at least one joint point for the frame using learned image analysis and generates a swing trajectory using coordinate value displacement of the joint point;
a composite image generator that generates a composite image that overlaps the swing trajectory with the swing image;
A correction information providing unit that provides correction information in the form of graphics or voice input by an instructor to the composite image;
a sporting goods recommendation unit that extracts the user's body information and swing pattern information from the swing image, matches and recommends at least one sporting goods according to the user's correction information; and
If the difference in the swing trajectory between the swing image captured at a first time point and the reference swing image is compared with the difference in the swing trajectory between the swing image captured at a second time point and the reference swing image and exceeds a preset change rate, A preset compensation means is paid to the user's account, and when the user uploads the swing video filmed using the recommended sports product, the sports product recommended in the swing video is identified and authenticated through image analysis, It includes a compensation unit that additionally pays the above compensation means,
The frame extractor,
An AI-based swing video analysis device that analyzes sound information in the swing video and extracts a reference frame for timing when hitting the ball with the sports equipment.
제1항에 있어서,
복수의 상기 합성영상 간의 상기 관절포인트 별 상기 스윙궤도를 비교하여 비교정보를 생성하는 비교정보생성부를 더 포함하는 AI 기반 스윙영상 분석장치.
According to paragraph 1,
An AI-based swing image analysis device further comprising a comparison information generator that generates comparison information by comparing the swing trajectory for each joint point between the plurality of composite images.
삭제delete 삭제delete 제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 스윙영상은 골프 클럽, 야구 배트, 테니스 라켓, 배드민턴 라켓, 탁구 라켓을 포함하는 스포츠용품을 이용한 스윙 또는 도구 없이 맨몸으로 하는 모션에 대한 영상을 사용자단말로 촬영한 것을 포함하는 AI 기반 스윙영상 분석장치.
According to claim 1 or 2,
The swing video is an AI-based swing video analysis that includes images of swings using sporting goods including golf clubs, baseball bats, tennis rackets, badminton rackets, and table tennis rackets, or videos of motions performed with the bare body without tools, recorded using a user terminal. Device.
삭제delete AI 기반 스윙영상 분석장치의 분석방법에 있어서,
사용자의 스윙영상으로부터 기 설정된 개수의 프레임을 추출하는 프레임추출단계;
학습된 이미지분석을 이용하여 상기 프레임에 대한 적어도 하나 이상의 관절포인트를 추출하고, 상기 관절포인트의 좌표값 변위를 이용하여 스윙궤도를 생성하는 스윙궤도생성단계;
상기 스윙영상에 상기 스윙궤도를 오버랩한 합성영상을 생성하는 합성영상생성단계;
상기 합성영상에 지도자가 입력하는 그래픽 또는 음성형태의 첨삭정보를 제공하는 첨삭정보제공단계;
상기 스윙영상으로부터 상기 사용자의 신체정보와 스윙패턴정보를 추출하고, 상기 사용자의 교정정보에 따른 적어도 하나 이상의 스포츠용품을 매칭하여 추천하는 스포츠용품추천단계; 및
제1 시점에 촬영된 상기 스윙영상과 기준스윙영상 간의 상기 스윙궤도의 차이와, 제2 시점에 촬영된 상기 스윙영상과 상기 기준스윙영상 간의 상기 스윙궤도의 차이를 비교하여 기 설정된 변화율을 초과하면 상기 사용자의 계정으로 기 설정된 보상수단을 지급하고, 상기 사용자가 추천된 상기 스포츠용품을 사용하여 촬영된 상기 스윙영상을 업로드하면 상기 스윙영상에서 추천된 상기 스포츠용품을 이미지 분석으로 식별하여 인증하고, 상기 보상수단을 추가적으로 지급하는 보상단계를 포함하고,
상기 프레임추출단계는,
상기 스윙영상 중 소리정보를 분석하여 상기 스포츠용품으로 공을 맞추는 타이밍의 기준프레임을 추출하는 AI 기반 스윙영상 분석방법.
In the analysis method of the AI-based swing image analysis device,
A frame extraction step of extracting a preset number of frames from the user's swing video;
A swing trajectory generation step of extracting at least one joint point for the frame using learned image analysis and generating a swing trajectory using the coordinate value displacement of the joint point;
A composite image generating step of generating a composite image that overlaps the swing trajectory with the swing image;
A correction information providing step of providing correction information in the form of graphics or voice input by a leader to the composite image;
A sporting goods recommendation step of extracting the user's body information and swing pattern information from the swing image, matching and recommending at least one sporting goods according to the user's correction information; and
If the difference in the swing trajectory between the swing image captured at a first time point and the reference swing image is compared with the difference in the swing trajectory between the swing image captured at a second time point and the reference swing image and exceeds a preset change rate, A preset compensation means is paid to the user's account, and when the user uploads the swing video filmed using the recommended sports product, the sports product recommended in the swing video is identified and authenticated through image analysis, Including a compensation step of additionally paying the above compensation means,
The frame extraction step is,
An AI-based swing video analysis method that analyzes sound information in the swing video and extracts a reference frame for timing when hitting the ball with the sports equipment.
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