KR20200109199A - Calculation system of momentum using camera for indoor sports - Google Patents

Calculation system of momentum using camera for indoor sports Download PDF

Info

Publication number
KR20200109199A
KR20200109199A KR1020190028422A KR20190028422A KR20200109199A KR 20200109199 A KR20200109199 A KR 20200109199A KR 1020190028422 A KR1020190028422 A KR 1020190028422A KR 20190028422 A KR20190028422 A KR 20190028422A KR 20200109199 A KR20200109199 A KR 20200109199A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
user
camera
exercise amount
indoor sports
motion
Prior art date
Application number
KR1020190028422A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR102226623B1 (en
Inventor
이강휘
최치원
이성수
이주현
서준영
배영헌
정희재
Original Assignee
주식회사 피앤씨솔루션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 피앤씨솔루션 filed Critical 주식회사 피앤씨솔루션
Priority to KR1020190028422A priority Critical patent/KR102226623B1/en
Publication of KR20200109199A publication Critical patent/KR20200109199A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102226623B1 publication Critical patent/KR102226623B1/en

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1126Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique
    • A61B5/1128Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb using a particular sensing technique using image analysis
    • G06K9/00342
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G06V40/23Recognition of whole body movements, e.g. for sport training

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

The present invention relates to an exercise amount calculation system for indoor sports using a camera and, more specifically, to an exercise amount calculation system for calculating the exercise amount of a user who joins in indoor sports. According to the present invention, the exercise amount calculation system comprises a camera installed in a space for indoor sports in which a user is joined to recognize the user′s motion and an exercise amount calculation module calculating an exercise amount from the user′s motion recognized by the camera. Accordingly, the system includes the camera installed in the space for indoor sports in which the user is joined to recognize the user′s motion and the exercise amount calculation module for calculating the exercise amount from the user′s motion recognized by the camera, such that the exercise amount of the user who is joined in the indoor sports is measured without a separate wearable device, thereby maximizing user convenience and monitoring and verifying exercise effect by the indoor sports of each user. Moreover, the exercise amount is calculated in consideration of physical information such as the user′s height and weight, and the like, and thus the exercise amount in accordance with physical characteristics of a child/teenager can be calculated. The user′s exercise amount is estimated based on deep learning by using a previously trained exercise amount estimation model and the user′s motion recognized by the camera, and thus correctness of the calculated exercise amount can be increased.

Description

실내 스포츠를 위한 카메라를 이용한 운동량 산출 시스템{CALCULATION SYSTEM OF MOMENTUM USING CAMERA FOR INDOOR SPORTS}A system for calculating momentum using a camera for indoor sports {CALCULATION SYSTEM OF MOMENTUM USING CAMERA FOR INDOOR SPORTS}

본 발명은 운동량 산출 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 실내 스포츠를 위한 카메라를 이용한 운동량 산출 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an exercise amount calculation system, and more specifically, to an exercise amount calculation system using a camera for indoor sports.

건강에 관한 관심이 높아지면서 휴대용 생체 정보 측정기기가 개발되고 보급이 활발히 이루어지고 있다. 특히, 종래의 만보기 등과 같이 단순한 걸음 수 등을 측정하는 것이 아니라, 다양한 생체 정보를 측정하는 기술이 개발되고 있으며, 소형의 측정기기를 통해 측정 가능한 정보는 점차 다양해지고 있다.
As interest in health increases, portable biometric information measuring devices have been developed and widely distributed. In particular, techniques for measuring various biometric information, rather than measuring the number of simple steps such as a conventional pedometer, are being developed, and information that can be measured through a small measuring device is gradually becoming diverse.

도 1은 생체 정보를 측정하는 소형의 측정기기를 예를 들어 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 밴드 형태로 손목 등에 착용하는 형태가 가장 널리 사용되고 있으며, 스포츠 조끼에 삽입되는 소형의 원반 또는 사각판 등의 형태일 수도 있다. 이와 같은 생체 정보 측정기기는, 신체에 착용되는 웨어러블 디바이스의 형태로서, 심박 센서, 가속도 센서, 맥박 센서 등을 포함하여 심박수, 맥박, 이동 거리, 이동 궤적 등 다양한 정보를 수집할 수 있다.
1 is a diagram illustrating a small measuring device for measuring biometric information as an example. As shown in FIG. 1, a form worn on a wrist in the form of a band is most widely used, and may be a form such as a small disc or square plate inserted into a sports vest. Such a biometric information measuring device is in the form of a wearable device worn on the body, and may collect various information such as heart rate, pulse rate, movement distance, movement trajectory, including a heart rate sensor, an acceleration sensor, and a pulse sensor.

한편, 현대인들은 의자에 앉아 있는 시간이 늘고, 여가 시간에는 휴대 단말기나 컴퓨터를 사용해 게임을 하거나 영화를 보는 등 여가를 즐길 때도 앉아 있는 경우가 많아서, 신체 활동이 부족한 문제가 있다. 특히, 활발한 신체 활동이 필요한 어린이/청소년들도 학업 및 여가 시간에 충분히 신체 활동을 하지 못하는 경우가 많다. 또한, 급격한 날씨 변화와 환경오염, 미세먼지 등으로 야외 활동이 제한되면서, 실내에서 충분한 신체 활동을 할 수 있는 기술이 필요하다.
On the other hand, modern people have more time to sit in a chair, and in their leisure time, they often sit when they enjoy leisure such as playing games or watching movies using a mobile terminal or a computer, so there is a problem of lack of physical activity. In particular, children/youths who need active physical activity often do not have enough physical activity in their academic and leisure time. In addition, as outdoor activities are restricted due to rapid weather changes, environmental pollution, and fine dust, there is a need for a technology that enables sufficient physical activity indoors.

이처럼, 어린이/청소년 시기의 신체 발달을 위해서는 충분한 신체 활동 및 이에 대한 모니터링이 필요하고, 최근에는 어린이/청소년들의 신체 활동 저하로 인하여 청소년 비만, 성인병 등이 문제가 되고 있어서, 신체 활동의 모니터링에 대한 요구가 더욱 커지고 있다. 그러나 어린이/청소년들이 학교나 여가 시간에 활동할 때, 신체 측정 데이터를 효과적으로 측정하고 관리하기 위한 기술은 아직까지 제안된 바가 없다.
As such, sufficient physical activity and monitoring are required for physical development in the child/adolescent period. Recently, adolescent obesity and adult diseases have become problems due to the decline in physical activity of children/adolescents. The demands are growing. However, when children/adolescents are active in school or leisure time, no technology has been proposed for effective measurement and management of anthropometric data.

이와 같은 요구에 따라, 도 1에 도시된 바와 같은 생체 정보 측정기기를 어린이/청소년들의 생체 정보 수집을 위해 사용할 수는 있으나, 어린이/청소년들은 신체 활동이 활발하여 생체 정보 측정기기의 착용에 불편을 호소하는 경우가 많고, 격렬한 스포츠 활동이나 부주의 등으로 인하여 파손이나 분실의 위험이 크므로, 생체 정보 측정기기의 사용에 어려움이 있다. 또한, 여러 어린이/청소년들이 함께 참여하는 단체 스포츠에서는 각각의 참여자들에게 생체 정보 측정기기를 제공하여 착용하도록 하고 다시 회수하는 등의 과정이 번거롭고, 모든 참여자들에게 개인적으로 생체 정보 측정기기를 구비하도록 할 수도 없으므로, 어린이/청소년의 신체 활동을 원활하게 측정하고 모니터링하기에는 한계가 있다.
According to such a request, a biometric information measuring device as shown in FIG. 1 can be used for collecting biometric information of children/adolescents, but children/adolescents are active in physical activity, making it difficult to wear the biometric information measuring device. There are many cases of appeal, and there is a high risk of damage or loss due to vigorous sports activities or carelessness, so it is difficult to use a biometric information measuring device. In addition, in group sports where several children/youths participate together, the process of providing biometric information measuring devices to each participant to wear and recovering them is cumbersome, and that all participants have a personal biometric information measuring device. Because it can't be done, there are limits to measuring and monitoring children's/youth's physical activity smoothly.

한편, 본 발명과 관련된 선행기술로서, 공개특허 제10-2011-0031444호(발명의 명칭: 건강체력 측정평가 및 운동관리 시스템 및 그 방법, 공개일자: 2011년 03월 28일) 등이 개시된 바 있다.On the other hand, as a prior art related to the present invention, Patent Publication No. 10-2011-0031444 (name of the invention: health fitness measurement and evaluation and exercise management system and its method, publication date: March 28, 2011), etc. have.

본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 사용자가 참여하는 실내 스포츠가 가능한 공간에 설치되어 사용자의 동작을 인식하는 카메라와 카메라에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터 운동량을 산출하는 운동량 산출 모듈을 포함함으로써, 별도의 웨어러블 디바이스의 착용 없이도 실내 스포츠에 참여하는 사용자의 운동량을 측정하여 사용자의 편의를 극대화하면서도, 각 사용자의 실내 스포츠에 의한 운동 효과를 모니터링 및 검증할 수 있는, 실내 스포츠를 위한 카메라를 이용한 운동량 산출 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
The present invention has been proposed to solve the above problems of the previously proposed methods, and is installed in a space where indoor sports in which the user participates and recognizes the user's motion, and from the user's motion recognized by the camera. By including an exercise amount calculation module that calculates the amount of exercise, it is possible to monitor and verify the exercise effect of each user's indoor sports while maximizing the user's convenience by measuring the amount of exercise of users participating in indoor sports without wearing a separate wearable device. It is an object of the present invention to provide a system for calculating an amount of exercise using a camera for indoor sports.

또한, 본 발명은, 사용자의 키 및 몸무게 등의 신체 정보를 고려하여 운동량을 산출함으로써, 어린이/청소년의 신체 특성에 따른 운동량을 산출할 수 있으며, 사전 훈련된 운동량 추정 모델과 카메라에 의해 인식된 사용자의 동작을 이용해 딥러닝 기반으로 사용자의 운동량을 추정함으로써, 산출된 운동량의 정확도를 향상시킬 수 있는, 실내 스포츠를 위한 카메라를 이용한 운동량 산출 시스템을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.In addition, the present invention calculates the amount of exercise according to the physical characteristics of the child/youth by calculating the amount of exercise in consideration of body information such as the user's height and weight, and is recognized by a pretrained exercise amount estimation model and a camera. Another object is to provide an exercise amount calculation system using a camera for indoor sports that can improve the accuracy of the calculated exercise amount by estimating the user's exercise amount based on deep learning using the user's motion.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 실내 스포츠를 위한 카메라를 이용한 운동량 산출 시스템은,An exercise amount calculation system using a camera for indoor sports according to a feature of the present invention for achieving the above object,

실내 스포츠 시에 상기 실내 스포츠에 참여하는 사용자의 운동량을 산출하는 운동량 산출 시스템으로서,An exercise amount calculation system for calculating an exercise amount of a user participating in the indoor sport during indoor sports,

사용자가 참여하는 실내 스포츠가 가능한 공간에 설치되어 사용자의 동작을 인식하는 카메라; 및A camera installed in a space where indoor sports in which a user participates, and recognizing a user's motion; And

상기 카메라에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터 운동량을 산출하는 운동량 산출 모듈을 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
It is characterized in that it comprises an exercise amount calculation module for calculating the amount of exercise from the user's motion recognized by the camera.

바람직하게는, 상기 카메라는,Preferably, the camera,

각 사용자의 신체 부위를 트래킹하여 각 사용자의 동작을 감지할 수 있다.
Each user's body part can be tracked to detect each user's motion.

더욱 바람직하게는,More preferably,

상기 실내 스포츠에 참여하는 각 사용자의 신체 부위를 등록하는 등록 모듈을 더 포함하며,Further comprising a registration module for registering body parts of each user participating in the indoor sports,

상기 카메라는, 상기 등록 모듈에 등록된 신체 부위를 트래킹하여 각 사용자의 동작을 감지할 수 있다.
The camera may detect a motion of each user by tracking a body part registered in the registration module.

바람직하게는, 상기 카메라는,Preferably, the camera,

3D 카메라 또는 스테레오 카메라일 수 있다.
It can be a 3D camera or a stereo camera.

바람직하게는, 상기 운동량 산출 모듈은,Preferably, the momentum calculation module,

상기 카메라에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터, 사용자의 이동 거리 및 속도를 계산하는 움직임 계산부; 및A motion calculation unit that calculates a moving distance and speed of the user from the motion of the user recognized by the camera; And

상기 계산된 이동 거리 및 속도를 이용해 운동량을 산출하는 운동량 산출부를 포함할 수 있다.
It may include a momentum calculating unit for calculating the amount of exercise using the calculated movement distance and speed.

더욱 바람직하게는, 상기 운동량 산출부는,More preferably, the momentum calculation unit,

상기 사용자의 키 및 몸무게를 포함하는 신체 정보를 고려하여 상기 운동량을 산출할 수 있다.
The amount of exercise may be calculated in consideration of body information including the user's height and weight.

더욱 바람직하게는, 상기 운동량 산출 모듈은,More preferably, the momentum calculation module,

상기 카메라에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터, 사용자의 신체 부위의 특징점을 추출하는 특징점 추출부를 더 포함하며,Further comprising a feature point extracting unit for extracting feature points of the user's body part from the user's motion recognized by the camera,

상기 움직임 계산부는, 상기 추출된 특징점의 이동 거리 및 속도를 계산하고,The motion calculation unit calculates a moving distance and a speed of the extracted feature point,

상기 운동량 산출부는, 상기 특징점의 이동 거리 및 속도를 이용해 운동량을 산출할 수 있다.
The exercise amount calculator may calculate an exercise amount using a moving distance and a speed of the feature point.

바람직하게는, 상기 운동량 산출 모듈은,Preferably, the momentum calculation module,

사전 훈련된 운동량 추정 모델 및 상기 카메라에 의해 인식된 사용자의 동작을 이용해, 딥러닝을 통해 상기 사용자의 운동량을 추정할 수 있다.Using a pretrained exercise amount estimation model and a user's motion recognized by the camera, the user's exercise amount may be estimated through deep learning.

본 발명에서 제안하고 있는 실내 스포츠를 위한 카메라를 이용한 운동량 산출 시스템에 따르면, 사용자가 참여하는 실내 스포츠가 가능한 공간에 설치되어 사용자의 동작을 인식하는 카메라와 카메라에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터 운동량을 산출하는 운동량 산출 모듈을 포함함으로써, 별도의 웨어러블 디바이스의 착용 없이도 실내 스포츠에 참여하는 사용자의 운동량을 측정하여 사용자의 편의를 극대화하면서도, 각 사용자의 실내 스포츠에 의한 운동 효과를 모니터링 및 검증할 수 있다.
According to the system for calculating the amount of exercise using a camera for indoor sports proposed in the present invention, the amount of exercise is calculated from a camera that recognizes the user's motion and the user's motion recognized by the camera installed in a space where indoor sports in which the user participates. By including a calculated exercise amount calculation module, it is possible to monitor and verify the exercise effect of each user's indoor sports while maximizing the user's convenience by measuring the amount of exercise of users participating in indoor sports without wearing a separate wearable device. .

또한, 본 발명에서 제안하고 있는 실내 스포츠를 위한 카메라를 이용한 운동량 산출 시스템에 따르면, 사용자의 키 및 몸무게 등의 신체 정보를 고려하여 운동량을 산출함으로써, 어린이/청소년의 신체 특성에 따른 운동량을 산출할 수 있으며, 사전 훈련된 운동량 추정 모델과 카메라에 의해 인식된 사용자의 동작을 이용해 딥러닝 기반으로 사용자의 운동량을 추정함으로써, 산출된 운동량의 정확도를 향상시킬 수 있다.In addition, according to the exercise amount calculation system using a camera for indoor sports proposed in the present invention, by calculating the amount of exercise in consideration of body information such as height and weight of the user, it is possible to calculate the amount of exercise according to the physical characteristics of children/youth. In addition, by estimating the user's exercise amount based on deep learning using the pretrained exercise amount estimation model and the user's motion recognized by the camera, the accuracy of the calculated exercise amount may be improved.

도 1은 생체 정보를 측정하는 소형의 측정기기를 예를 들어 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 실내 스포츠를 위한 카메라를 이용한 운동량 산출 시스템이 적용된 모습을 예를 들어 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 실내 스포츠를 위한 카메라를 이용한 운동량 산출 시스템의 구성을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 실내 스포츠를 위한 카메라를 이용한 운동량 산출 시스템에서, 운동량 산출 모듈의 세부적인 구성을 도시한 도면.
1 is a diagram showing a small measuring device for measuring biometric information as an example.
2 is a view showing an example of applying an exercise amount calculation system using a camera for indoor sports according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing the configuration of an exercise amount calculation system using a camera for indoor sports according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram showing a detailed configuration of an exercise amount calculation module in an exercise amount calculation system using a camera for indoor sports according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.
Hereinafter, preferred embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art may easily implement the present invention. However, in describing a preferred embodiment of the present invention in detail, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, the same reference numerals are used throughout the drawings for portions having similar functions and functions.

덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 연결 되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결 되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 간접적으로 연결 되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 포함 한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
In addition, throughout the specification, when a part is said to be connected to another part, this includes not only the case that it is directly connected, but also the case that it is indirectly connected with another element interposed therebetween. In addition, the inclusion of certain components means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템이 적용된 모습을 예를 들어 도시한 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템은, 실내 스포츠 시에 실내 스포츠에 참여하는 사용자의 운동량을 산출하는 운동량 산출 시스템으로서, 사용자가 참여하는 실내 스포츠가 가능한 공간에 설치되어 사용자의 동작을 인식하는 카메라(100) 및 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터 운동량을 산출하는 운동량 산출 모듈(400)을 포함하여, 별도의 웨어러블 디바이스의 착용 없이도 실내 스포츠에 참여하는 사용자의 운동량을 측정하여 사용자의 편의를 극대화하면서도, 각 사용자의 실내 스포츠에 의한 운동 효과를 모니터링 및 검증할 수 있다.
2 is a diagram illustrating an example of applying an exercise amount calculation system using a camera 100 for indoor sports according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, the exercise amount calculation system using the camera 100 for indoor sports according to an embodiment of the present invention is an exercise amount calculation system that calculates the amount of exercise of a user participating in indoor sports during indoor sports. , Including a camera 100 that is installed in an indoor sports space where a user participates to recognize the user's motion and an exercise amount calculation module 400 that calculates an exercise amount from the user's motion recognized by the camera 100, It is possible to monitor and verify the exercise effect of each user's indoor sports while maximizing the user's convenience by measuring the amount of exercise of a user participating in indoor sports without wearing a separate wearable device.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10)의 구성을 도시한 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10)은, 카메라(100) 및 운동량 산출 모듈(400)을 포함하여 구성될 수 있으며, 저장 모듈(200) 및 등록 모듈(300)을 더 포함하여 구성될 수 있다.
3 is a diagram showing the configuration of an exercise amount calculation system 10 using a camera 100 for indoor sports according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 3, the exercise amount calculation system 10 using the camera 100 for indoor sports according to an embodiment of the present invention includes a camera 100 and an exercise amount calculation module 400. The storage module 200 and the registration module 300 may be further included.

이하에서는, 도 2 및 도 3을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10)을 구성하는 각 구성요소에 대하여 상세히 설명하도록 한다.
Hereinafter, each component constituting the exercise amount calculation system 10 using the camera 100 for indoor sports according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 2 and 3.

카메라(100)는, 사용자가 참여하는 실내 스포츠가 가능한 공간에 설치되어 사용자의 동작을 인식할 수 있다. 보다 구체적으로, 카메라(100)는, 3D 카메라(100) 또는 스테레오 카메라(100)일 수 있으며, 실내 스포츠가 가능한 공간인 실내 스포츠실의 천장이나 벽면 등에 부착될 수 있고, 도 2에 도시된 바와 같이 바닥에 설치될 수도 있다. 카메라(100)는 하나일 수도 있으나 복수로 구성될 수 있으며, 실내 스포츠를 하는 사용자들을 추적하여 동작을 인식할 수 있다.
The camera 100 may be installed in a space where indoor sports in which the user participates, and may recognize a user's motion. More specifically, the camera 100 may be a 3D camera 100 or a stereo camera 100, and may be attached to the ceiling or wall of an indoor sports room, which is a space where indoor sports are possible, and as shown in FIG. They can also be installed on the floor. The camera 100 may be one, but may be composed of a plurality of cameras, and may recognize a motion by tracking users who play indoor sports.

또한, 카메라(100)는, 각 사용자의 신체 부위를 트래킹하여 각 사용자의 동작을 감지할 수 있다. 이를 위하여 추후 상세히 설명할 등록 모듈(300)을 통해 각 사용자의 신체 부위를 등록하고, 카메라(100)는 등록된 신체 부위를 트래킹할 수 있다. 그러나 신체 등록 없이 운동량 산출에 필요한 사용자의 동작을 카메라(100)에서 촬영 및 분석하여 인식할 수 있으며, 인식된 각 사용자를 추적할 수도 있다.
In addition, the camera 100 may detect a motion of each user by tracking a body part of each user. To this end, the body part of each user is registered through the registration module 300 which will be described in detail later, and the camera 100 may track the registered body part. However, without physical registration, the user's motion required for calculating the amount of exercise can be captured and analyzed by the camera 100 to be recognized, and each recognized user can be tracked.

특히, 본 발명은 복수의 어린이 또는 청소년이 함께 스포츠를 하는 실내 스포츠실에 카메라(100)를 설치하고, 설치된 카메라(100)를 이용해 복수의 어린이 또는 청소년 각각의 동작을 트래킹하여 개별 사용자의 운동량을 산출할 수 있다. 이를 위하여, 카메라(100)는 운동량 산출 모듈(400)과 유선 또는 무선 네트워크로 연결될 수 있다. 즉, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(Mobile Radio Communication Network), 위성 통신망, WIBRO(Wireless Broadband Internet), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크를 포함할 수 있다.
In particular, the present invention installs a camera 100 in an indoor sports room where a plurality of children or teenagers play sports together, and tracks the movements of each of a plurality of children or teenagers using the installed camera 100 to control the amount of exercise of an individual user. Can be calculated. To this end, the camera 100 may be connected to the exercise amount calculation module 400 through a wired or wireless network. That is, the network is a wired network such as a local area network (LAN), a wide area network (WAN), or a value added network (VAN), a mobile radio communication network, a satellite communication network, It can include all types of wireless networks such as Wireless Broadband Internet (WIBRO) and High Speed Downlink Packet Access (HSDPA).

이하에서 상세히 설명할 저장 모듈(200), 등록 모듈(300) 및 운동량 산출 모듈(400)은, 카메라와 네트워크로 연결된 서버에 구현될 수 있으며, 실내 스포츠실을 운영 및 관리하는 관리자 디바이스를 통해 구현될 수도 있다. 실시예에 따라서는, 저장 모듈(200), 등록 모듈(300) 및 운동량 산출 모듈(400)의 일부는 관리자 디바이스, 일부는 서버에 구현될 수도 있으며, 클라우드나 가상 서버, SaaS(Software as a Service) 등 각 모듈의 세부적인 구현 방법은 필요에 따라 다양할 수 있다.
The storage module 200, the registration module 300, and the exercise amount calculation module 400, which will be described in detail below, may be implemented in a server connected to a camera through a network, and implemented through a manager device that operates and manages an indoor sports room. It could be. Depending on the embodiment, some of the storage module 200, the registration module 300, and the exercise amount calculation module 400 may be implemented in a manager device, and some may be implemented in a server, and may be implemented in a cloud or virtual server, a software as a service (SaaS). ), etc. The detailed implementation method of each module may vary as needed.

저장 모듈(200)은, 사용자의 키 및 몸무게를 포함하는 신체 정보를 저장할 수 있다. 어린이 또는 청소년들은 신체 발달 상황에 따라 동일한 움직임에도 불구하고 실제 운동량에 차이가 있을 수 있고, 요구되는 운동량도 서로 상이할 수 있다. 따라서 저장 모듈(200)은, 사용자들의 나이, 성별, 키, 몸무게 등 신체 발달 현황을 저장 모듈(200)에 저장하고, 이를 운동량 산출 시에 사용할 수 있다.
The storage module 200 may store body information including a user's height and weight. Children or adolescents may have a difference in actual amount of exercise despite the same movement according to their physical development situation, and the amount of exercise required may be different from each other. Accordingly, the storage module 200 may store physical development status such as age, gender, height, and weight of users in the storage module 200 and use this when calculating the amount of exercise.

또한, 저장 모듈(200)은, 카메라(100)에서 촬영된 영상으로부터 사용자의 키 및 몸무게를 추정하여 신체 정보를 저장할 수도 있다. 따라서 사용자는 별도로 키나 몸무게 등을 저장할 필요 없이, 신체 정보에 따라 산출된 정확한 운동량을 제공받을 수 있다.
In addition, the storage module 200 may store body information by estimating the height and weight of the user from the image captured by the camera 100. Therefore, the user can be provided with an accurate amount of exercise calculated according to body information without having to separately store height or weight.

보다 구체적으로, 카메라(100)에서 촬영된 컬러 영상과 깊이 영상(Depth image)으로부터, 영상 처리 기술 및 딥 러닝(Deep Learning)을 이용해 사용자의 키와 몸무게를 측정할 수 있다. 즉, 카메라에서 촬영된 컬러 영상과 깊이 영상을 전처리하고, 영상으로부터 사용자의 영역을 검출한 다음, 깊이 정보를 활용하여 딥 러닝 기반으로 몸무게를 계산할 수 있다. 이때, CNN(Convolutional neural network)과 LSTM(Long short-term memory) RNN(Recurrent Neural Network)을 결합한 인공신경망을 사용할 수 있다. 이와 같은, 영상을 이용한 몸무게의 측정 과정은, 측정 모듈(미도시)을 별도로 구비하여 측정 모듈(미도시)에서 계산이 처리될 수 있으나, 카메라(100)에서 촬영된 영상을 네트워크를 통해 송신하여 클라우드 기반으로 계산이 처리될 수도 있으며, 저장 모듈(200)은 계산 결과를 수신하여 저장할 수 있다.
More specifically, from a color image and a depth image captured by the camera 100, the height and weight of the user may be measured using image processing technology and deep learning. That is, the color image and the depth image captured by the camera are pre-processed, the user's region is detected from the image, and then the weight can be calculated based on deep learning using depth information. At this time, an artificial neural network combining a convolutional neural network (CNN) and a long short-term memory (LSTM) recurrent neural network (RNN) may be used. In such a process of measuring body weight using an image, a measurement module (not shown) may be separately provided and the calculation may be processed in a measurement module (not shown), but an image captured by the camera 100 is transmitted through a network. The calculation may be processed on a cloud basis, and the storage module 200 may receive and store the calculation result.

등록 모듈(300)은, 실내 스포츠에 참여하는 각 사용자의 신체 부위를 등록할 수 있다. 카메라(100)는, 등록 모듈(300)에 등록된 신체 부위를 트래킹하여 각 사용자의 동작을 감지할 수 있다. 즉, 실내 스포츠 시작 전에 각 사용자는 카메라(100) 앞에서 미리 정해진 동작을 취하여 신호를 입력하고, 카메라(100)가 미리 정해진 동작을 인식하여 등록 신호를 등록 모듈(300)에 전달함으로써, 등록 모듈(300)이 사용자의 신체 부위를 등록할 수 있다. 이때, 사용자의 신체 부위는 몸 전체의 실루엣일 수 있고, 머리, 팔, 다리 및 관절을 포함하는 구체적인 신체 부위를 등록할 수도 있다.
The registration module 300 may register body parts of each user participating in indoor sports. The camera 100 may detect a motion of each user by tracking a body part registered in the registration module 300. That is, before the start of indoor sports, each user inputs a signal by taking a predetermined motion in front of the camera 100, and the camera 100 recognizes the predetermined motion and transmits the registration signal to the registration module 300, so that the registration module ( 300) can register the user's body part. In this case, the user's body part may be a silhouette of the entire body, and specific body parts including a head, an arm, a leg, and a joint may be registered.

운동량 산출 모듈(400)은, 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터 운동량을 산출할 수 있다. 보다 구체적으로, 운동량 산출 모듈(400)은, 사전 훈련된 운동량 추정 모델 및 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작을 이용해, 딥러닝을 통해 사용자의 운동량을 추정할 수 있다. 운동량 산출 모듈(400)의 세부적인 구성에 대해서는 이하에서 도 4를 참조하여 상세히 설명하도록 한다.
The exercise amount calculation module 400 may calculate an exercise amount from a user's motion recognized by the camera 100. More specifically, the exercise amount calculation module 400 may estimate the user's exercise amount through deep learning using a pretrained exercise amount estimation model and a user's motion recognized by the camera 100. A detailed configuration of the exercise amount calculation module 400 will be described in detail below with reference to FIG. 4.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10)에서, 운동량 산출 모듈(400)의 세부적인 구성을 도시한 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10)의 운동량 산출 모듈(400)은, 움직임 계산부(420) 및 운동량 산출부(430)를 포함하여 구성될 수 있으며, 특징점 추출부(410) 및 딥러닝부(440)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
4 is a diagram showing a detailed configuration of an exercise amount calculation module 400 in the exercise amount calculation system 10 using the camera 100 for indoor sports according to an embodiment of the present invention. As shown in Figure 4, the exercise amount calculation module 400 of the exercise amount calculation system 10 using the camera 100 for indoor sports according to an embodiment of the present invention, the motion calculation unit 420 and the exercise amount calculation It may be configured to include the unit 430, and may further include a feature point extraction unit 410 and a deep learning unit 440.

특징점 추출부(410)는, 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터, 사용자의 신체 부위의 특징점을 추출할 수 있다. 추출된 특징점은, 머리, 팔 및 다리일 수 있으며, 신체의 모든 관절을 포함할 수도 있다. 특징점 추출부(410)는, 카메라(100)에서 인식한 사용자가 복수이면 각각의 사용자별로 특징점을 추출할 수 있다.
The feature point extracting unit 410 may extract feature points of a user's body part from the user's motion recognized by the camera 100. The extracted feature points may be heads, arms, and legs, and may include all joints of the body. If there are a plurality of users recognized by the camera 100, the feature point extracting unit 410 may extract feature points for each user.

움직임 계산부(420)는, 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터, 사용자의 이동 거리 및 속도를 계산할 수 있다. 예를 들어, 움직임 계산부(420)는, 카메라(100)의 프레임당 이동 거리를 계산하고, 이를 통해 속도도 계산할 수 있다. 실시예에 따라서는, 움직임 계산부(420)는 이동 방향을 더 계산하여, 달리기 등의 수평적인 이동과 점프와 같은 수직적인 이동의 운동량이 상이하게 산출되도록 할 수 있다.
The motion calculation unit 420 may calculate a movement distance and a speed of the user from the user's motion recognized by the camera 100. For example, the motion calculation unit 420 may calculate a moving distance per frame of the camera 100, and may also calculate a speed through this. Depending on the embodiment, the motion calculation unit 420 may further calculate the movement direction so that the amount of motion of the horizontal movement such as running and the vertical movement such as jump is calculated differently.

보다 구체적으로는, 움직임 계산부(420)는, 추출된 특징점의 이동 거리 및 속도를 계산할 수 있다. 이때, 예를 들어, 머리, 팔 및 다리가 특징점으로 추출된 경우, 머리, 팔 및 다리가 각각 움직인 이동 거리 및 속도를 계산할 수 있다.
More specifically, the motion calculation unit 420 may calculate a moving distance and a speed of the extracted feature points. In this case, for example, when the head, arm, and leg are extracted as feature points, the moving distance and speed at which the head, arm, and leg respectively moved may be calculated.

운동량 산출부(430)는, 움직임 계산부(420)에서 계산된 이동 거리 및 속도를 이용해 운동량을 산출할 수 있다. 보다 구체적으로, 운동량 산출부(430)는, 특징점의 이동 거리 및 속도를 이용해 운동량을 산출할 수 있으며, 한 명의 사용자에 대해 복수의 특징점이 추출된 경우에는, 각 특징점의 이동 거리 및 속도를 통합하여 운동량을 산출할 수 있다. 운동량 산출부(430)는, 산출된 운동량을 저장 모듈(200)에 저장할 수 있다.
The exercise amount calculation unit 430 may calculate an exercise amount using the movement distance and speed calculated by the motion calculation unit 420. More specifically, the exercise amount calculation unit 430 may calculate the amount of exercise using the moving distance and speed of the feature points, and when a plurality of feature points are extracted for one user, the movement distance and speed of each feature point are integrated. So you can calculate the amount of exercise. The exercise amount calculation unit 430 may store the calculated exercise amount in the storage module 200.

한편, 운동량 산출부(430)는, 사용자의 키 및 몸무게를 포함하는 신체 정보를 고려하여 운동량을 산출할 수 있다. 즉, 동일한 이동 거리 및 속도이더라도, 키나 몸무게에 따라 실제 운동량은 상이할 수 있으므로, 저장 모듈(200)에 저장된 사용자의 키 및 몸무게를 포함하는 신체 정보를 이용하여, 어린이 또는 청소년의 신체 발달 상황에 따라 정확하게 운동량을 산출할 수 있다.
Meanwhile, the exercise amount calculation unit 430 may calculate the amount of exercise in consideration of body information including the user's height and weight. That is, even with the same movement distance and speed, the actual amount of exercise may be different according to the height or weight. Therefore, by using the body information including the height and weight of the user stored in the storage module 200, the physical development situation of a child or adolescent Therefore, you can accurately calculate the amount of exercise.

딥러닝부(440)는, 사전 훈련된 운동량 추정 모델 및 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작을 이용해, 딥러닝을 통해 사용자의 운동량을 추정할 수 있다. 이때, 운동량 추정 모델로는 합성 곱 신경망(Convolutional Neural Network; CNN) 또는 순환신경망(Recurrent Neural Network; RNN)을 사용할 수 있다. 딥러닝부(440)는, 운동량 추정 모델을 사전 훈련시킬 수 있으며, 사전 훈련된 운동량 추정 모델을 운동량 산출부(430)에 제공하여 딥러닝을 통해 카메라(100)에서 인식된 사용자의 동작으로부터 사용자의 운동량이 정확하게 산출되도록 할 수 있다. 또한, 딥러닝부(440)는, 운동량 산출부(430)에서 산출되어 저장 모듈(200)에 저장된 데이터를 더 이용하여 지속적으로 업데이트함으로써, 운동량 추정 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
The deep learning unit 440 may estimate a user's exercise amount through deep learning using a pretrained exercise amount estimation model and a user's motion recognized by the camera 100. In this case, a convolutional neural network (CNN) or a recurrent neural network (RNN) may be used as the momentum estimation model. The deep learning unit 440 may pre-train the exercise amount estimation model, and provide the pre-trained exercise amount estimation model to the exercise amount calculation unit 430 to provide the user with the user's motion recognized by the camera 100 through deep learning. The momentum of can be accurately calculated. In addition, the deep learning unit 440 may improve the performance of the exercise amount estimation model by continuously updating data calculated by the exercise amount calculating unit 430 and stored in the storage module 200.

이와 같이, 본 발명에서 제안하고 있는 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10)에 따르면, 사용자가 참여하는 실내 스포츠가 가능한 공간에 설치되어 사용자의 동작을 인식하는 카메라(100)와 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터 운동량을 산출하는 운동량 산출 모듈(400)을 포함함으로써, 별도의 웨어러블 디바이스의 착용 없이도 실내 스포츠에 참여하는 사용자의 운동량을 측정하여 사용자의 편의를 극대화하면서도, 각 사용자의 실내 스포츠에 의한 운동 효과를 모니터링 및 검증할 수 있다.
As described above, according to the exercise amount calculation system 10 using the camera 100 for indoor sports proposed in the present invention, the camera 100 is installed in a space where indoor sports in which the user participates and recognizes the user's motion. By including the exercise amount calculation module 400 that calculates the amount of exercise from the user's motion recognized by the camera 100, the user's convenience is maximized by measuring the amount of exercise of the user participating in indoor sports without wearing a separate wearable device. Yet, it is possible to monitor and verify the exercise effect of each user's indoor sports.

또한, 본 발명에 따르면, 사용자의 키 및 몸무게 등의 신체 정보를 고려하여 운동량을 산출함으로써, 어린이/청소년의 신체 특성에 따른 운동량을 산출할 수 있으며, 사전 훈련된 운동량 추정 모델과 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작을 이용해 딥러닝 기반으로 사용자의 운동량을 추정함으로써, 산출된 운동량의 정확도를 향상시킬 수 있다.
In addition, according to the present invention, by calculating the amount of exercise in consideration of body information such as height and weight of the user, it is possible to calculate the amount of exercise according to the physical characteristics of the child/youth, and the pre-trained exercise amount estimation model and the camera 100 By estimating the user's exercise amount based on deep learning using the user's motion recognized by, it is possible to improve the accuracy of the calculated exercise amount.

이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.The present invention described above can be modified or applied in various ways by those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs, and the scope of the technical idea according to the present invention should be determined by the following claims.

10: 운동량 산출 시스템
100: 카메라
200: 저장 모듈
300: 등록 모듈
400: 운동량 산출 모듈
410: 특징점 추출부
420: 움직임 계산부
430: 운동량 산출부
440: 딥러닝부
10: momentum calculation system
100: camera
200: storage module
300: registration module
400: momentum calculation module
410: feature point extraction unit
420: motion calculation unit
430: momentum calculation unit
440: deep learning department

Claims (8)

실내 스포츠 시에 상기 실내 스포츠에 참여하는 사용자의 운동량을 산출하는 운동량 산출 시스템(10)으로서,
사용자가 참여하는 실내 스포츠가 가능한 공간에 설치되어 사용자의 동작을 인식하는 카메라(100); 및
상기 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터 운동량을 산출하는 운동량 산출 모듈(400)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10).
As an exercise amount calculation system 10 for calculating an exercise amount of a user participating in the indoor sports during indoor sports,
A camera 100 installed in a space where indoor sports in which the user participates to recognize a user's motion; And
An exercise amount calculation module (400) for calculating an exercise amount from a user's motion recognized by the camera (100). The exercise amount calculation system (10) using the camera (100) for indoor sports.
제1항에 있어서, 상기 카메라(100)는,
각 사용자의 신체 부위를 트래킹하여 각 사용자의 동작을 감지하는 것을 특징으로 하는, 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10).
The method of claim 1, wherein the camera 100,
An exercise amount calculation system 10 using a camera 100 for indoor sports, characterized in that the motion of each user is detected by tracking each user's body part.
제2항에 있어서,
상기 실내 스포츠에 참여하는 각 사용자의 신체 부위를 등록하는 등록 모듈(300)을 더 포함하며,
상기 카메라(100)는, 상기 등록 모듈(300)에 등록된 신체 부위를 트래킹하여 각 사용자의 동작을 감지하는 것을 특징으로 하는, 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10).
The method of claim 2,
Further comprising a registration module 300 for registering body parts of each user participating in the indoor sports,
The camera 100 tracks the body part registered in the registration module 300 and detects the motion of each user. The exercise amount calculation system 10 using the camera 100 for indoor sports.
제1항에 있어서, 상기 카메라(100)는,
3D 카메라(100) 또는 스테레오 카메라(100)인 것을 특징으로 하는, 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10).
The method of claim 1, wherein the camera 100,
An exercise amount calculation system 10 using a camera 100 for indoor sports, which is a 3D camera 100 or a stereo camera 100.
제1항에 있어서, 상기 운동량 산출 모듈(400)은,
상기 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터, 사용자의 이동 거리 및 속도를 계산하는 움직임 계산부(420); 및
상기 계산된 이동 거리 및 속도를 이용해 운동량을 산출하는 운동량 산출부(430)를 포함하는 것을 특징으로 하는, 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10).
The method of claim 1, wherein the momentum calculation module 400,
A motion calculation unit 420 that calculates a moving distance and speed of the user from the motion of the user recognized by the camera 100; And
An exercise amount calculation unit (10) using a camera (100) for indoor sports, characterized in that it comprises an exercise amount calculation unit (430) for calculating an exercise amount using the calculated moving distance and speed.
제5항에 있어서, 상기 운동량 산출부(430)는,
상기 사용자의 키 및 몸무게를 포함하는 신체 정보를 고려하여 상기 운동량을 산출하는 것을 특징으로 하는, 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10).
The method of claim 5, wherein the momentum calculation unit 430,
An exercise amount calculation system (10) using a camera (100) for indoor sports, characterized in that the exercise amount is calculated in consideration of body information including the user's height and weight.
제5항에 있어서, 상기 운동량 산출 모듈(400)은,
상기 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작으로부터, 사용자의 신체 부위의 특징점을 추출하는 특징점 추출부(410)를 더 포함하며,
상기 움직임 계산부(420)는, 상기 추출된 특징점의 이동 거리 및 속도를 계산하고,
상기 운동량 산출부(430)는, 상기 특징점의 이동 거리 및 속도를 이용해 운동량을 산출하는 것을 특징으로 하는, 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10).
The method of claim 5, wherein the momentum calculation module 400,
Further comprising a feature point extracting unit 410 for extracting feature points of the user's body part from the user's motion recognized by the camera 100,
The motion calculation unit 420 calculates a moving distance and a speed of the extracted feature point,
The exercise amount calculation unit 430 is an exercise amount calculation system 10 using a camera 100 for indoor sports, characterized in that the exercise amount is calculated using the moving distance and speed of the feature point.
제1항에 있어서, 상기 운동량 산출 모듈(400)은,
사전 훈련된 운동량 추정 모델 및 상기 카메라(100)에 의해 인식된 사용자의 동작을 이용해, 딥러닝을 통해 상기 사용자의 운동량을 추정하는 것을 특징으로 하는, 실내 스포츠를 위한 카메라(100)를 이용한 운동량 산출 시스템(10).
The method of claim 1, wherein the momentum calculation module 400,
Exercise amount calculation using a camera 100 for indoor sports, characterized in that the exercise amount of the user is estimated through deep learning using a pretrained exercise amount estimation model and the user's motion recognized by the camera 100 System (10).
KR1020190028422A 2019-03-12 2019-03-12 Calculation system of momentum using camera for indoor sports KR102226623B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190028422A KR102226623B1 (en) 2019-03-12 2019-03-12 Calculation system of momentum using camera for indoor sports

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190028422A KR102226623B1 (en) 2019-03-12 2019-03-12 Calculation system of momentum using camera for indoor sports

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200109199A true KR20200109199A (en) 2020-09-22
KR102226623B1 KR102226623B1 (en) 2021-03-11

Family

ID=72706828

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190028422A KR102226623B1 (en) 2019-03-12 2019-03-12 Calculation system of momentum using camera for indoor sports

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102226623B1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102443949B1 (en) * 2021-03-26 2022-09-19 (주)이튜 System for providing vitual reality service related to sports contents
KR20230032905A (en) * 2021-08-30 2023-03-07 주식회사 핏투게더 A method for providing exercise load information
WO2023033459A1 (en) * 2021-08-30 2023-03-09 주식회사 핏투게더 Method for providing exercise load information

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170108479A (en) * 2016-03-18 2017-09-27 제이에스씨(주) Interactive video device and activity monitoring system using it
KR20190019824A (en) * 2017-08-18 2019-02-27 강다겸 Method for providing posture guide and apparatus thereof

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20170108479A (en) * 2016-03-18 2017-09-27 제이에스씨(주) Interactive video device and activity monitoring system using it
KR20190019824A (en) * 2017-08-18 2019-02-27 강다겸 Method for providing posture guide and apparatus thereof

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102443949B1 (en) * 2021-03-26 2022-09-19 (주)이튜 System for providing vitual reality service related to sports contents
KR20230032905A (en) * 2021-08-30 2023-03-07 주식회사 핏투게더 A method for providing exercise load information
WO2023033459A1 (en) * 2021-08-30 2023-03-09 주식회사 핏투게더 Method for providing exercise load information

Also Published As

Publication number Publication date
KR102226623B1 (en) 2021-03-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11348255B2 (en) Techniques for object tracking
US11322043B2 (en) Remote multiplayer interactive physical gaming with mobile computing devices
US10607349B2 (en) Multi-sensor event system
CN109862949B (en) System for evaluating basketball projection performance
KR101963682B1 (en) Data management system for physical measurement data by performing sports contents based on augmented reality
Baca et al. Ubiquitous computing in sports: A review and analysis
US7840031B2 (en) Tracking a range of body movement based on 3D captured image streams of a user
KR101974911B1 (en) Augmented reality based sports game system using trampoline
KR102226623B1 (en) Calculation system of momentum using camera for indoor sports
CN107211109B (en) video and motion event integrated system
KR102594938B1 (en) Apparatus and method for comparing and correcting sports posture using neural network
US11620858B2 (en) Object fitting using quantitative biomechanical-based analysis
US11806579B2 (en) Sports operating system
KR102712457B1 (en) Sports training aid with motion detector
CN103019372A (en) Calculating metabolic equivalence with a computing device
CN110989839B (en) System and method for man-machine fight
US20230285832A1 (en) Automatic ball machine apparatus utilizing player identification and player tracking
CN109364471A (en) A kind of VR system
US12087008B2 (en) User analytics using a camera device and associated systems and methods
CN209221474U (en) A kind of VR system
Müller et al. Javelin Throw Analysis and Assessment with Body-Worn Sensors
Kumar et al. An Intensive Technical Analysis of Smart Sporting Goods Devices
Segliņa Towards IMU-Based Analysis of Speed Skating Performance for Immediate Feedback: Investigation of Stroke Time and Lean Angle
KR20210002425A (en) Method of providing auto-coaching information and system thereof
WO2022060899A1 (en) Sports operating system

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
X091 Application refused [patent]
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)