KR20230092165A - Ai based swing video analyzing apparatus and method thereof - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to an AI based swing video analyzing apparatus and a method thereof. The AI based swing video analyzing apparatus according to an embodiment of the present invention comprises: a frame extracting unit which extracts a preset number of frames from a user's swing image; a swing trajectory generating unit which extracts at least one joint point for the frame by using trained image analysis, and generates a swing trajectory by using the coordinate value displacement of the joint point; and a composite image generating unit which generates a composite image that overlaps the swing trajectory with the swing 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, and more particularly, a technique for learning a user's swing image to compare a swing posture and recommending a user-customized sporting goods is disclosed.

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 the golf club to your body, not fitting your body to the club. Existing golf club fittings largely consist of expertise that can faithfully fulfill the role of fitter/assembler, accurate measuring equipment, and good fitting parts. However, there are limitations such as the ability of experts and subjective opinions according to the golf club fitting situation, and expensive measuring equipment that reduces accessibility and usability for users who want 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 linked to the financial part of club rental/purchase, some are selling expensive fitting parts for the purpose of selling golf club fitting rather than custom golf club fitting for skill improvement. Sometimes. The user needs to review the results of golf club fitting several times, and convert them into data for reference in the next golf club fitting, personal practice, screen golf, field activity, and the like.

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 prior art, Korean Patent Registration No. 10-2012963 (published on August 21, 2019) relates to a golf swing coaching system and golf swing coaching method using a stretch sensor, which senses detailed movements of joints and uses them to A technique for enabling coaching of a golf swing, sensing a joint motion at a specific point in time of a golf swing, and applying the same to golf coaching is disclosed.

그러나, 상기 종래의 기술은 사용자가 센서를 착용한 상태에서의 움직임을 센싱하기 때문에 사용자가 이를 착용하지 않은 상태에서 촬영한 영상 등을 활용하지 못하는 한계가 있다.However, since the conventional technology senses movement while the user is wearing the sensor, there is a limitation in not being able to utilize an image taken 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 in which a user can correct his or her own posture by comparing swing trajectories while watching swing images of himself 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, it is to provide an AI-based swing image analysis device and analysis method that allows users to receive correction guidance on their swing posture without directly meeting the instructor.

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, it is possible to receive correction information from foreign leaders abroad, and to provide an AI-based swing video analysis device and analysis method that can minimize language inconvenience.

또한, 사용자의 스윙자세의 변화를 기준스윙영상을 통해 분석하여 보상함으로써 사용자의 참여를 증대시킬 수 있는 AI 기반 스윙영상 분석장치 및 분석방법을 제공하기 위함이다.In addition, it is to provide an AI-based swing image analysis device and analysis method that can increase the user's participation by analyzing and compensating for the change 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.An AI-based swing image analysis device according to an embodiment of the present invention includes a frame extractor for extracting a predetermined number of frames from a user's swing image, and at least one joint point for the frame using learned image analysis. and a swing trajectory generating unit for extracting and generating a swing trajectory using the coordinate value displacement of the joint points, and a synthetic image generating unit for generating a synthesized image obtained by overlapping 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, a comparison information generation unit for generating comparison information by comparing the swing trajectory for each joint point among the plurality of synthetic images may be further included.

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 audio input by a leader to the synthesized video.

또한, 상기 스윙영상으로부터 상기 사용자의 신체정보와 스윙패턴정보를 추출하고, 상기 사용자의 교정정보에 따른 적어도 하나 이상의 스포츠용품을 매칭하여 추천하는 스포츠용품추천부를 더 포함할 수 있다.The sporting goods recommendation unit may further include extracting the user's body information and swing pattern information from the swing image, and matching and recommending at least one or more sports 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.In addition, the swing image may include an image of a swing using sporting goods including a golf club, a baseball bat, a tennis racket, a badminton racket, and a table tennis racket, or a motion of a naked body without a tool 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, by comparing the swing trajectory difference between the swing image and the reference swing image captured at the first time point and the swing trajectory difference between the swing image and the reference swing image captured at the second point in time, a predetermined rate of change is obtained. If it exceeds, a compensation unit for paying a preset compensation means to the account of the user may be further included.

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.On the other hand, 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 predetermined number of frames from a user's swing image, and the frame by using the learned image analysis. A swing trajectory generation step of extracting at least one joint point for the joint point and generating a swing trajectory using the coordinate value displacement of the joint point, and a synthetic image generation step of generating a synthetic image overlapping the swing trajectory with the swing image. includes

이에 따라, 사용자가 자신과 타인의 스윙영상을 보면서 스윙궤적을 비교함으로써 스스로 자세를 교정할 수 있다.Accordingly, the user can correct his/her own posture by comparing swing trajectories while watching swing images of himself and others.

또한, 사용자는 지도자를 직접 대면하지 않고도 자신의 스윙자세에 대한 첨삭지도를 받을 수 있다.In addition, the user can receive correction guidance on his/her swing posture without directly meeting the instructor.

또한, 해외에 있는 외국인 지도자로부터 첨삭정보를 제공받을 수 있으며, 언어에 의한 불편을 최소화할 수 있다.In addition, correction information can be provided from foreign leaders abroad, and inconvenience caused by language can be minimized.

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 the change in the user's swing posture through the reference swing image.

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.
1 is a configuration diagram of an AI-based swing image analysis device according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart of an analysis method of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1;
3 is an exemplary view for explaining that the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1 acquires a swing image from a user terminal.
FIG. 4 is an exemplary diagram for explaining setting joint points for each frame in a swing trajectory generating unit among the AI-based swing image analysis apparatus according to FIG. 1 .
FIG. 5 is an exemplary view for explaining that a synthetic image generating unit of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1 synthesizes and provides a swing trajectory to a swing image.
6 is an exemplary diagram for explaining the comparison of a plurality of synthesized images in a comparison information generating unit of the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1 .
FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining the provision of correction information by the correction information providing unit in the AI-based swing image analysis device according to FIG. 1 .
8 and 9 are exemplary diagrams for explaining that a sporting goods recommendation unit analyzes a swing image and recommends sporting goods among the AI-based swing image analysis apparatus according to FIG. 1 .

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 accompanying drawings. The terms used are terms selected in consideration of functions in the embodiment, and the meaning of the terms may vary depending on the intention of a user or operator or a precedent. Therefore, the meaning of terms used in the embodiments to be described later, when specifically defined in the present specification, follows the definition, and when there is no specific definition, it should be interpreted as a meaning 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.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 analysis method according to FIG. It is an exemplary view for explaining that a swing image analysis device acquires a swing image from a user terminal, and FIG. 4 is an example of setting joint points for each frame in a swing trajectory generator among AI-based swing image analysis devices according to FIG. 1 FIG. 5 is an exemplary view for explaining that a synthetic image generating unit 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.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 synthetic image generating unit 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 extraction unit 110 extracts a predetermined number of frames 112 from the user's swing image 111 (S110). The frame extraction unit 110 may receive a user's swing image 111 from a plurality of user terminals 10 . The swing image 111 includes swings using sporting goods such as golf clubs, baseball bats, tennis rackets, badminton rackets, table tennis rackets, and the like, as well as motions performed with the naked body without tools. In this case, it is also possible that an application for guiding the user's location when capturing the swing image 111 is installed in the user terminal 10 .

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.Also, the frame extraction unit 110 may extract different numbers of frames 112 from the same swing image 111 . For example, the frame extraction unit 110 may also adjust the number of frames 112 according to the reproduction time of the swing image 111 . The frame extraction unit 110 may increase the number of frames 112 when the playback time of the swing video 111 is shorter than a reference value, and may reduce the number of frames 112 when longer than the reference value. This is to extract the optimal frame 112 by actively adjusting the number of frames 112 according to the reproduction time of the swing image 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 extraction unit 110 may analyze sound information from the swing image 111 to extract a reference frame of timing for hitting a ball with a sporting goods. This is to more accurately extract the posture at the moment of impact when hitting the ball. The frame extraction unit 110 may extract a frame by searching for a hitting sound having a preset intensity or higher, and set the frame as a reference frame. The frames before and after the reference frame can be analyzed by dividing them into before and after hitting. Accordingly, the swing image may be analyzed based on the hitting 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 the learned image analysis (S120). For example, the swing trajectory generator 120 may extract the joint points 121 based on differences in 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 thereto. The swing trajectory generator 120 may extract a plurality of joint points 121 for each frame 112 of the swing image 111 . For example, the knee, wrist, ankle, elbow, neck, head, waist, etc. may be extracted as the joint points 121, but are not necessarily limited thereto.

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.In addition, 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 tracks the coordinate value displacement of the joint points 121 in a plurality of frames 112 using the coordinate values of the joint points 121 of each frame 112 . In other words, the swing trajectory generator 120 may generate a swing trajectory for each joint point 121 . In this case, the swing trajectory generator 120 may set different color values according to the swing trajectories of the plurality of joint points 121 . This is to allow the user to visually identify the screen.

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 synthesized image generator 130 generates a synthesized image 131 in which the swing trajectory 122 is overlapped with the swing image 111 (S130). The synthesized image 131 means that the swing trajectory 122 in graphic form is displayed on the swing image 111 . In this case, it is also possible to simultaneously display a plurality of swing trajectories 122 or selectively display only some swing trajectories 122 in the synthesized image 131 . The user may download the synthesized video 131 through the user terminal 10 or receive it in a streaming form. Accordingly, the user can correct his or her own posture by comparing swing trajectories while watching the swing images 111 of the user and others.

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 synthesized image generator 130 may include detailed information such as the user's location, gender, age, body size, and sports equipment as classification information in the synthesized image 131 . Such additional information may be added in the form of a hashtag, but is not necessarily limited thereto. This is to facilitate conditional search when searching for or analyzing another person's synthesized image 131 . For example, when searching for a synthesized image 131 of a man in his 40s who is 175 cm tall, the related synthesized image 131 can be quickly searched through additional information of the synthesized image 131 .

도 6은 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 비교정보생성부에서 복수의 합성영상을 비교하는 것을 설명하기 위한 예시도이다. 6 is an exemplary diagram for explaining the comparison of a plurality of synthesized images in a comparison information generating 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.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 generation unit 140 compares swing trajectories 122 for each joint point 121 between a plurality of synthesized images 131 to generate comparison information 141 . For example, the comparison information generation unit 140 may generate the comparison information 141 by digitizing the difference between the angle, speed, length, and start point and end point of the swing trajectory 122 . The comparison information generating unit 140 may generate comparison information 141 by comparing the synthesized image 131 of a professional player with the synthesized image 131 of a user as a reference image. Accordingly, even in the case of a beginner, the posture can be corrected by oneself while 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 generation unit 140 may compare the swing patterns of the swing trajectories 122 to generate comparison information 141 between synthesized images 131 having a predetermined similarity or higher. For example, in the case of the synthesized image 131 in which the user is left-handed, comparison information 141 may be generated between the synthesized images 131 of the left-handed user. Accordingly, it is possible to more effectively correct the posture by obtaining comparison information 141 for the synthesized image 131 of the user similar to the user's own 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.Also, the comparison information generation unit 140 may generate the comparison information 141 while managing the synthesized images 131 of the same user for each timeline. The comparison information generating unit 140 may accumulate comparison information 141 of the user's swing trajectory 122 and display a degree of change. This is to determine whether the user is correcting or maintaining his or her swing posture. For example, if the user is a beginner in exercise and the degree of change of the comparison information 141 of the swing trajectory 122 exceeds a preset value, it can be seen that the posture is being corrected. If the user is a professional player and the degree of change of the comparison information 141 of the swing trajectory 122 is less than a preset value, it can be seen that the user maintains the posture.

도 7은 도 1에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치 중 첨삭정보제공부에서 첨삭정보를 제공하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining the provision of correction information by the correction information providing unit in 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.1 to 7, the AI-based swing image analysis device 100 according to an embodiment of the present invention may further include an correction 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 audio input by the leader to the synthesized video 131 . This correction information 151 is stored separately from the synthesized image 131, and additional information may be provided together with the synthesized image 131 upon a 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 synthesized image 131 . The correction information providing unit 150 may record and provide the instructor's voice. Accordingly, the user can receive correction guidance on his or her swing posture without directly meeting the instructor.

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 correction information 151 of the instructor is audio, the correction information providing unit 150 may convert it into text and provide it. For example, the correction information providing unit 150 may automatically convert voice into text using STT (Speech to Text) technology. The cheomseok information providing unit compares the language used by the user and the language used by the instructor, and in the case of different languages, it is also possible to translate and provide the voice. Accordingly, it is possible to receive correction information 151 from foreign instructors abroad, and inconvenience caused by 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.8 and 9 are exemplary diagrams for explaining that a sporting goods recommendation unit analyzes a swing image and recommends sporting goods among the AI-based swing image analysis apparatus according to FIG. 1 .

도 1 내지 도 8을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 AI 기반 스윙영상 분석장치(100)는 스포츠용품추천부(160)를 더 포함할 수 있다.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 body information may include height, body shape, leg length, arm length, and the like. 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 the plurality of swing images 111 . In this case, the sporting goods recommendation unit 160 may also receive additional user information from the user. The user information may include age, weight, glove size, ball power, driving distance, average score, etc., but is not necessarily limited thereto.

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.Also, the sporting goods recommendation unit 160 may match and recommend at least one or more sporting goods according to the user's correction information. Here, the correction information is target information set by the user. For example, in the case of golf, an increase in flight distance or an increase in accuracy may 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 preferable that characteristic information for each sporting goods is previously stored in the sporting goods recommendation unit 160 . For example, in the case of a golf club, shaft weight, flex, grip size, loft angle, and the like 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.In addition, 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 the user to immediately purchase the sporting goods recommended to him or her. In this case, the user can also purchase sports equipment used in another person's swing video or synthesized video. The sporting goods recommendation unit 160 may analyze and identify sporting goods among swing images. The sporting goods recommendation unit 160 may receive user reviews and swing images using the recommended sporting goods when the user purchases the recommended sporting goods. This is to check changes in the swing trajectory before and after purchasing sporting goods.

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 means to the user's account. Here, the compensation means may be points, coupons, gift certificates, virtual currency, and the like. For example, the compensation unit 170 compares the swing trajectory 122 difference between the user's swing image and the reference swing image. Here, the reference swing image may be a swing image of a professional player 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 between the swing trajectory 122 between the swing image captured at the first point in time and the reference swing image, and the difference between the swing image captured at the second point in time and the reference swing image. In this case, if the difference exceeds the preset rate of change, a preset compensation means is provided to the user's account. This is to compensate for the change in the user's constant swing posture. Accordingly, the user's participation can be increased by analyzing and compensating for the change 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 a compensation means when the user purchases and authenticates sports goods recommended by the AI-based swing image analysis device 100. For example, when the compensation unit 170 receives input of the user's payment details and authentication photos from the user terminal 10, it may authenticate them and provide a preset compensation means. When a user uploads a swing video captured using a recommended sporting goods, the compensating unit 170 identifies and authenticates the sporting goods in the corresponding Swee video through image analysis, and provides an additional compensation means. This is to induce the user who has purchased the recommended sporting goods to upload a swing video using it.

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 with reference to the preferred embodiments described with reference to the drawings, but is not limited thereto. Therefore, the present invention should be interpreted by the description of the claims intended to cover obvious modifications that can be derived from the described examples.

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 generating unit
121: joint point
122: swing trajectory
130: synthetic image generating unit
131: composite video
140: comparison information generating unit
141: comparative information
150: correction information provision department
151: correction information
160: sporting 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; 및
상기 스윙영상에 상기 스윙궤도를 오버랩한 합성영상을 생성하는 합성영상생성부를 포함하는 AI 기반 스윙영상 분석장치.
A frame extraction unit for extracting a predetermined number of frames from the user's swing image;
a swing trajectory generating unit extracting at least one joint point for the frame using learned image analysis and generating a swing trajectory using coordinate value displacement of the joint points; and
AI-based swing image analysis device comprising a synthetic image generator for generating a synthetic image in which the swing trajectory is overlapped with the swing image.
제1항에 있어서,
복수의 상기 합성영상 간의 상기 관절포인트 별 상기 스윙궤도를 비교하여 비교정보를 생성하는 비교정보생성부를 더 포함하는 AI 기반 스윙영상 분석장치.
According to claim 1,
AI-based swing image analysis device further comprising a comparison information generator for generating comparison information by comparing the swing trajectory for each joint point between the plurality of synthetic images.
제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 합성영상에 지도자가 입력하는 그래픽 또는 음성형태의 첨삭정보를 제공하는 첨삭정보제공부를 더 포함하는 AI 기반 스윙영상 분석장치.
According to claim 1 or 2,
AI-based swing video analysis device further comprising a correction information providing unit for providing correction information in the form of graphics or audio input by the instructor to the synthesized image.
제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 스윙영상으로부터 상기 사용자의 신체정보와 스윙패턴정보를 추출하고, 상기 사용자의 교정정보에 따른 적어도 하나 이상의 스포츠용품을 매칭하여 추천하는 스포츠용품추천부를 더 포함하는 AI 기반 스윙영상 분석장치.
According to claim 1 or 2,
and an AI-based swing image analysis device further comprising 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.
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 image is an AI-based swing image analysis including an image of a swing using sporting goods including a golf club, a baseball bat, a tennis racket, a badminton racket, and a table tennis racket or a motion of a naked body without a tool taken by a user terminal. Device.
제1항 또는 제2항에 있어서,
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 포함하는 AI 기반 스윙영상 분석장치.
According to claim 1 or 2,
When the difference in the swing trajectory between the swing image captured at the first time point and the reference swing image is compared with the difference in the swing trajectory between the swing image captured at the second point in time and the reference swing image, the change rate exceeds a preset change rate. AI-based swing video analysis device further comprising a compensation unit for providing a preset compensation means to the user's account.
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; 및
상기 스윙영상에 상기 스윙궤도를 오버랩한 합성영상을 생성하는 합성영상생성단계를 포함하는 AI 기반 스윙영상 분석방법.
In the analysis method of the AI-based swing image analysis device,
A frame extraction step of extracting a predetermined number of frames from the user's swing image;
A swing trajectory generating step of extracting at least one joint point for the frame using the learned image analysis and generating a swing trajectory using the coordinate value displacement of the joint point; and
An AI-based swing image analysis method comprising a synthetic image generating step of generating a synthesized image in which the swing trajectory is overlapped with the swing image.
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