一种基于8K机顶盒的八段锦虚拟训练方法及系统与流程

本技术涉及姿态辅助，尤其涉及一种基于8k机顶盒的八段锦虚拟训练方法及系统。

背景技术：

1、在现有的体育训练和康复技术中，采用视频捕捉和计算机视觉技术来辅助运动训练已经较为常见。然而，这些技术存在一些局限性和挑战，主要包括：传统的视频捕捉设备往往受限于分辨率，对于细微动作的捕捉不够精确。这在需要高度精确的动作分析和训练反馈时尤其成问题；且传统方法在处理不同体型、身高和动作习惯的个体差异时往往缺乏有效的标准化手段，导致动作评估不够个性化和精确，缺乏有效的动作比较和评估机制，使得训练者难以得到精确的动作改进指导。

技术实现思路

1、本技术提供了一种基于8k机顶盒的八段锦虚拟训练方法及系统，至少解决了现有技术对训练过程进行指导时精确度较低的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本技术实施例提供了：一种基于8k机顶盒的八段锦虚拟训练方法，用于8k机顶盒训练系统；所述方法包括以下步骤：

3、获取八段锦标准动作数据集；

4、基于movenet算法提取所述八段锦标准动作数据集中各标准动作中的人体目标标准关键点；

5、获取用户的人体目标实际关键点；

6、将所述用户的人体目标实际关键点与对应的所述人体目标标准关键点进行特征向量比较，获得动作准确度值。

7、作为本技术一些可选实施方式，所述八段锦标准动作数据集包括预备式标准动作数据集、双手直上举标准动作数据集、双手平举标准动作数据集、搭腕标准动作数据集、左开弓标准动作数据集、右开弓标准动作数据集、左手上托标准动作数据集和右手上托标准动作数据集。

8、作为本技术一些可选实施方式，所述人体目标标准关键点包括鼻子目标标准关键点、左眼目标标准关键点、右眼目标标准关键点、左耳目标标准关键点、右耳目标标准关键点、左肩目标标准关键点、右肩目标标准关键点、左肘目标标准关键点、右肘目标标准关键点、左腕目标标准关键点、右腕目标标准关键点、左胯目标标准关键点、右胯目标标准关键点、左膝目标标准关键点、右膝目标标准关键点、左踝目标标准关键点和右踝目标标准关键点；

9、所述人体目标实际关键点包括鼻子目标实际关键点、左眼目标实际关键点、右眼目标实际关键点、左耳目标实际关键点、右耳目标实际关键点、左肩目标实际关键点、右肩目标实际关键点、左肘目标实际关键点、右肘目标实际关键点、左腕目标实际关键点、右腕目标实际关键点、左胯目标实际关键点、右胯目标实际关键点、左膝目标实际关键点、右膝目标实际关键点、左踝目标实际关键点和右踝目标实际关键点。

10、作为本技术一些可选实施方式，所述获取用户的人体目标实际关键点的步骤，包括：

11、发送启动指令至外置usb摄像头模块；

12、接收所述外置usb摄像头模块返回的视频流数据；

13、基于所述视频流数据，判断是否检测到目标用户；

14、若已检测到目标用户，则发送启动指令至姿态识别模块；

15、接收所述姿态识别模块返回的用户的人体目标实际关键点。

16、作为本技术一些可选实施方式，所述基于所述视频流数据，判断是否检测到目标用户的步骤，还包括：

17、若未检测到目标用户，则重新接收所述外置usb摄像头模块返回的最新视频流数据；

18、基于所述最新视频流数据，判断是否检测到目标用户。

19、作为本技术一些可选实施方式，所述若已检测到目标用户，则发送启动指令至姿态识别模块的步骤，包括：

20、若已检测到目标用户，则发送启动指令至姿态识别模块；

21、判断所述姿态识别模块是否对目标用户的姿态识别成功；

22、若识别成功，则接收所述姿态识别模块返回的用户的人体目标实际关键点；

23、若识别不成功，则重新接收所述外置usb摄像头模块返回的最新视频流数据；

24、基于所述最新视频流数据，判断是否检测到目标用户；

25、若已检测到目标用户，则发送启动指令至姿态识别模块；

26、接收所述姿态识别模块返回的用户的人体目标实际关键点。

27、作为本技术一些可选实施方式，所述将所述用户的人体目标实际关键点与对应的所述人体目标标准关键点进行特征向量比较，获得动作准确度值的步骤，包括：

28、将所述用户的人体目标实际关键点与对应的所述人体目标标准关键点进行中心化处理后，缩放至同一尺度后，进行旋转处理，以使得所述用户的人体目标实际关键点与对应的所述人体目标标准关键点对齐；

29、将对齐后的所述用户的人体目标实际关键点与对应的所述人体目标标准关键点进行特征向量比较，获得动作准确度值。

30、作为本技术一些可选实施方式，所述将对齐后的所述用户的人体目标实际关键点与对应的所述人体目标标准关键点进行特征向量比较，获得动作准确度值的步骤，包括：

31、基于余弦相似度算法，将对齐后的所述用户的人体目标实际关键点与对应的所述人体目标标准关键点进行特征向量比较，获得动作准确度值。

32、再一方面，本技术实施例提供了，包括：一种8k机顶盒训练系统，包括：

33、获取标准数据模块，用于获取八段锦标准动作数据集；

34、标准关键点提取模块，用于基于movenet算法提取所述八段锦标准动作数据集中各标准动作中的人体目标标准关键点；

35、实际关键点提取模块，用于获取用户的人体目标实际关键点；

36、关键点比对模块，用于将所述用户的人体目标实际关键点与对应的所述人体目标标准关键点进行特征向量比较，获得动作准确度值。

37、作为本技术一些可选实施方式，所述实际关键点提取模块包括：

38、第一控制模块，用于发送启动指令至外置usb摄像头模块；接收所述外置usb摄像头模块返回的视频流数据；

39、判断模块，用于基于所述视频流数据，判断是否检测到目标用户；

40、第二控制模块，用于若已检测到目标用户，则发送启动指令至姿态识别模块；接收所述姿态识别模块返回的用户的人体目标实际关键点。

41、与现有技术相比，本技术提供的基于8k机顶盒的八段锦虚拟训练方法的进步体现在以下几个方面：1）通过使用8k机顶盒外置usb摄像头，本技术方案能够捕捉到更高清晰度的视频数据，大幅提高了动作捕捉的精度。在细微动作的捕捉上，这种高分辨率摄像头能够记录更多细节，从而使得动作分析更加精确，尤其是在体育训练和康复场景中，对动作精确度的要求极高。2）movenet算法作为一种高效的轻量级姿态估计工具，可以快速而准确地识别出人体目标标准关键点。这种算法的应用不仅提升了关键点检测的速度和准确性，而且因其轻量级的特性，非常适合在资源受限的8k机顶盒上部署，保证了系统的实时性和响应速度。3）通过将用户实际关键点与标准关键点进行特征向量比较，系统能够计算出一个动作准确度值，这不仅提供了量化的训练效果评估，也能即时反馈给用户，帮助用户理解具体哪些部分的动作需要改进；这种实时反馈机制极大地增强了训练的互动性和效果。