一种动作评分方法、设备和存储介质与流程

本发明涉及智能健身领域，具体提供一种动作评分方法、设备和存储介质。

背景技术：

1、目前市面上的健身器械(例如：跳舞机)等机器都是通过识别输入信号来判断动作完成情况并进行评分的，这种方法的局限性在于，有可能有输入信号但是动作不标准甚至没有做，不符合设计的目标。

2、现有技术中也有通过摄像头采集图像，对图像数据进行分析处理来判断动作完成情况的技术方案，但是此种方案需要获取用户的图像数据，有可能会导致用户隐私泄露等问题。

3、相应地，本领域需要一种动作评分方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、为了克服上述缺陷，提出了本发明，以提供解决或至少部分解决动作评分不准确和评分过程中泄露用户隐私的问题的方法。

2、在第一方面，本发明提供一种动作评分方法，应用于健身设备，所述方法包括以下步骤：

3、通过激光雷达设备获取待评分动作点云数据；

4、获取与所述待评分动作点云数据对应的同一时刻的标准教学数据；

5、基于所述待评分动作点云数据和所述同一时刻的标准教学数据判断所述待评分动作的完成情况并得出评分。

6、在一些实施方式中，所述通过激光雷达设备获取待评分动作点云数据包括：

7、通过激光雷达设备获取所述健身设备预设区域内的激光雷达点云数据；

8、将所述激光雷达点云数据输入训练好的三维点云物体检测模型，并基于所述训练好的三维点云物体检测模型识别出待评分目标对象；

9、获取识别出的所述待评分目标对象的点云轮廓数据，以作为所述待评分动作点云数据。

10、在一些实施方式中，所述获取与所述待评分动作点云数据对应的同一时刻的标准教学数据包括：

11、获取与所述待评分动作点云数据对应的同一时刻的标准教学图像，对所述标准教学图像进行轮廓提取，得到标准轮廓数据作为所述标准教学数据，或，获取与所述待评分动作点云数据对应的同一时刻的标准教学点云数据作为所述标准教学数据。

12、在一些实施方式中，所述基于所述待评分动作点云数据和所述同一时刻的标准教学数据判断所述待评分动作的完成情况并得出评分包括：

13、将所述待评分点云数据和所述标准教学数据投射到同一个二维坐标系或三维坐标系中；

14、获取所述待评分点云数据和所述标准教学数据在所述二维坐标系或所述三维坐标系中的重合度；

15、根据在所述二维坐标系或所述三维坐标系中的重合度判断待评分动作的完成情况并得出评分。

16、在一些实施方式中，根据在所述二维坐标系中的重合度判断待评分动作的完成情况并得出评分包括：

17、获得所述待评分点云数据在所述二维坐标系中的二维待评分点云轮廓；

18、获得所述标准教学数据在所述二维坐标系中的二维标准轮廓；

19、根据所述二维坐标系中所述二维待评分点云轮廓的面积、所述二维标准轮廓的面积、所述待评分点云数据中落到所述二维标准轮廓内的待评分点云的数量与所述待评分点云数据中点云的总数的占比得到所述重合度；

20、基于所述重合度判断待评分动作的完成情况并得出评分。

21、在一些实施方式中，根据在所述三维坐标系中的重合度判断待评分动作的完成情况并得出评分包括：

22、获得所述待评分点云数据在所述三维坐标系中的三维待评分点云轮廓；

23、获得所述标准教学数据在所述三维坐标系中的三维标准轮廓；

24、根据所述三维坐标系中所述三维待评分点云轮廓的体积、所述三维标准轮廓的体积、所述待评分点云数据中落到所述三维标准轮廓内的待评分点云的数量与所述待评分点云数据中点云的总数的占比得到所述重合度；

25、基于所述重合度判断待评分动作的完成情况并得出评分。

26、在一些实施方式中，所述方法还包括根据在所述二维坐标系或所述三维坐标系中的重合度对健身者提供动作纠正提示，所述根据在所述二维坐标系或所述三维坐标系中的重合度对健身者提供动作纠正提示包括：

27、当所述重合度小于重合度阈值时，以图片、视频或语音提示的方式向所述健身者展示所述待评分动作的完成情况，并给出动作纠正提示。

28、在第二方面，本发明提供一种动作评分设备，包括图像采集装置、处理器和存储器，所述图像采集装置适于获取待评分动作点云数据，所述存储器适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行上述任一项所述的动作评分方法。

29、在一些实施方式中，所述动作评分设备为健身设备，所述健身设备至少包括跳舞机、跑步机、动感单车中一种，所述图像采集装置为激光雷达设备。

30、在第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有多条程序代码，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行上述任一项所述的动作评分方法。

31、在采用上述技术方案的情况下，本发明能够提供一种动作评分方法，应用于健身设备，该方法通过激光雷达设备获取待评分动作点云数据；获取与所述待评分动作点云数据对应的同一时刻的标准教学数据；基于所述待评分动作点云数据和所述同一时刻的标准教学数据判断所述待评分动作的完成情况并得出评分。该方法通过获取动作点云数据可以更为真实、精确得反映动作的完成情况，基于点云数据对动作评分，可以有效解决动作评分不准确和评分过程中泄露用户隐私的问题。

技术特征：

1.一种动作评分方法，应用于健身设备，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种动作评分方法，其特征在于，所述通过激光雷达设备获取待评分动作点云数据包括：

3.根据权利要求1所述的一种动作评分方法，其特征在于，所述获取与所述待评分动作点云数据对应的同一时刻的标准教学数据包括：

4.根据权利要求1所述的一种动作评分方法，其特征在于，所述基于所述待评分动作点云数据和所述同一时刻的标准教学数据判断所述待评分动作的完成情况并得出评分包括：

5.根据权利要求4所述的一种动作评分方法，其特征在于，根据在所述二维坐标系中的重合度判断待评分动作的完成情况并得出评分包括：

6.根据权利要求4所述的一种动作评分方法，其特征在于，根据在所述三维坐标系中的重合度判断待评分动作的完成情况并得出评分包括：

7.根据权利要求4所述的一种动作评分方法，其特征在于，所述方法还包括根据在所述二维坐标系或所述三维坐标系中的重合度对健身者提供动作纠正提示，所述根据在所述二维坐标系或所述三维坐标系中的重合度对健身者提供动作纠正提示包括：

8.一种动作评分设备，其特征在于，包括图像采集装置、处理器和存储器，所述图像采集装置适于获取待评分动作点云数据，所述存储器适于存储多条程序代码，所述程序代码适于由所述处理器加载并运行以执行权利要求1至7中任一项所述的动作评分方法。

9.根据权利要求8所述的一种动作评分设备，其特征在于，所述动作评分设备为健身设备，所述健身设备至少包括跳舞机、跑步机、动感单车中一种，所述图像采集装置为激光雷达设备。

10.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行权利要求1至7中任一项所述的动作评分方法。

技术总结
本发明涉及智能健身领域，具体提供一种动作评分方法、设备和存储介质。本发明的动作评分方法包括：通过激光雷达设备获取待评分动作点云数据；获取与待评分动作点云数据对应的同一时刻的标准教学数据；基于待评分动作点云数据和同一时刻的标准教学数据判断待评分动作的完成情况并得出评分。该方法可以解决或至少部分解决动作评分不准确和评分过程中泄露用户隐私的问题。

技术研发人员：赵辉,陶瑞涛,葛鲁振,王东岳,陈志富,赵庆海
受保护的技术使用者：青岛海尔智能技术研发有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4