(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210442287.8 (22)申请日 2022.04.25 (71)申请人 纪良骏 地址 250000 山东省济南市历下区二环东 路7366号 (72)发明人 纪良骏　韩明鑫　刘雯雯　于泽　 高丽娜　 (74)专利代理 机构 北京博海嘉知识产权代理事 务所(普通 合伙) 16007 专利代理师 赵赟鑫 (51)Int.Cl. G06V 10/74(2022.01) G06V 40/20(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种用户动作 与标准动作的对比方法 (57)摘要 本发明提供了一种用户动作与标准动作的 对比方法， 定义模板动作序列为A， 用户动作序列 为B， A＝{a_1， a_2， a_3 …a_m}和B＝{b_1， b_2， b_ 3…n}， 其中a， b为动作帧， 其中包含17个骨骼关 键点三维坐标位置,当运动动作相似性低时， 采 取提取规律性动作的数据预处理方法， 找到多个 规律性周期时间序列， 将多个时间序列进行拉伸 或者缩小来计算标准序列与测试序列的相似程 度。 在两序列之间建立 一条时间校准匹配路径。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 114743031 A 2022.07.12 CN 114743031 A 1.一种用户动作 与标准动作的对比方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤一： 定义模板动作序列为A， 用户动作序列为B， A＝{a_1， a_2， a_3 …a_m}和B＝{b_ 1， b_2， b_3 …n}， a， b为动作帧， 其中包 含17个骨骼关键点 三维坐标位置 。 步骤二： 对动作特 征进行判断为动作特 征性强或动作特 征性弱； 步骤三： 对步骤二中判断出来的动作特征性弱的进行预处理， 该预处理方式为采取提 取规律性动作的数据预处 理方法； 步骤四： 对步骤三中进行预处理的动作序列或步骤二中判断为动作 特征性强的动作序 列通过动态时间规划(DTW)算法， 进一步匹配， 来计算标准序列与测试序列的相 似程度， 以 达到用户动作 与标准动作进行对比。 2.根据权利要求1所述的一种用户动作与 标准动作的对比方法， 其特征在于： 所述步骤 三中预处 理方法为： 定义 (1)S1前半程动作帧： 处动作帧； (2)S2中程动作帧： 处动作帧； (3)S3后半程动作帧： 处动作帧； (4)M1前摆臂极限： 运动者向前摆臂的最大幅度； (5)M2后摆臂极限： 运动者向后摆臂的最大幅度； (6)T1向前摆臂的半周期动作： M2—‑‑M1； (7)T2向前摆臂的半周期动作： M1—‑‑M2； (8)T摆臂一周的动作： M2——M1——M2或M1——M2——M1； (9)Q1前半程摆臂一周的动作； (10)Q2中程摆臂一周的动作； (11)Q3后半程摆臂一周的动作； 预设left  shoulder， left  elbow与(0， 0， 1)的夹角为A， 设定参考序列E1， E2， E3＝90 °、 0°、‑90°； 对模板动作序列取S1， 从S1向后的动作序列A＝{as， a61+1， a61+2…am}计算其中每个动作 帧a中的left  shoulder， left  elbow与(0， 0， 1)的夹角A与E2进行相似度计算， 找到相似度 最高的动作帧， 此动作帧为M2， 从M2向后的动作序列A ’＝{aM2， aM2+1， aM2+2…am}， 计算其中每 个动作帧a中的left  shoulder， left  elbow与(0， 0， 1)的夹角A与E1进行相似度计算， 找到 相似度最高的动作帧， 此动作帧为M1， 从M1向后的动作序列A＝{aM1， aM1+1， aM1+2…am}， 计算其 中每个动作帧a中的left  shoulder， left  elbow与(0， 0， 1)的夹角A与E2进行相似度计算， 找到相似度最高的动作帧， 此动作帧为M2’， M2——M1——M2’为一个摆臂周期， 我们称此处 摆臂周期为 Q1， 同理可以求出Q2， Q3我们将Q1， Q2， Q3记录到模板对比序列E＝{Q1， Q2， Q3}。 对用户动作序列取s1， 从s1向后的动作序列B＝{bs， bs1+1， bS1+2…bn}计算其中每个动作 帧a中的left  shoulder， left  elbow与(0， 0， 1)的夹角A与E2进行相似度计算， 找到相似度 最高的动作帧， 此动作帧为M2， 从M2向后的动作序列A ’＝{bM2， bM2+1， bM2+2…bm}计算其中每个 动作帧b中的left  shoulder， left  elbow与(0， 0， 1)的夹角A与E1进行相似度计算， 找到相 似度最高的动作帧， 此动作帧为M1， 从M1向后的动作序列A＝{bM1， bM1+1， bM1+2…bm}计算其中 每个动作帧a中的left  shoulder， left  elbow与(0， 0， 1)的夹角A与E2进行相似度计算， 找权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114743031 A 2到相似度最高 的动作帧， 此动作帧为M2’， M2——M1——M2’， 为一个摆臂周期， 我们称 此处摆 臂周期为Q1＝{M2， ...， M1， ...， M′2}， 同理可以求出Q2， Q3我们将Q1， Q2， Q3记录到模板对比序 列Y＝{Q1， Q2， Q3}。 3.根据权利要求2所述的一种用户动作与 标准动作的对比方法， 其特征在于： 所述动态 时间规划(DTW)算法是一种测量两个时间序列之间相似度的方法。 是将时间序列进行拉伸 或者缩小来计算标准序列与测试序列的相似程度。 在两序列之 间建立一条时间校准匹配路 径。 并将两个序列在对比中累积距离最小的路径称为最优路径。 动态 时间规划 算法是利用 局部最优， 一 步一步进行决策， 从而达 到全局最优的方法 步骤四中的匹配方式为： 步骤三动作特征性弱的进行预处理得到的模板对比序列E＝{Q1， Q2， Q3}＝{M2， ...， M1， ...， M′2， ......}与用户对比序列Y＝{Q1， Q2， Q3}＝{M2， ...， M1， ...， M′2， ......}使用动 态时间规划(DTW)算法， 进一 步匹配； 或步骤二中判断为动作特征性强的动作序列， 直接获取第一步骤中的用户动作序列A ＝{a_1， a_2， a_3 …a_m}和模板动作序列B＝{b _1， b_2， b_3…n}， 形式与模板对比序列和用 户对比序列相对应。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114743031 A 3