基于深度學(xué)習(xí)的健身房健身動(dòng)作識(shí)別方法及裝置

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201711264432.3 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN107909060A 公開（公告）日 2018-04-13
申請(qǐng)公布號(hào) CN107909060A 申請(qǐng)公布日 2018-04-13
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/62 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 楊耿;王冠穎;向濤 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 深圳市健匠智能科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 新余市渝星知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 前海健匠智能科技（深圳）有限公司
地址 518000 廣東省深圳市南山區(qū)招商街道工業(yè)八路壹棧公寓山前6棟1303
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 基于深度學(xué)習(xí)的健身房健身動(dòng)作識(shí)別方法，以實(shí)時(shí)視頻作為媒介，采用基于深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)其進(jìn)行動(dòng)作規(guī)范性識(shí)別，包括如下步驟：(1)數(shù)據(jù)采集，將規(guī)范動(dòng)作記錄為規(guī)范動(dòng)作圖像；(2)數(shù)據(jù)標(biāo)注，對(duì)規(guī)范動(dòng)作圖像進(jìn)行規(guī)范動(dòng)作分類；(3)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，采用深度學(xué)習(xí)方法Caffe中基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物體檢測(cè)識(shí)別框架，得到規(guī)范動(dòng)作識(shí)別模型；(4)動(dòng)作識(shí)別，對(duì)用戶進(jìn)行拍攝，識(shí)別出與規(guī)范動(dòng)作識(shí)別模型中規(guī)范動(dòng)作分類相符的用戶動(dòng)作；(5)動(dòng)作評(píng)分，輸出規(guī)范相似度評(píng)分以及修正方案。不需要用戶穿戴、替換昂貴的設(shè)備，成本可控；以目前在智能終端中流行且方便使用的視頻作為媒介，給用戶生成精準(zhǔn)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，糾正錯(cuò)誤動(dòng)作，達(dá)到更好的健身效果。