1.本發(fā)明屬于動作識別與分析技術領域，涉及瑜伽動作的識別與分析，具體涉及一種針對視頻的哈他瑜伽動作可視化分析系統(tǒng)。

背景技術：

2.隨著科學生活理念的不斷推進，瑜伽正以其修身養(yǎng)性之道風靡全球，越來越多的人通過瑜伽鍛煉改善身心健康水平。哈他瑜伽是現(xiàn)如今流傳最廣、最受歡迎的瑜伽流派，但是，哈他瑜伽體式在實踐中仍存在規(guī)范性和科學性不足、練習標準難以統(tǒng)一的問題。此外，哈他瑜伽體式動作產生的大量時序數(shù)據(jù)使用人工測量分析的方法不僅會造成一定的偏差，還不夠直觀，不易被大多數(shù)人所接受。
3.大數(shù)據(jù)發(fā)展的時代，越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)應用數(shù)據(jù)可視化的方式呈現(xiàn)繁冗復雜的抽象信息，將可視化應用在動作分析上，與哈他瑜伽常用體式分析相結合，可以幫助瑜伽愛好者觀察到不被注意的細節(jié)變化，利用復雜結構提高工作記憶和工作效率，設計一款受眾廣泛、準確表達的界面是一個可待發(fā)展的領域。

技術實現(xiàn)要素：

4.針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提出了一種針對視頻的哈他瑜伽動作可視化分析系統(tǒng)，使用神經網絡進行動作的分類識別與特征提取，然后將分析結果以圖表形式進行顯示。
5.一種針對視頻的哈他瑜伽動作可視化分析系統(tǒng)，包括指標設置模塊、分類識別模塊、特征提取模塊與可視化分析模塊。
6.所述指標設置模塊保存有標準瑜伽動作的運動學特征，并且根據(jù)不同動作對于對稱性、穩(wěn)定性的不同要求，設置用于分析不同動作的關鍵運動學特征。其中，運動學特征包括人體關節(jié)點和身體重心的位移、速度、加速度以及身體關節(jié)點的夾角、角位移、角速度。關節(jié)點的夾角包括頭踝角、頭踝-足角、肩踝角、髖踝角、膝踝角、肩關節(jié)角、肘關節(jié)角、髖外展角、髖關節(jié)角、膝關節(jié)角、踝關節(jié)角、脊柱側屈角、脊柱回旋角、頭與胸段角、胸與腰段角、腰屈伸角、腕-臍-足角。
7.分類識別模塊逐幀對待分析的瑜伽訓練視頻中的動作進行識別，將動作分為山式、風吹樹式、幻椅式、站立后彎式、輪式和手拉腳單腿直立式，然后將分類結果輸入到特征提取模塊中。特征提取模塊針對分類后的動作提取關鍵點坐標，計算動作保持階段的關鍵運動學特征，輸入可視化分析模塊與標準瑜伽動作的運動學特征對比，進行標準程度衡量分析后，通過散點圖和矩形樹狀圖的形式分別顯示實時動作分析視圖和整體動作分析視圖。
8.實時動作分析視圖的橫坐標為視頻時間、縱坐標為關節(jié)點的夾角角度，以圓環(huán)的形式顯示不同動作的分析結果。其中不同的圓環(huán)顏色表示不同的關節(jié)點夾角；圓環(huán)的內外直徑差越大，表示該關節(jié)點夾角與標準動作的關節(jié)點夾角相差越大；圓環(huán)的外直徑越大，動作的穩(wěn)定性或對稱性越差。整體動作分析視圖以矩形的顏色表示不同的動作，矩形的面積
越大表示該動作與標準動作的關節(jié)點夾角相差越大；矩陣的不透明度越高，表示動作的穩(wěn)定性或對稱性越差。
9.作為優(yōu)選，分類識別模塊基于長短時記憶網絡，將瑜伽訓練視頻表示為時間序列的形式，然后逐幀輸入到去掉輸出層的正向和反向lstm中，再將隱藏層的輸出依次送入mean pooling層和邏輯回歸層，得到分類結果。
10.作為優(yōu)選，特征提取模塊基于快速位姿蒸餾模型，提取圖像中人體關節(jié)的空間坐標信息，再根據(jù)空間坐標信息計算得到運動學特征。
11.作為優(yōu)選，山式的標準程度衡量指標為：頭踝角、肩踝角、髖踝角、膝踝角、髖關節(jié)角、膝關節(jié)角、頭踝-足角；風吹樹式的標準程度衡量指標為：脊柱側屈角、脊柱回旋角、肩關節(jié)角；幻椅式的標準程度衡量指標為：肩關節(jié)角、髖關節(jié)角、膝關節(jié)角、踝關節(jié)角；站立后彎式的標準程度衡量指標為：頭與胸段角、胸與腰段角、腰屈伸角、肩關節(jié)角；輪式的標準程度衡量指標為：頭與胸段角、胸與腰段角、腰屈伸角、膝關節(jié)角、肩關節(jié)角、肘關節(jié)角、腕-臍-足角；手拉腳單腿直立式的標準程度衡量指標為：髖關節(jié)角和脊柱回旋角或髖外展角和脊柱側屈角。
12.作為優(yōu)選，實時可視化視圖的左側會顯示對應動作的分類結果。
13.作為優(yōu)選，可視化分析模塊還提供交互組件，支持通過交互組件實現(xiàn)對實時動作分析視圖的播放/暫停、快進或查看每個散點對應的詳細信息。
14.作為優(yōu)選，可視化分析模塊以屏幕快照的形式顯示上一次訓練視頻的分析結果，用于與新一輪訓練的分析結果形成對比。
15.本發(fā)明具有以下有益效果：
16.1、本發(fā)明將關節(jié)點角度與動作保持穩(wěn)定性作為哈他瑜伽訓練的標準，將體式動作標準程度以更直觀更形象的方式呈現(xiàn)出來，方便訓練人員更了解自身訓練過程，提高科學性、安全性、效率性。
17.2、可視化圖表通俗易懂，界面整潔、無歧義，容易被大多數(shù)普通用戶所接受，受眾面廣。
18.3、可視化分析模塊提供多種交互手段，幫助用戶獲得信息的同時實現(xiàn)對多次訓練過程的對比操作，通過數(shù)據(jù)呈現(xiàn)分析出高頻缺陷動作和異常情況。
附圖說明
19.圖1為本系統(tǒng)實現(xiàn)可視化分析的流程圖；
20.圖2為待分析的瑜伽訓練視頻；
21.圖3為可視化分析模塊展示的實時動作分析視圖；
22.圖4為可視化分析模塊展示的整體動作分析視圖；
23.圖5為兩次分析結果的對比視圖。
具體實施方式
24.以下結合附圖對本發(fā)明作進一步的解釋說明；
25.一種針對視頻的哈他瑜伽動作可視化分析系統(tǒng)，包括指標設置模塊、分類識別模塊、特征提取模塊與可視化分析模塊。
26.如圖1所示，指標設置模塊保存有標準瑜伽動作的運動學特征，并且根據(jù)不同動作對于對稱性、穩(wěn)定性的不同要求，設置用于分析不同動作的關鍵運動學特征。其中，運動學特征包括人體關節(jié)點和身體重心的位移、速度、加速度以及身體關節(jié)點的夾角、角位移、角速度。
27.對于山式，關鍵特征為對稱、脊柱無屈伸回旋、頭部擺正，選擇頭踝角、肩踝角、髖踝角、膝踝角、髖關節(jié)角、膝關節(jié)角、頭踝-足角作為關鍵運動學特征；風吹樹式的關鍵特征為上半身彎曲幅度，選擇脊柱側屈角、脊柱回旋角、肩關節(jié)角作為關鍵運動學特征；幻椅式的關鍵特征為下半身彎曲幅度，選擇肩關節(jié)角、髖關節(jié)角、膝關節(jié)角、踝關節(jié)角作為關鍵運動學特征；站立后彎式的關鍵特征為脊柱的屈伸，選擇頭與胸段角、胸與腰段角、腰屈伸角、肩關節(jié)角作為關鍵運動學特征；輪式的關鍵特征為脊柱和整體的屈伸，選擇頭與胸段角、胸與腰段角、腰屈伸角、膝關節(jié)角、肩關節(jié)角、肘關節(jié)角、腕-臍-足角作為關鍵運動學特征；手拉腳單腿直立式的關鍵特征為腿的擺動幅度以及擺動過程的穩(wěn)定性，因此髖關節(jié)角和脊柱回旋角或髖外展角和脊柱側屈角作為關鍵運動學特征。
28.如圖2所示，分類識別模塊基于長短時記憶網絡，將瑜伽訓練視頻表示為時間序列的形式，然后逐幀輸入到去掉輸出層的正向和反向lstm中，再將隱藏層的輸出依次送入mean pooling層和邏輯回歸層，將動作分為山式、風吹樹式、幻椅式、站立后彎式、輪式和手拉腳單腿直立式，然后將分類結果輸入到特征提取模塊中。
29.特征提取模塊基于快速位姿蒸餾模型，針對分類后的動作，提取圖像中人體關節(jié)的空間坐標信息，通過坐標信息的變化，將加速度為0的動作作為動作保持階段，計算動作保持階段的關鍵運動學特征，輸入可視化分析模塊與標準瑜伽動作的運動學特征對比，進行標準程度衡量分析后，通過散點圖和矩形樹狀圖的形式分別顯示實時動作分析視圖和整體動作分析視圖。
30.如圖3所示，實時動作分析視圖的左側會顯示對應動作的分類結果，散點圖的橫坐標為視頻時間、縱坐標為關節(jié)點的夾角角度，以圓環(huán)的形式顯示不同動作的分析結果。其中不同的圓環(huán)顏色表示不同的關節(jié)點夾角；圓環(huán)的內外直徑差越大，表示該關節(jié)點夾角與標準動作的關節(jié)點夾角相差越大；圓環(huán)的外直徑為該關節(jié)點在動作保持階段的夾角角度最大值與最小值的差，因此圓環(huán)的外直徑越大，動作的穩(wěn)定性或對稱性越差。當動作穩(wěn)定性或對稱性較好，而關節(jié)點夾角的標準程度較差時，會出現(xiàn)圓環(huán)的外直徑很小，但是內外直徑差需要很大的情況，針對這種穩(wěn)定性與關節(jié)點夾角標準程度出現(xiàn)沖突的情況，使用額外的虛線圓來表示關節(jié)點夾角的標準程度，虛線圓的直徑越大表示該關節(jié)點夾角與標準動作的關節(jié)點夾角相差越大，并使用線框強調標記該散點。此外，可視化分析模塊還提供交互組件，支持通過交互組件實現(xiàn)對實時動作分析視圖的播放/暫?；蚩爝M，鼠標停留散點時，還可以查看每個散點對應的穩(wěn)定性、對稱性、衡量標準的詳細信息和評分。
31.如圖4所示，整體動作分析視圖以矩形的顏色表示不同的動作，矩形的面積越大表示該動作與標準動作的關節(jié)點夾角相差越大；矩陣的不透明度越高，表示動作的穩(wěn)定性或對稱性越差。整體動作分析視圖可以與實時體式動作視圖相對應顯示，方便領域專家對哈他瑜伽常用體式動作做更快速的分析指導。如圖5所示，可視化分析模塊還能以屏幕快照的形式顯示上一次訓練視頻的分析結果，用于與新一輪訓練的分析結果形成對比。

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