1.本發(fā)明屬于動作識別與分析技術(shù)領(lǐng)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(shù)：

2.隨著科學(xué)生活理念的不斷推進，瑜伽正以其修身養(yǎng)性之道風(fēng)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(xué)性不足、練習(xí)標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一的問題。此外，哈他瑜伽體式動作產(chǎn)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(yīng)用數(shù)據(jù)可視化的方式呈現(xiàn)繁冗復(fù)雜的抽象信息，將可視化應(yīng)用在動作分析上，與哈他瑜伽常用體式分析相結(jié)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(fù)雜結(jié)構(gòu)提高工作記憶和工作效率，設(shè)計一款受眾廣泛、準(zhǔn)確表達的界面是一個可待發(fā)展的領(lǐng)域。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

4.針對現(xiàn)有技術(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行動作的分類識別與特征提取，然后將分析結(jié)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(biāo)設(shè)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(biāo)設(shè)置模塊保存有標(biāo)準(zhǔn)瑜伽動作的運動學(xué)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(shè)置用于分析不同動作的關(guān)鍵運動學(xué)特征。其中，運動學(xué)特征包括人體關(guān)節(jié)點和身體重心的位移、速度、加速度以及身體關(guān)節(jié)點的夾角、角位移、角速度。關(guān)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(guān)節(jié)角、肘關(guān)節(jié)角、髖外展角、髖關(guān)節(jié)角、膝關(guān)節(jié)角、踝關(guān)節(jié)角、脊柱側(cè)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(xùn)練視頻中的動作進行識別，將動作分為山式、風(fēng)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(jié)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(guān)鍵點坐標(biāo)，計算動作保持階段的關(guān)鍵運動學(xué)特征，輸入可視化分析模塊與標(biāo)準(zhǔn)瑜伽動作的運動學(xué)特征對比，進行標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)為視頻時間、縱坐標(biāo)為關(guān)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(jié)果。其中不同的圓環(huán)顏色表示不同的關(guān)節(jié)點夾角；圓環(huán)的內(nèi)外直徑差越大，表示該關(guān)節(jié)點夾角與標(biāo)準(zhǔn)動作的關(guān)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?qū)ΨQ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(biāo)準(zhǔn)動作的關(guān)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?qū)ΨQ性越差。
9.作為優(yōu)選，分類識別模塊基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)，將瑜伽訓(xùn)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(jié)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(guān)節(jié)的空間坐標(biāo)信息，再根據(jù)空間坐標(biāo)信息計算得到運動學(xué)特征。
11.作為優(yōu)選，山式的標(biāo)準(zhǔn)程度衡量指標(biāo)為：頭踝角、肩踝角、髖踝角、膝踝角、髖關(guān)節(jié)角、膝關(guān)節(jié)角、頭踝-足角；風(fēng)吹樹式的標(biāo)準(zhǔn)程度衡量指標(biāo)為：脊柱側(cè)屈角、脊柱回旋角、肩關(guān)節(jié)角；幻椅式的標(biāo)準(zhǔn)程度衡量指標(biāo)為：肩關(guān)節(jié)角、髖關(guān)節(jié)角、膝關(guān)節(jié)角、踝關(guān)節(jié)角；站立后彎式的標(biāo)準(zhǔn)程度衡量指標(biāo)為：頭與胸段角、胸與腰段角、腰屈伸角、肩關(guān)節(jié)角；輪式的標(biāo)準(zhǔn)程度衡量指標(biāo)為：頭與胸段角、胸與腰段角、腰屈伸角、膝關(guān)節(jié)角、肩關(guān)節(jié)角、肘關(guān)節(jié)角、腕-臍-足角；手拉腳單腿直立式的標(biāo)準(zhǔn)程度衡量指標(biāo)為：髖關(guān)節(jié)角和脊柱回旋角或髖外展角和脊柱側(cè)屈角。
12.作為優(yōu)選，實時可視化視圖的左側(cè)會顯示對應(yīng)動作的分類結(jié)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(yīng)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(xùn)練視頻的分析結(jié)果，用于與新一輪訓(xùn)練的分析結(jié)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(guān)節(jié)點角度與動作保持穩(wěn)定性作為哈他瑜伽訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)，將體式動作標(biāo)準(zhǔn)程度以更直觀更形象的方式呈現(xiàn)出來，方便訓(xùn)練人員更了解自身訓(xùn)練過程，提高科學(xué)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(xùn)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(xùn)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(jié)果的對比視圖。
具體實施方式
24.以下結(jié)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(biāo)設(shè)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(biāo)設(shè)置模塊保存有標(biāo)準(zhǔn)瑜伽動作的運動學(xué)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(shè)置用于分析不同動作的關(guān)鍵運動學(xué)特征。其中，運動學(xué)特征包括人體關(guān)節(jié)點和身體重心的位移、速度、加速度以及身體關(guān)節(jié)點的夾角、角位移、角速度。
27.對于山式，關(guān)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(guān)節(jié)角、膝關(guān)節(jié)角、頭踝-足角作為關(guān)鍵運動學(xué)特征；風(fēng)吹樹式的關(guān)鍵特征為上半身彎曲幅度，選擇脊柱側(cè)屈角、脊柱回旋角、肩關(guān)節(jié)角作為關(guān)鍵運動學(xué)特征；幻椅式的關(guān)鍵特征為下半身彎曲幅度，選擇肩關(guān)節(jié)角、髖關(guān)節(jié)角、膝關(guān)節(jié)角、踝關(guān)節(jié)角作為關(guān)鍵運動學(xué)特征；站立后彎式的關(guān)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(guān)節(jié)角作為關(guān)鍵運動學(xué)特征；輪式的關(guān)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(guān)節(jié)角、肩關(guān)節(jié)角、肘關(guān)節(jié)角、腕-臍-足角作為關(guān)鍵運動學(xué)特征；手拉腳單腿直立式的關(guān)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(guān)節(jié)角和脊柱回旋角或髖外展角和脊柱側(cè)屈角作為關(guān)鍵運動學(xué)特征。
28.如圖2所示，分類識別模塊基于長短時記憶網(wǎng)絡(luò)，將瑜伽訓(xùn)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(fēng)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(jié)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(guān)節(jié)的空間坐標(biāo)信息，通過坐標(biāo)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(guān)鍵運動學(xué)特征，輸入可視化分析模塊與標(biāo)準(zhǔn)瑜伽動作的運動學(xué)特征對比，進行標(biāo)準(zhǔn)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(cè)會顯示對應(yīng)動作的分類結(jié)果，散點圖的橫坐標(biāo)為視頻時間、縱坐標(biāo)為關(guān)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(jié)果。其中不同的圓環(huán)顏色表示不同的關(guān)節(jié)點夾角；圓環(huán)的內(nèi)外直徑差越大，表示該關(guān)節(jié)點夾角與標(biāo)準(zhǔn)動作的關(guān)節(jié)點夾角相差越大；圓環(huán)的外直徑為該關(guān)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?qū)ΨQ性越差。當(dāng)動作穩(wěn)定性或?qū)ΨQ性較好，而關(guān)節(jié)點夾角的標(biāo)準(zhǔn)程度較差時，會出現(xiàn)圓環(huán)的外直徑很小，但是內(nèi)外直徑差需要很大的情況，針對這種穩(wěn)定性與關(guān)節(jié)點夾角標(biāo)準(zhǔn)程度出現(xiàn)沖突的情況，使用額外的虛線圓來表示關(guān)節(jié)點夾角的標(biāo)準(zhǔn)程度，虛線圓的直徑越大表示該關(guān)節(jié)點夾角與標(biāo)準(zhǔn)動作的關(guān)節(jié)點夾角相差越大，并使用線框強調(diào)標(biāo)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(biāo)停留散點時，還可以查看每個散點對應(yīng)的穩(wěn)定性、對稱性、衡量標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)動作的關(guān)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?qū)ΨQ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(yīng)顯示，方便領(lǐng)域?qū)＜覍べこＳ皿w式動作做更快速的分析指導(dǎo)。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(xùn)練視頻的分析結(jié)果，用于與新一輪訓(xùn)練的分析結(jié)果形成對比。

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