一种人体运动状态的分析方法、装置及存储介质

本发明涉及可视分析，特别是涉及一种人体运动状态的分析方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、随着人口老龄化的影响，由于慢性病、运动损伤等导致的运动功能障碍的问题日益突出。运动功能障碍不仅给患者带来身体和心理的痛苦，也给社会和家庭带来沉重的经济负担。因此，提高运动康复医疗的水平和效率，是当今医学和社会的重要课题。运动康复医疗是一种以运动为主要手段，通过科学的评估、指导和训练，帮助患者恢复或提高运动功能的医疗过程。运动康复医疗的关键技术在于人体运动状态的分析，基于对人体运动状态监测和评估，为患者提供个性化的运动方案和反馈，调整运动强度和频率，优化运动效果。人体运动状态的分析需要借助各种传感器和设备，用以采集患者的运动数据，然后利用各种算法和模型，来提取运动特征，计算运动参数，评估运动质量，给出运动建议。

2、然而，对于目前运动康复医疗的人体运动状态分析与可视分析而言，缺乏对人体运动状态数据高效、准确的交互分析的能力。即患者在实施运动康复时，需要持续监测运动康复过程中不同动作过程中的人体生理数据和身体各部位的关节间的活动状况等人体运动状态数据，用以评估人体的运动状态，了解运动康复过程存在风险的动作过程，运动康复过程中风险情况的评定需要康复医疗专业人员根据人体运动状态数据的分析结果来完成，而传统的基于数据的分析方法需要结合多项数据和视图分析，由于现有分析所需要的数据量大，信息复杂，康复医疗专业人员难以高效、准确地掌握数据间的联系和数据所反映的当前康复运动状况信息，导致运动康复医疗的效率相对较低。

技术实现思路

1、鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种人体运动状态的分析方法、装置及存储介质，用于解决现有技术中缺乏对人体运动状态数据高效、准确的交互分析的能力，以及由于现有分析所需要的数据量大，信息复杂，康复医疗专业人员难以高效、准确地掌握数据间的联系和数据所反映的当前康复运动状况信息，导致运动康复医疗的效率相对较低的问题。

2、为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种人体运动状态的分析方法，包括如下步骤：

3、s1：获取不同动作下的人体运动状态数据，计算得到与人体运动状态评估相对应的特征参数和相应的贡献度；

4、s2：生成集成s1中获得的各数据的可视分析视图；

5、s3：建立对可视分析视图的构建规则，筛选出s1中反映运动康复的目标数据在可视分析视图中交互分析。

6、于本发明的一实施例中，s1中，获取不同动作下的人体运动状态数据，包括：通过在视频数据各动作帧下获取患者进行运动康复过程中的动作类别、不同动作类别对应的动作过程中的生理数据和动作数据；其中，生理数据包括：体温、心率、血压、血氧饱和度、肌肉力量、肌肉耐力和血乳酸；动作数据包括：动作类别、动作帧的开始与结束位置，关键动作帧的位置、人体关节点位置和人体运动时的加速度。

7、于本发明的一实施例中，s1中的特征参数包括：运动过程中身体各部分的重要关节点间的相关性大小、人体体力活动强度(ah)、人体身体活力指数(pai)和人体内部功率(pint)；计算得到与人体运动状态评估相对应的特征参数和相应的贡献度情况，包括：根据人体关节点位置，得到运动过程中身体各部分的重要关节点间的相关性大小；根据人体运动时的加速度，计算活动计数，即得到ah；通过将获取到的心率数据标准化，计算得到运动时间内的运动水平，再根据运动水平，计算得到pai；基于人体运动过程中身体质心的垂直位置，计算得到pint；对ah、pai和pint，计算得到相应的评分，根据ah、pai和pint的各评分和与各评分对应的预设权重，计算得到ah、pai和pint对应的贡献度，并叠加各贡献度得到人体运动状态综合评分。

8、于本发明的一实施例中，ah的计算公式为其中，ah表示人体体力活动强度，n表示采样数量，i表示加速度数据采样顺序，ai表示第i个加速度，f为加速度采样频率；运动水平的计算公式为其中，i(t)表示运动强度评分，t表示运动时间，s表示t时间内的运动活动评分，进而得到pai的计算公式为v＝i3+i4(1-e-s)，其中，i3和i4分别表示水平的偏移量和衰减量，e-s表示衰减系数；pint的计算公式为其中，m表示质量，g表示重力加速度，vd表示质心的垂直位移，f表示步频，η表示机械效率；ah、pai和pint对应的贡献度分别为各评分与相应的预设权重的乘积。

9、于本发明的一实施例中，s2中，还包括：提取s1中的各数据并导入至可视分析视图中，进行对应于视频数据各动作帧的分析和展示，其中，可视分析视图包括：将反映运动康复过程中不同动作过程对应的各项生理数据、动作数据与人体的运动状态的信息进行整体状态分布展示，以及对运动康复过程中不同动作过程中的关节数据进行相关性分析。

10、于本发明的一实施例中，s3中，还包括：

11、s31：建立目标数据与可视分析视图之间的数据映射关系；

12、s32：建立视图生成规则；

13、s33：将目标数据根据数据映射关系和视图生成规则在可视分析视图中交互分析。

14、于本发明的一实施例中，s31中，还包括：

15、建立人体运动状态的各特征参数及其贡献度和人体运动状态对应于可视分析视图中的环形扇图的映射关系；建立人体运动状态的生理数据和动作数据对应于可视分析视图中特征曲线的映射关系；建立人体动作关节点间的相关性对应于可视分析视图中的特征圆和条带的映射关系；

16、s32中，建立视图生成规则包括：构建每一个动作过程的特征矩形、构建人体运动过程中特征曲线、构建动作过程评估的环形扇图、以及构建动作过程的关节交互图；

17、s33中，还包括：选取至少一种数据类型的s1中的数据组成目标数据，根据对应的视图生成规则在可视分析视图中建立映射关系，并根据目标数据的视频所在帧的数据变化情况对应调整可视分析视图的展示效果，以进行交互分析。

18、于本发明的一实施例中，s32中，构建的每一个动作过程的特征矩形包括：通过特征矩形的左边界表征一个动作过程的开始时刻、右边界表征一个动作的结束时刻，左边界至右边界的长度表征一个动作的持续时间；构建的人体运动过程中的特征曲线包括：通过每个特征曲线代表一项归一化后的人体运动状态数据的变化情况，通过特征曲线的颜色对应映射不同的特征数据；构建的动作过程评估的环形扇图包括：通过最外层的扇形区域分别表征各特征参数，弧长表示各特征参数对运动状态的贡献权重占比；中间层的环形扇区与最外层对应，弧长表示各特征参数对动作过程中人体运动状态的贡献度；中心的圆表示基于运动状态评估参数计算的人体运动状态的风险情况，中心圆在中间层环内所占比例表示运动状态综合评分数值，不同颜色表示人体运动状态的风险状态；构建的动作过程的关节交互图包括：通过最外层的环形扇区表征人体的若干各的身体部位，通过颜色区分不同的身体部位；内部圆表示身体各部位下的重要关节点，采用与对应身体部位相同的颜色编码，分析关节点之间的相关关系并通过条带连接，条带的宽度的绝对大小表示关节点间相关性的强弱。

19、本发明还提供一种人体运动状态的分析装置，包括：数据处理单元，数据处理单元获取不同动作下的人体运动状态数据，计算得到与人体运动状态评估相对应的特征参数和相应的贡献度；视图生成单元，视图生成单元生成集成数据处理单元中获得的各数据的可视分析视图；以及交互分析单元，交互分析单元建立对可视分析视图的可视分析视图的构建规则，筛选出数据处理单元中反映运动康复的目标数据在可视分析视图中交互分析。

20、本发明还进一步的提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序用于执行前述的方法。

21、本发明的有益效果：本发明提出的一种人体运动状态的分析方法、装置及存储介质，该分析方法、装置及存储介质通过对进行运动康复医疗的人体运动状态数据进行分析，以生成集成人体运动状态评估信息的组合视图系统。用户通过使用该系统，可以了解自己进行运动康复医疗时的运动状态，并以系统给出的可视分析视图为辅助，有效地进行运动康复策略的制定和调整，提高效率，避免造成二次损伤。