用于对基础动作技能进行评估的方法和装置

1.本发明涉及图像处理领域，特别地，涉及一种用于对基础动作技能进行评估的方法和装置。


背景技术：

2.随着人们健康意识及运动休闲需求的提高，人们对于各种体育运动的热情不断提升，并且在从事体育运动的过程中对其所执行的基础动作的标准度、即基础动作技能的关注也不断提高。
3.通常，在例如学校体育教学、健身教学、舞蹈教学甚至动作游戏等相关体育运动领域中，当执行基础动作的用户期望获知其执行相应基础动作的基础动作技能的评估结果时，需要请经过专业培训的专业人员来对其基础动作技能进行评估。然而，由于专业人员之间的个体差异，可能会使得评估结果的准确度不够高。并且，例如在教学科研等领域中，可能需要较长的时间用户才能得到评估结果，从而可能使得用户由于无法及时获知评估结果而无法及时针对评估结果来提高其基础动作技能。
4.因此，现有的对基础动作技能进行评估的方式无法准确、高效地确定评估结果。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种用于对基础动作技能进行评估的方法和装置。
6.根据本发明的一方面，提供了一种用于对基础动作技能进行评估的方法，所述方法包括：获取用户执行预定基础动作的二维的视频数据；通过预先训练的神经网络根据所述视频数据，对用户执行所述预定基础动作的基础动作技能进行评估，以确定基础动作技能的评估结果；显示确定的评估结果。
7.可选地，获取用户执行预定基础动作的二维的视频数据的步骤包括：显示包括至少一个基础动作的基础动作列表；接收用于从基础动作列表的所述至少一个基础动作中选择一个基础动作作为所述预定基础动作的选择操作；显示与选择操作所选择的所述预定基础动作对应的执行指示，并获取用户执行所述预定基础动作的二维的视频数据。
8.可选地，通过预先训练的神经网络根据所述视频数据，对用户执行所述预定基础动作的基础动作技能进行评估，以确定基础动作技能的评估结果的步骤包括：通过所述预先训练的神经网络根据所述视频数据，对所述用户执行所述预定基础动作的肢体动作进行评估，以确定肢体动作评估结果；和/或通过所述预先训练的神经网络根据所述视频数据，对与所述用户执行所述预定基础动作相关的物品的运动轨迹进行评估，以确定物品运动评估结果；将确定的肢体动作评估结果和/或物品运动评估结果作为所述用户执行所述预定基础动作的基础动作技能的评估结果。
9.可选地，所述预定基础动作包括至少一个动作部分，其中，肢体动作评估结果包括以下结果项中的至少一项：针对每个动作部分的肢体动作完成度、针对每个动作部分的肢体动作评分、针对所述至少一个动作部分的肢体动作整体完成度和针对所述至少一个动作
部分的肢体动作整体评分，其中，物品运动评估结果包括以下结果项中的至少一项：针对每个动作部分的物品运动标准度、针对每个动作部分的物品运动评分、针对所述至少一个动作部分的物品运动整体标准度和针对所述至少一个动作部分的物品运动整体评分。
10.可选地，显示确定的评估结果的步骤包括：每当确定肢体动作评估结果和/或物品运动评估结果中所包括的任一结果项时，显示所确定的结果项。
11.可选地，所述方法还包括：存储所述视频数据和/或评估结果。
12.可选地，所述方法还包括：接收用于查看存储的视频数据和/或评估结果的查看操作；响应于查看操作，显示用于对用户进行身份认证的认证指示；接收对应于认证指示的认证操作；响应于认证操作对用户进行身份认证；在确定用户通过身份认证的情况下，显示存储的与通过身份认证的用户对应的视频数据和/或评估结果。
13.可选地，通过以下训练数据来训练所述神经网络：分别与至少一个基础动作对应的至少一组二维的视频数据以及对应于每个视频数据的标注基础动作信息。
14.根据本发明的另一方面，提供了一种用于对基础动作技能进行评估的装置，所述装置包括：相机，其被配置为能够捕获用户执行预定基础动作的二维的视频数据；处理器，其被配置为能够通过预先训练的神经网络根据从相机获取的视频数据，对用户执行所述预定基础动作的基础动作技能进行评估，以确定基础动作技能的评估结果；显示器，其被配置为能够在处理器的控制下显示确定的评估结果。
15.根据本发明的另一方面，提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，使得处理器实施根据本发明的用于对基础动作技能进行评估的方法。
16.根据本发明的用于对基础动作技能进行评估的方法和装置，能够通过用户执行基础动作的二维视频数据、通过神经网络来快速获得执行该基础动作的基础动作技能的评估结果，提高了对基础动作技能进行评估的准确性、便捷性和高效性，从而有助于用户及时根据评估结果提高基础动作技能。
附图说明
17.通过以下结合附图所作的详细描述，将更全面地理解本发明的前述和其他方面，附图包括：
18.图1示出了根据本发明的示例性实施例的用于对基础动作技能进行评估的方法的流程图。
19.图2示出了根据本发明的示例性实施例的用于对基础动作技能进行评估的装置的框图。
具体实施方式
20.下面，将参照附图更为详细地描述本发明的一些示例性实施例，以更好地理解本发明的基本思想和优点。
21.图1示出了根据本发明的示例性实施例的用于对基础动作技能进行评估的方法的流程图。
22.参照图1，在步骤s1，获取用户执行预定基础动作的二维的视频数据。
23.这里，在步骤s1获取的二维的视频数据可以是通过用于捕获二维视频数据的相机捕获的视频数据。该相机可以是任意电子设备所包括或所连接(即，内置或外置)的相机。例如，该相机可以是计算机、平板装置、个人数字助理、智能手机等的摄像头。
24.这里，所述预定基础动作可以是用户指定的基础动作。为了便于用户指定该预定基础动作，作为示例，步骤s1可包括以下步骤：
25.首先，可显示包括至少一个基础动作的基础动作列表。
26.例如，可通过电子设备的显示器向用户显示包括至少一个基础动作的基础动作列表。
27.之后，可接收用于从基础动作列表的所述至少一个基础动作中选择一个基础动作作为所述预定基础动作的选择操作。
28.例如，在所述基础动作列表显示在触摸显示器上时，用户可通过对基础动作列表中的相应基础动作执行触摸、长按、点击等选择操作，来将列表中的相应基础动作选择为以上预定基础动作。
29.之后，在步骤s1中可显示与选择操作所选择的所述预定基础动作对应的执行指示，并获取用户执行所述预定基础动作的二维的视频数据。
30.例如，可通过显示器向用户显示对应于用户选择的预定基础动作的执行指示，该执行指示例如可用于提示用户可以开始执行基础动作、捕获视频数据的相机的视野范围、所述预定基础动作的动作轨迹等。并且，可在显示该执行指示的同时或之后，获取用户执行所述预定基础动作的二维的视频数据。
31.在步骤s2，通过预先训练的神经网络根据所述视频数据，对用户执行所述预定基础动作的基础动作技能进行评估，以确定基础动作技能的评估结果。
32.例如，所述预先训练的神经网络可以是能够进行深度学习的任意类型的神经网络。此外，所述神经网络还可以是针对一个或两个以上基础动作而训练的神经网络。
33.作为示例，可通过以下训练数据来训练所述神经网络：分别与至少一个基础动作对应的至少一组二维的视频数据以及对应于每个视频数据的标注基础动作信息。
34.这里，可通过以上预先训练的神经网来针对用户的肢体动作和/或与用户执行该预定基础动作相关的物品的运动轨迹，对用户执行该预定基础动作的基础动作技能进行评估。
35.作为示例，步骤s2可包括以下步骤：通过所述预先训练的神经网络根据所述视频数据，对所述用户执行所述预定基础动作的肢体动作进行评估，以确定肢体动作评估结果；和/或通过所述预先训练的神经网络根据所述视频数据，对与所述用户执行所述预定基础动作相关的物品的运动轨迹进行评估，以确定物品运动评估结果。
36.之后，在步骤s2中可将确定的肢体动作评估结果和/或物品运动评估结果作为所述用户执行所述预定基础动作的基础动作技能的评估结果。
37.通过以上方式，可获得对用户的肢体动作单独进行评估的评估结果、对相关物品的运动轨迹单独进行评估的评估结果、或者结合肢体动作和物品的运动轨迹的综合评估结果。
38.这里，相关的物品可以是用户执行该预定基础动作时可能使用的体育用品，例如球拍、球、艺术体操所使用的丝带、健身器械等。
39.此外，例如在教学、科研等领域中，该预定基础动作可能由一系列的动作部分组成，此时作为示例，所述预定基础动作可包括至少一个动作部分。
40.在这种情况下，肢体动作评估结果可包括以下结果项中的至少一项：针对每个动作部分的肢体动作完成度、针对每个动作部分的肢体动作评分、针对所述至少一个动作部分的肢体动作整体完成度和针对所述至少一个动作部分的肢体动作整体评分。
41.并且，物品运动评估结果可包括以下结果项中的至少一项：针对每个动作部分的物品运动标准度、针对每个动作部分的物品运动评分、针对所述至少一个动作部分的物品运动整体标准度和针对所述至少一个动作部分的物品运动整体评分。
42.通过确定包括以上相应的结果项的肢体动作评估结果和/或物品运动评估结果，能够对用户执行预定基础动作的基础动作技能进行详细的评估，使得用户能够全面了解其基础动作技能水平。
43.在步骤s3，显示确定的评估结果。
44.例如，为便于用户及时获知其评估结果，可在用户执行预定基础动作的同时，向用户显示评估结果。例如，可在步骤s1获取视频数据的同时，在步骤s2中针对已经获取的视频数据确定评估结果，并且每当确定出已经获取的视频数据的评估结果时，即在步骤s3显示已经确定出的评估结果。
45.此外，在用户执行的预定基础动作包括至少一个动作部分的情况下，作为示例，在步骤s3可在每当确定肢体动作评估结果和/或物品运动评估结果中所包括的以上结果项中的任一结果项时，即显示所确定的结果项。
46.这里，通过实时显示确定的评估结果，可使得用户能够实时获知其基础动作技能水平，从而有助于用户快速针对评估结果提高其基础动作技能。
47.这里，在通过视频数据确定用户执行预定基础动作的评估结果之后，为了保留相应的视频数据和评估结果以便日后使用，作为示例，根据本发明的用于对基础动作技能进行评估的方法还可包括：存储所述视频数据和/或评估结果。
48.例如，可将视频数据和/或评估结果存储在用户的电子终端中，或者可将视频数据和/或评估结果存储在服务器(云端)中。
49.此外，为了便于用户查看已经存储的视频数据和/或评估结果，作为示例，根据本发明的用于对基础动作技能进行评估的方法还可包括以下步骤：
50.首先，可接收用于查看存储的视频数据和/或评估结果的查看操作。
51.例如，可首先通过显示器向用户显示用于查看存储的视频数据和/或评估结果的接口、例如相关按钮等，之后可通过该接口、例如相关按钮来接收用户执行的查看操作。或者，可通过接收用户执行的用于输入查看存储的视频数据和/或评估结果的网址的输入操作来接收所述查看操作。
52.之后，可响应于查看操作，显示用于对用户进行身份认证的认证指示。
53.例如，在接收到上述查看操作之后，可通过显示器显示用于提示用户输入其用户名和密码、或者执行指纹、面部识别等操作以进行身份认证的认证指示。应该理解，以上认证指示仅是示例，可根据实际需求显示任意其他认证指示。例如，可显示用于提示用户扫描表示其用户信息的二维码等以进行身份认证的认证指示。
54.之后，可接收对应于认证指示的认证操作。
55.例如，在以上示例的情况下，接收的认证操作可以是用户执行的用于输入用户名和密码的操作、用于执行指纹、面部识别等的操作。或者，接收的认证操作还可以是用户执行的扫描其相应二维码等的操作。
56.响应于认证操作对用户进行身份认证。
57.例如，在以上示例的情况下，可通过将接收的用户名和密码或者获取的指纹、面部图像等与预先存储的注册用户名和密码或者注册指纹、面部图像等进行比较，来对用户进行身份认证。或者，可通过使用从扫描的用户的二维码获得用户信息来对用户进行身份认证。
58.最后，在确定用户通过身份认证的情况下，可显示存储的与通过身份认证的用户对应的视频数据和/或评估结果。
59.例如，此时显示的与通过身份认证的用户相关的视频数据和/或评估结果可以是该用户和/或其他用户(例如，该用户的学员)的视频数据和/或评估结果。
60.根据本发明的用于对基础动作技能进行评估的方法可以通过例如计算机、平板装置、个人数字助理、智能手机等任意电子设备来实施。例如本发明的用于对基础动作技能进行评估的方法可以被实现为电子设备中的应用(app)，以使得用户能够在任意地点便捷地执行基础动作技能的评估。
61.根据本发明的用于对基础动作技能进行评估的方法，能够通过用户执行基础动作的二维视频数据、通过神经网络来快速获得执行该基础动作的基础动作技能的评估结果，提高了对基础动作技能进行评估的准确性、便捷性和高效性，从而有助于用户及时根据评估结果提高基础动作技能。
62.图2示出了根据本发明的示例性实施例的用于对基础动作技能进行评估的装置的框图。
63.参照图2，根据本发明的用于对基础动作技能进行评估的装置包括：相机1、处理器2和显示器3。
64.相机1被配置为能够捕获用户执行预定基础动作的二维的视频数据。
65.处理器2被配置为能够通过预先训练的神经网络根据从相机获取的视频数据，对用户执行所述预定基础动作的基础动作技能进行评估，以确定基础动作技能的评估结果。换言之，处理器2可执行上述用于对基础动作技能进行评估的方法。
66.显示器3被配置为能够在处理器的控制下显示确定的评估结果。
67.根据本发明的用于对基础动作技能进行评估的装置可以实施在例如计算机、平板装置、个人数字助理、智能手机等任意电子设备中。此外，以上已经参照以上图1对二维的视频数据的获取、评估结果以及评估结果的显示进行了详细描述，这里不再赘述。
68.根据本发明的用于对基础动作技能进行评估的装置，能够通过用户执行基础动作的二维视频数据、通过神经网络来快速获得执行该基础动作的基础动作技能的评估结果，提高了对基础动作技能进行评估的准确性、便捷性和高效性，从而有助于用户及时根据评估结果提高基础动作技能。
69.根据本发明的示例性实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时，使得处理器实施根据本发明的用于对基础动作技能进行评估的方法。计算机程序产品可包括用于独立地或共同地命令或配
置硬件装置以按照需要进行操作的计算机程序、程序代码、指令或它们的一些组合。计算机程序和/或程序代码可包括可由一个或多个硬件装置实施的程序或计算机可读指令、软件组件、软件模块、数据文件、数据结构等。程序代码的示例包括由编译器产生的机器代码和使用解释器执行的更高级程序代码。
70.此外，根据本发明的示例性实施例的上述装置和设备中的各个单元可被实现为硬件组件或软件模块。此外，本领域技术人员可根据限定的各个单元所执行的处理，通过例如使用现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)或处理器来实现各个单元。
71.尽管这里参考特定实施例说明和描述了本发明，但是本发明并不限于所示的细节。而是，可以在本发明的范围内对这些细节进行各种修改。
72.附图标记列表
73.s1获取用户执行预定基础动作的二维的视频数据
74.s2通过预先训练的神经网络根据所述视频数据，对用户执行所述预定基础动作的基础动作技能进行评估，以确定基础动作技能的评估结果
75.s3显示确定的评估结果
76.1 相机
77.2 处理器
78.3 显示器