公开(公告)号：CN117766096A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311641781.8

申请日：2023-12-01

Applicant: 北京医月科技有限公司

Inventor： 李杰 ,  赵杰 ,  张春宇 ,  刘振华 ,  张蕾 ,  伍妍 ,  杨德芳

IPC: G16H20/30 ,  G16H80/00 ,  G06V40/20 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及数据分析技术领域，公开了一种基于全身关节负重的动作训练辅助分析方法及装置，方法包括：设置预设动作对应的预设负重参数；实时获取训练者根据预设动作进行训练的动作图像数据，利用预设识别算法识别动作图像数据，得到训练者的人体关节点坐标；基于人体惯性参数模型中的各个躯体部位的质量占比以及人体关节点坐标计算实时负重参数；将实时负重参数与预设动作对应的预设负重参数进行比对，对训练者的动作训练对应的动作利用显示设备进行辅助引导提示。本发明通过结合计算机视觉与人体运动学模型，训练者无需佩戴任何辅助装置的同时，也能够保证计算训练者各个关节所承受的受力和负荷的准确度，对训练者进行辅助引导提示。

公开(公告)号：CN117727420A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311640893.1

申请日：2023-12-01

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) ,  北京医月科技有限公司

Inventor： 杨渝平 ,  李杰 ,  李玳 ,  赵杰 ,  张蕾 ,  任爽 ,  刘振龙 ,  刘振华 ,  李浩然 ,  伍妍 ,  曾杉 ,  杨德芳 ,  常海燕 ,  张春宇

IPC: G16H20/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N5/04 ,  G06T5/70 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/044 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及机器学习技术领域，公开了非接触式动静态动作训练辅助方法、装置、设备及介质，方法包括：基于历史动作训练对应的动作图像数据结合预设深度学习模型建立动静态关节点推理模型；实时获取训练者根据预设动作进行训练的动作图像数据；根据动作图像数据通过预设识别算法得到训练者的人体关节点数据；基于动静态关节点推理模型得到动静态特征数据，和人体关节点数据进行数据处理及融合计算，得到实时动作指标数据；将实时动作指标数据与预设动作对应的预设动作指标数据进行比对根据比对结果对训练者动作训练对应的动作进行辅助引导提示。从而能够帮助训练者更好地进行动作训练，进而提高训练效率和安全性。