(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210539379.8 (22)申请日 2022.05.18 (71)申请人 北京荟健科技有限公司 地址 102300 北京市门头沟区三家店东 街 51号一层(天助立 业众创空间)048 8 (72)发明人 周龙峰　冯路　 (74)专利代理 机构 泰和泰律师事务所 51219 专利代理师 范相玉 (51)Int.Cl. G06V 40/20(2022.01) G06V 20/40(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/22(2022.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 人体运动的评分方法、 装置、 计算机设备及 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种人体运动的评分方法、 装 置、 计算机设备及存储介质， 涉及运动评估技术 领域， 用于对用户运动进行有效的监控， 提高人 体运动评分的准确率和效率。 本发 明的主要技术 方案为： 获取用户的待识别骨架序列以及标准模 板骨架序列， 所述待识别骨架序列中包括多个按 照时间顺序排列的人体骨架； 所述标准模板骨架 序列中包括多个按照时间顺序排列的标准的人 体骨架； 计算所述待识别骨架序列和所述标准模 板骨架序列中对应人体骨架的差异值； 将所述差 异值输入到动作模式识别模型中， 得到所述待识 别骨架序列中各个人体骨架的分值； 根据所述待 识别骨架序列中各个人体骨架的分值， 确定所述 用户的运动评分。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 114821803 A 2022.07.29 CN 114821803 A 1.一种人体运动的评分方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取用户的待识别骨架序列以及标准模板骨架序列， 所述待识别骨架序列中包括多个 按照时间顺序排列的人体骨架； 所述标准模板骨架序列中包括多个按照时间顺序排列的标 准的人体骨架； 计算所述待识别骨架序列和所述标准模板骨架序列中对应人体骨架的差异值； 将所述差异值输入到动作模式识别模型中， 得到所述待识别骨架序列中各个人体骨架 的分值； 根据所述待识别骨架序列中各个人体骨架的分值， 确定所述用户的运动评分。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取样本骨架序列和标准模板骨架序列； 所述样本骨架序列中包括多个按照时间顺序 排列的人体骨架； 计算所述样本骨架序列和所述标准模板骨架序列中对应人体骨架的差异值； 根据所述样本骨架序列中各个人体骨架对应的运动分值标签和差异值进行模型训练， 得到所述 运动模式识别模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 在计算所述待识别骨架序列和所述标准模 板骨架序列中对应人体骨架的差异值之前， 所述方法还 包括： 所述待识别骨架序列中各个人体骨架的四肢长度对应调整成所述标准模板骨架序列 中人体骨架的四肢长度； 所述计算所述样本骨架序列和所述标准模板骨架序列中对应人体骨架的差异值之前， 所述方法还 包括： 所述样本骨架序列中各个人体骨架的四肢长度对应调整成所述标准模板骨架序列中 人体骨架的四肢长度。 4.根据权利要求1 ‑3任一项所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述待识别骨架序列中 各个人体骨架的分值， 确定所述用户的运动评分之后， 所述方法还 包括： 确定所述待识别骨架序列中各个人体骨架分别对应的动作属性， 所述动作属性包括关 键动作和中间动作； 根据所述关键动作和所述中间动作分别对应的权重值， 对所述待识别骨架序列中所有 人体骨架的分值进行加权计算， 得到所述用户的运动评分。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取用户的待识别骨架序列， 包括： 获取用户的运动视频流； 从所述 运动视频流中提取视频帧； 将所述视频帧输入到人体特 征点识别模型， 得到多个人体特 征点； 根据每个视频帧对应的所述人体特 征点确定人体骨架； 按照所视频帧的时间顺序， 对所述人体骨架进行排序得到所述待识别骨架序列。 6.根据权利要求5所述的人体运动的评分方法， 其特征在于， 所述计算所述待识别骨架 序列和所述标准模板骨架序列中对应人体骨架的差异值， 包括： 获取所述待识别骨架序列和所述标准模板骨架序列中对应的人体骨架； 确定所述对应的人体骨架中各个对应的人体特 征点； 计算对应的人体骨架中所有对应的人体特征点之间的差异值， 并对所有差异值求和得 到所述对应人体骨架的差异值。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821803 A 27.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取样本运动视频流， 从所述样本运动视频流中提取视频帧； 对所述提取的视频帧进行人体特征点标注， 所述人体特征点至少包括人体四肢的关节 特征点、 躯干特征点、 头部特征点； 根据所述提取的视频帧及对其标注的人体特征点进行模型训练， 得到所述人体特征点 识别模型。 8.一种人体运动的评分装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取用户的待识别骨架序列以及标准模板骨架序列， 所述待识别骨架 序列中包括多个按照时间顺序排列的人体骨架； 所述标准模板骨架序列中包括多个按照时 间顺序排列的标准的人体骨架； 计算模块， 用于计算所述待识别骨架序列和所述标准模板骨架序列中对应人体骨架的 差异值； 所述计算模块， 还用于将所述差异值输入到动作模式识别模型中， 得到所述待识别骨 架序列中各个人体骨架的分值； 确定模块， 用于根据所述待识别骨架序列中各个人体骨架 的分值， 确定所述用户的运 动评分。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器 上运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1至 7任一项所述人体运动的评分方法。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程序， 其特征在 于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述人体运动的评分方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821803 A 3