CN104379056A - 用于肌肉活动的采集和分析的***及其操作方法 - Google Patents
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Abstract
公开了一种个人的肌肉活动的***和对应的采集和分析的方法,至少包括肌电图描记采集部段(A)和视频采集部段(B)、计算机处理器(6)和使用者界面(12),其中,肌电图描记采集部段(A)和视频采集部段(B)通过各自的传感器至少采集个人的肌肉群的第一电信号和至少所述肌肉群的第二数字视频信号,由所述计算机处理器(6)处理的输出通过使用者界面(12)提供。所述计算机处理器进一步包括与所述肌电图描记采集部段(A)和所述视频采集部段(B)通信的界面、演绎规则的数据库(11)以及分析和处理装置(9),其中,分析和处理装置(9)设置有采用推导机制的专家***(10),利用所述推导机制,应用所述演绎规则,所述肌电图描记采集部段(A)和所述视频采集部段(B)的第一信号和第二信号被相关联,其中所述演绎规则特定于设置在所述数据库(11)中的人工智能的方法和工具;进一步提供了至少一个个人的皮肤阻抗的检测传感器,其确定阻抗值以用作肌电图描记采集部段(A)的所述传感器的增益的校正参数。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于肌肉活动的采集和分析的***并且涉及其操作方法。
背景技术
在运动或医学领域中存在执行检测并记录个人的肌肉功能的需要。经常用于该目的的仪器由肌电图描记(electromyographic)传感器组成,所述肌电图描记传感器能够在肌肉的活动期间采样肌肉产生的电信号。通过肌电图描记传感器可以获得的信息本身适合于理解肌肉的功能和局部反应,但是对于个人(意即复杂的人类)的完整的描述这通常是不足的,所述个人具有服从于多个神经刺激并服从于多种外力(不仅有外部反应,而且有导出自个人他/她自身的动力学状态的惯性力)的多块肌肉。
用于采集个人的肢体或骨骼布置的位置的图像传感器也是已知的。使用该项技术以便能够控制操作设备(例如在视频游戏领域)或者操作为对人体进行治疗(可能是在增加检测精度的标志物的帮助下)。
例如,一些已知的用于以上所述目的的采用肌电图描记传感器或图像传感器设备在WO2010/104879、EP310901和WO2010/95636中进行了描述。
也已经建议的是,一定程度上结合肌电图描记传感器和图像传感器采集的两种类型的信息。在JP2009273551和US2012/4579中描述了现有技术实例。然而,在这些情况中,来自不同类型传感器的两个异种信号被分别处理,其并不提供由对非专家使用者是直接可用的自动的结果。
发明内容
因此,本发明的目的是提供一种装置和相关的方法,其克服了现有技术的缺陷,从而自动地提供关于个人的肌肉活动的信息,该信息是完整的、可靠的并且对并非专家的使用者而言是直接可用的。
通过在权利要求1的必要条款中描述的特征来实现这样的目标。从属权利要求描述了本发明的优选的特征。
从运动学状态和动力学状态的角度来看,根据本发明的***包括两个有区别的采集部段以及能够识别由使用者执行的动作的处理单元。因此,***能够通过利用视频摄像机和应用至使用者的身体的肌电图描记传感器的***,在其他生物识别支持传感器(其类型和数量优选为对于也开发用于理解使用者的情绪状态的处理技术(情感计算)而言是充足的)的帮助下,理解使用者的动作。
通过视频摄像机(第一采集部段)的使用,***能够采集使用者的各个身体部分的位置、速度和加速度特征;同时通过肌电图描记技术(通过其他生物识别传感器的帮助),采集了关于相同使用者的力、疲劳度和肌肉紧张度的信息。
因而***能够通过人工智能技术实时地识别所有这些信号并能够将它们合并,以便提取关于使用者的动作的信息并以便通过对该信息的知识和理解主动地与使用者交互。特别地,***能够测量使用者的移动的肌肉活动和运动学状态,因而其能够确定各种肌肉群的活动量(引发率(firing rate)、疲劳度以及肌肉活动单元的活动的宽度和速度)连同使用者的移动(使用者的身体部分的位置、速度和加速度),以便在各个不同领域(例如,在运动领域、康复和游戏领域)中的具有给定动作的完整测量。
附图说明
在任何情况下,通过优选的实施方案的如下详细描述,本发明的进一步特征和优点变得更加明显,这些优选的实施方案纯粹作为非限制性实例给出,并且在所附附图中示出,其中:
图1A为根据本发明的***的总流程图;
图1B是根据本发明的采集和分析***的示意图;
图2是根据本发明的在***中发生的操作过程的流程图;
图3是根据本发明的在***中发生的第一校准阶段的流程图;
图4是根据本发明的在***中发生的第二采集阶段的流程图;
图5是根据本发明的在***中发生的第三处理阶段的流程图;
图6表示根据本发明的根据***的时间采集的肌电图描记的和基于视频-时间的信号的一系列示例图;
图7为肌电图描记信号的处理的示例流程图;
图8为视频信号的处理的示例流程图;和
图9为显示根据本发明的***的可能的应用的示例视图。
具体实施方式
参照附图,个人的肌动活动的采集和分析***由两个主要信号采集部段组成:用于肌电图描记信号的采集的第一部段A以及用于视频信号的采集的第二部段B。实质上,在一方面,视频设备采集使用者的移动图像,提供对应的视频信号;另一方面,肌电图描记设备的多个电极应用在使用者身体的预先设定的位置上,通过EMG卡采集肌电图描记信号(也即,肌肉中的电活动的信号)。
根据本发明,在两个部段A和B中采集的信号得以处理并互相协调,以便提供这样的输出信号,其并非是两个信号的简单相加,而是一个基于另一个的两个信号的关联,该输出信号因此提供协同作用的结果,其可以从在两个部段中采集的信号的总和得到。
在图1A的下部简要地表示了两个信号的处理。视频信号“运动捕捉”和肌电图描记信号“EMG”被适时采集并同步。随后,提供的是,提取经同步的视频特征以及经同步的EMG特征,并且将它们叠加在个人身体的动力学状态运动所分成的多个帧上。随后,使用考虑到了环境的校正或衡量因数,分开在动作上的经同步的视频特征以及经同步的EMG特征合并在一起,校正:在这样的意义下,所提供的是参数型的测量。
因此,该过程能够提供由导出自有区别的两个采集部段的两个原始信号确定的输出导出自,并且该输出还受环境影响以及在视频信号和EMG信号之间的相互影响的影响。输出信号能够用作控制阿凡达的移动(例如在视频游戏控制台上),对于个人动作的通用校准识别(例如用于具体命令的执行),对于个人的移动模式中错误的检测(例如为了对运动锻炼或力的施加进行校正动作的目的)等。
图1B示意性地显示了在本发明的***中采用的硬件的可能构造。
服装1(绑带、运动衫、潜水服、裤子等)属于第一采集部段A,服装1设置有电极2和表面肌电图描记采集卡(SEMG)3,表面肌电图描记采集卡(SEMG)3对于每个电极2或成对的电极2具有一个(或优选多个)信道,服装1能够采集、过滤并采样在肌肉收缩期间发出的电信号;参考手臂活动,适合于本发明的***的有利构造意味着在肱二头肌上具有成对的2i电极,在肱桡肌肌肉(brachio-radial muscle)上具有成对的电极2ii,在肘部上具有参考电极2iii,并且在肱三头肌上具有成对的电极2iv。
视频传感器(RGB摄像机、深度图摄像机、具有标志物的IR运动捕捉摄像机、运动感测输入设备)5属于第二采集部段B,视频传感器5能够(以预先设定的频率,例如30Hz)采集个人移动动力学状态或他/她的身体的特定部分(在示出的实例中,手臂移动)的图像序列。
该***进一步包括处理单元6,肌电图描记卡3和视频传感器5以任何已知的方法连接到处理单元6,例如通过电缆或以无线方式(射频、红外等)。
计算机单元或处理器6具有信号同步设备7,其设置有用于产生单个的参考时间信号(参考时钟)的装置8,所述参考时间信号用于采集来自肌电图描记传感器3和视频传感器5的信号。因而,其设置成通过由参考时钟提供的时间标志物(时间戳)使两个信号的采集同步,参考时钟被每个传感器分配至每个数据采集。另外,计算机处理器6进一步具有用于所采集的信号的分析和分离处理(也即,基于传感器的类型过滤并清理每个信号)和/或联合处理(使用联合的信息合并信息并分开动作)的装置9。这些分析和处理装置9能够实时地或以时移的方式在采集的信号上进行操作。
另外,根据本发明,分析和处理装置9关联了人工智能应用(人工智能方法和工具通常是“机器学习”、ANN、SVM、HMM等)。例如,可以使用专家***10作为人工智能应用,其为能够再现在特定的活动领域中一个或更多人经历的表现的计算机***并包括推导机制(inferential motor),适当地储存在数据库11中的演绎规则通过该推导机制应用到来自分析和处理装置9的数据。表述“推导机制”理解为标准或专有应用,其执行这样的算法,该算法能够基于使用者动作来得出逻辑结论,所述使用者动作通过来自采集传感器的引入数据而得到检测。
通过推导机制,应用人工智能(比如,机器学、ANN、SVM、HMM等)的方法和工具的典型演绎规则,导出自两个采集部段A和B的信号得以关联。
另外,处理单元6具有连接到使用者界面12的输出,通过使用者界面12,使用者获得专家***10检测、采集并提取的肌肉活动的特征的分类。使用者界面12以图形方式(例如,在监控器上)、音频方式(例如,通过扬声器)或有触觉的方式对使用者显示了处理的结果;这样的通过使用者界面12表达的结果取决于应用该***的应用的类型(康复、游戏、运动)。
数据库11的内容(专家***10从数据库11的内容获得信息)取决于参考环境:因此,例如,对于在健身房中的应用,提供了关于待提升的负重的信息,对于视频游戏应用,提供了关于游戏控制的信息等等。数据库通常包括在专家***中使用的使用者的信息(比如,体重、脂肪量、身高、年龄、性别),以便基于使用者执行的动作得出符合逻辑的结论;数据库11还包含先前动作的结果,从而专家***可以执行在不同动作之间的或在不同时间执行的相同动作之间的比较并将其提供给使用者(也即,以便显示在运动中的提高和改进)。
在数据库11中,例如,能够存储涉及使用者的生理参数(身体质量指数、脂肪量指数、身高、体重、人体测量等)的信息和关于其动作的信息。
用更一般的话说,应理解为,也基于传感器的选择,信号的测量和采集以参数化的方式执行。换言之,传感器精确度(以及由此的成本)以及在提供测量的精确度根据应用的类型进行选择和/或调整。作为实例,对于专业运动员所开发的***和对于业余运动员所开发的***可以共享相同的推导机制以及相同的用于信号处理的规则和模块,但是它们就硬件和软件装备而言而提供了不同的选择。作为结果,根据所开发的应用,存在着处理时间、精确度和由***释放的信息量的差异。
根据进一步实施方案,***也能够通过将来自肌电图描记传感器3和视频传感器5的信息与来自一个或多个其他传感器(其检测感兴趣的大量的肌肉组织的动力学状态移动)的其他信息集成而进行操作。这样的其他传感器可以为加速计、陀螺仪、编码器、移动传感器、位置传感器、速度传感器、接近度传感器、接触传感器、至少一个其他的显示传感器等等。类似地,***能够将来自部段A和B的信息与来自一个或多个其他传感器(其检测大量的由使用者施加的肌肉力量)的信息进行集成。
特别地,根据本发明,已证明在被该***采用时是极为有利的传感器为GSR(皮电反应电阻(galvanic skin resistance))传感器,:通过该传感器的测量,***获得皮肤阻抗变化(例如,由于汗水造成的)的测量;利用该测量,***能够调整使用者的具体条件,以便提供标准化的并可靠的输出数据;特别地,检测到的阻抗值被***用以实时改变EMG传感器的增益,并且作为待进入推导机制的进一步的信息。
用于肌电图描记传感器3的任意信道的其他传感器为力敏传感器(负载传感器)以及类似传感器,或用于检测使用者的其他生理参数量的传感器(比如,心跳传感器、用于血压、温度、瞳孔的扩张的传感器……)。
在特定的优选的实施方案中,根据本发明的***还采用通过特殊方法足以提供使用者的情绪状态(压力水平、兴奋度、平静度等)的信息特征的类型和数量的传感器,其本身被称为“情感计算(affectivecomputing)”。因而***也能够测量在使用期间的使用者的情绪状态;该检测在各种应用场合中很重要,例如在游戏会话(session)期间,该***(也可能是游戏)能够根据检测到的情绪状态而在数据库中记录情绪数据和/或改变游戏反应或运动的管理。
图3显示了根据本发明的***的概念上的操作的流程图。使刚刚描述的装置部件(硬件)根据下述各项操作:第一校准阶段进行,校准采集的信息并可以针对特殊环境(专家***将在该特殊环境中使用)而训练专家***;采集方案的第二步骤;数据处理和输出结果数据的随后的步骤。采用这样的结果数据,可以在采集步骤利用反馈而做出优选行动。
在下文中,得以详细描述根据本发明的处理的各步骤。
作为引文,在肌肉操作期间收集由肌肉释放的电信号的电极2位于正在讨论的使用者的身体部分上。在显示的情况中被包含在服装中的电极2也可以直接地应用在使用者的皮肤上而不用服装的辅助。电极2连接到肌电图描记采集卡3,而肌电图描记采集卡3可以包含在服装中。***可以包括多个采集卡和多个电极。肌电图描记卡3通过电缆和/或无线地连接到电子处理器6。然后视频传感器5被定位,从而其适当地为使用者(或者至少为也安装了电极2的特定肌肉装置)取像;为提高计算机***的视频图像识别能力,也可以应用光学标志物14(也即,关于场景的剩余部分,视频传感器5唯一地识别的物体)。在图1B中显示的情况中,其中视频传感器5使用光学标志物14,所述标志物必须位于使用者的身体上或***服装的预先设定的位置中,以便允许视频传感器5通过跟踪与身体部分集成的已知点(与光学标志物14吻合)来采集使用者的复杂移动。在视频传感器5不采用标志物的情况下,使用者的身体部分的移动通过计算机***经由适当的光学识别算法(例如,在一些游戏控制台中采用的算法,比如MicrosoftCorporation的或Sony Computer Entertainment Inc.的控制器Playstation )来进行识别并重构。
通过两个采集部段A和B,采集使用者的身体部分(例如,任意手臂)的移动以及在电极2所安装至其上的肌肉中产生的电脉冲的信号(直接数字式的,或随后转换成数字信号的模拟信号)。图6以示例方式显示了在时间上采集的信号的七张图,前三个指肌电图描记传感器的三个不同信道,并且随后四个是指视频传感器。特别地,根据图6,能够理解的是,移动的动力学状态图像能够从视频传感器获得,从移动的动力学状态图像可以提取多种参数:例如,从每个信道(在手部的一侧并且在肘部的另一侧)提取关于时间的位置和速度信息(数据)。
特别地,在前三个图区中,显示了通过三个各自的电极信道采集的电信号的振幅;在第四和第五图区中,分别显示了沿着参考轴的手部的关于时间的位置信号和速度信号;在第六和第七图区中,分别显示了围绕参考轴的肘部的关于时间的角度位置信号和角度速度信号。
图7显示了在肌电图描记采集部段中执行的示例采集过程。
优选地在多个信道(N)上,一个或多个电极以模拟的方式在肌肉中采集电活动的信号。在EMG卡中,信号被应当地以特定增益放大,并且接着应用高通滤波器和抗混淆滤波器。在将信号传递至处理单元之前,信号被转换成数字形式(A/D转换器),并且通过电缆或无线地发送至通信模块,通过所述通信模块,其被发送至处理单元,所述处理单元也可以为通用个人计算机的形式。
图8显示了在视频采集部段中执行的示例采集过程。
一个或多个数字视频设备(网络摄像机、视频摄像机、多传感器摄像机……)给个人的部分或整个身体取像,采集通过算法对构建更加复杂的信息有用处的数据(所述算法本身已知),比如,任何标志物的位置和/或深度图和/或rgb图像和/或该部分(例如,手臂+肘部)的骨架。这种复杂的信息被发送至通信模块,所述通信模块将复杂的信息传输至处理单元。
在***操作期间,也能够采集来自额外的传感器的其他信号,比如上面提到的那些信号。
根据环境,信号以预先设定的时间帧实时地进行采样。因而参考时间帧限定了参考时钟,通过所述参考时钟,获得了所采集的各种信号的时间同步。
从而可以随着时间获得跟随通过信号同步器提供的单个参考时间信号而同步的传感器读数。
由于通过任意传感器的所有的采集参考(如所陈述的)单个的时间时钟(时间戳)的事实,因此在处理单元(用于随后的涉及使用者动作的信息的提取)中,来自两个采集部段A和B的传感器的以及可能来自其他传感器(但是至少来自GSR传感器)的信息被随后合并。因此,可以确定,例如,使用者是否施加等距的力(也即,甚至没有具体移动的动作)或者甚至以相同的速度和加速度分量执行的多个移动是否需要不同的肌肉力,例如,在提升运动的情况下,所述提升运动以相同的速度和加速度但是以不同的负载(=重量)来执行。
如图3所示,在第一校准阶段中,数据采集和同步操作如上所述地发生,但是已经事先提示的使用者输入一些他/她的生理参数(身高、体重、性别、年龄等),并且执行一些预先设定的活动以初始化一些工作参数。特别地,提示使用者执行预先设定的移动并且施加预先设定的力,以便整调***采集比例尺,去除噪声导致的偏移,其是例如由于电极失效或由于电极的不正确定位(在最后的情况中,使用者将被警告不正确定位)所引起的。因此,在该阶段中,***能够分析使用者的动作,通过该动作语义上地了解使用者的动作的参考环境中的意思(例如,在健身房运动期间提起重物,或执行手臂的向右移动动作以便用于控制的仿真等等)。该活动允许获得信号的整调,所述信号是***所知道的标准动作的代表。
为了分析动作,分析和处理装置9从检测到的原始数据中提取所有对于将正确的意思分配至在参考环境中分析的动作所需的所有信息。因此对于每个采样的信号,分析和处理装置9提取在时间帧中代表信号的相关特性信息的一段数据或数据组。为了获得特性信息,执行信号值的提取操作;例如,特性信息可以为平均值、绝对值、位置导数等等。
根据本发明,在校准阶段中,通过如上所述的GSR传感器,皮肤阻抗的采集起到了重要的作用。特别地,在***中,设置阻抗传感器以测量皮肤阻抗。
这样的阻抗传感器连接到计算机处理器6,并且可以集成在肌电图描记采集部段中或不集成在肌电图描记采集部段中,并且允许通过至少两个检测电极测量皮肤阻抗。
这样的阻抗测量有利地用于实时调整肌电图描记传感器的每个信道的增益:特别地,增益以直接地与检测到的阻抗值成比例的方式进行改变,以便校准对应的比例尺;例如,利用出汗的皮肤执行的以及利用干燥的皮肤执行(相同的动作(力、速度等))的肌电图描记数据的采集将提供本身非常不同的读数,并且因此将使两个运动无法比较,从动力学状态的和运动学状态上的观点来看,其运动是等同的。皮肤阻抗的检测允许识别两个不同的条件,并且因此允许将采集的数据校正,以便为将数据标准化并且使它们在不同的皮肤条件下具有可比性。而且,皮肤阻抗信号提供出汗的测量,并且因此为在动作期间的测量使用者的疲劳度的支持值。
由分析和处理装置9提取的该特性信息然后在校准阶段的结尾存储,以便通过专家***10来使用,从而接着基于环境(包括在数据库中的信息)、在运行时阶段执行的动作来分类。
图4显示了运行时采集步骤的流程图。包括传感器检测、信号采集和数据同步的第一部分在校准步骤中发生。随后的处理部分依赖于在校准阶段存储的数据。
如在图5中更好的显示的是,在运行时处理步骤中,从采集的信号中提取特性信息(特征1,...,特征N),并且接着基于在校准阶段存储的参数,执行信号分类以接着能够提供适于具体应用的输出(装置的控制,在显示器上的物体的表示的控制,处理的统计数据...)。
特别地,采集的同步信号得以分析并处理,接着导出自分析和处理的数据被传输至专家***10,专家***10执行肌肉活动的特性信息的分类。特别地,来自不同传感器的同步的信号进行过滤和清理以免于可能的噪声。随后,根据这样的原始信息,得以导出各种更复杂的特征(比如,平均数、频率、位置、速度、加速度、身体部件的抽搐)。
在本文下面报导的表格1中,列出了可以从EMG信号导出的一些特征。表格1
对于由EMG和GSR信号提供的信息和在任何情况下由设置在***中的所有其他可选择的传感器提供的信息来说,由于公共时钟,所以运动学状态特征总是以相关联的方式输入专家***中。从EMG信号提取信息的方式本身是已知的:作为实例,参看Md.R.Ahsan,Muhammad I.Ibrahimy,Othman O.Khalifa,"EMG Signal Classificationfor Human Computer Interaction:A Review",European Journal ofScientific Research Vol.33 No.3(2009),pp.480-501中所描述的。
导出自分析和处理的相同数据可以用于专家***10的训练。
通过这种采集和分析***和方法,能够描述受影响的肌肉或肌肉区的收缩水平,可以描述肌肉或肌肉区的疲劳度、肌肉活动的同步、移动同步、动作运动学状态(位置、速度、加速度)。因此,可以将每个动作分割成子动作,根据子动作的类型将它们互相区分,例如,从移动(当出现时)的角度和涉及肌肉活动的角度两者来区分动力学状态和静态之间的移动。因此,可以将肌肉活动指向不同类型的子动作,以便识别激活的肌肉群,识别动作,在动作期间检测疲劳度水平,区分不同类型的收缩,使使用者能够改进给定运动/姿态的执行,检测关于正确的运动执行的异常现象,监测训练/康复进展。
除了其他效果之外,本发明允许实施新的人机(计算机)互动,例如用于视频游戏(控制是按照移动+肌肉力来表达的)。
正如所述的,输出信息可以在不同的硬件/软件平台、手机或固定设备(例如,智能手机、平板电脑、pc笔记本等)上以不同方式提供至使用者。该信息还能够通过视频和/或音频和/或触觉设备来提供。
***输出数据也可以有利地用于反馈检查,典型地用于***构造的自我调整。事实上,采集部段数据(该数据与基于来自其他部段的信息所期望的数据不一致)的检测可以触发自我调整装置的动作。
类似地,自我调整可以利用先前知识基本存档自动地干涉导出自肌电图描记信号以及视频信号的结合的比较的不一致信号。
因此,装置能够适应于其物理构造,以便基于通过以上传感器提取的信息而改进采集质量。特别地,基于从视频信号和/或肌电图描记信号提取的信息,***能够基于主体的移动的先前知识(知识库)来标示信号的处理异常现象。
在获得一致的肌电图描记信号和不一致的视频信号的情况下,***可以能够进行动作并改变(当然,在如果具体构造允许它的情况下)用于视频采集的操作模式,例如视频传感器的缩放和/或全景(PAN)和/或倾斜(TILT)的水平。因此,视频***被命令基于正确的肌电图描记采集而聚焦于以非正常方式检测到的部分。
因而装置能够解决异常并将其本身正确地进行配置,以便也允许稳健并可靠地采集因行动而可能被忽视的那些部分。
反之亦然,在根据一个或多个肌肉群的活动应当得到使身体移动加亮的视频信号(基于储存在数据库中并由专家机制10的推导机制进行解释的信息)、但是肌电图描记信号不应当检测这样的活动的情况下,装置能够对于肌电图描记传感器的每个信道及其增益实时地改变,以便获得肌电图描记信号的正确显示。
此外,如以上所看出的,肌电图描记传感器的增益根据由对应的皮肤传感器检测到的阻抗值来改变。
本发明的***允许使用视频信号以3D重新构造人像(在术语中已知为骨架)。骨架允许在3D空间(例如,速度、肢体加速度、移动轨迹等)中计算主体的移动。
在这个语境下,通过术语骨架,使用***的使用者身体及其相互作用的表示在定性和定量方面应当被指定为:通常,除了使用者身体的几何图像之外,骨架为还包括相对移动、力、疲劳条件、错误和其他使用者条件的表示。骨架表示可以通过可以为图形(视频)的、音频(扬声器)的或触觉的界面提供。
通过在文献中已知的算法,从视频信号提取骨架是可能的。任何异常移动都可以使用与如下这样的移动向关联的上述骨架和EMG信号标示:在专家***的先前训练和移动的时间顺序是已知的情况下,***能够自动地标示与知识库不相匹配的移动。例如,专家***标示运动学状态和肌肉力并评定其是不正确的:因此,其标示成移动是否不正确,以及其不正确到什么程度/其怎样不正确(例如,如果移动关于另一个移动提前或延迟执行,则因此不具备正确的协调)。作为选择,专家***可以确定的是,针对设定训练/游戏的类型,使用者的移动/运动的类型(即,重量、重复的数量、疲劳度、压力(如果提供了用于情感计算的可选择的传感器))不正确。
如上所述,本发明的***可以有利地用在各种领域中,比如:体育运动(专业的;对于健身房来说,集成在装备中;家用/业余爱好,用于通过安装在个人计算机/控制台上的合适的软件来在家训练),康复(医院/物理治疗中心;家,通过安装在个人计算机/控制台上的合适的软件),游戏(在计算机和控制台上的游戏)。
在健身房或在物理治疗领域,***能够包括使用者的动作的运动学状态和动力学状态,并且能够引导所述使用者接近正确的执行运动姿势(校正其位置),执行时间以及身体的正确使用,以便改善技巧和使用者的健康,或者为了独立地引导使用者(因此没有专家(例如,理疗医师)的帮助)以正确的执行受伤后的康复运动。在处理的结束时,***可以向使用者提供表现水平标记,从而使用者可以容易并直观地将其与期望的表现模型进行比较。
在视频游戏环境中,利用本发明的***,可以限定输出控制,所述输出控制除了使用者的移动以外,还考虑力的水平、肌肉疲劳度的水平、移动同步以及肌肉活动速度。从而其可以创造相互作用的新方式(到目前为止并未出现在市场上),显著地提高了使用者的参与水平并使得产生了新的视频游戏的种类。
在所有这些环境中,可行的是在社会网络中分享该***处理的一些成果。
图9显示了根据本发明的***对于一个用于身体运动和体育训练的装备的可能的应用。
当使用者在肌肉训练机器处进行身体运动时,视频设备采集移动骨架的图像;同时,嵌入使用者的训练服中的一系列电极采集在多个各自的信道上的一系列信号,例如,与手臂肌肉、后背肌肉以及肩部肌肉相对应。使用本发明的***的数据的处理允许提供作为输出的基于期望模型的肌电图描记信号与移动一致的指示,并且反之亦然。一旦***在两个采集部段接收的数据和期望的数据之间的相关性中检测到不一致性或矛盾,其发布相关指示(例如,在显示器上以可视警告形式),所述相关指示使使用者以与达到期望的模型或预先存储的模型相符合,或者与在***数据库中校准步骤中建立的模型相符合的方式改变姿势或力。
然而,应当理解的是,本发明必须考虑为不受限于如上说明的特定布置,其仅仅示例实施方案,但是不脱离本发明的保护范围的不同变体也是可能的,如同权利要求书所限定的。
特别地,在本发明中示例性地描述的许多元件可以由技术上等同的元件来取代。根据本领域的需求和状态,在实践中使用的材料以及尺寸能够为任意一种。
尽管没有提供关于处理单元(其中包括了设置有带有推导机制的专家***的分析和处理装置)的特征的具体指示,但是其可以为具有计算能力的个人计算机或移动设备,本地布置(关于两个数据采集部段)或者远程放置的服务器,通过远程放置的服务器,计算容量得以分发至一系列类似的网络***。
Claims (13)
1.一种用于个人的肌肉活动的采集和分析的***,至少包括肌电图描记采集部段(A)和视频采集部段(B)、计算机处理器(6)和使用者界面(12),其中,肌电图描记采集部段(A)和视频采集部段(B)通过各自的传感器至少采集个人的肌肉群的第一电信号和至少所述肌肉群的第二数字视频信号,由所述计算机处理器(6)处理的输出通过使用者界面(12)提供,其特征在于
所述计算机处理器进一步包括与所述肌电图描记采集部段(A)和所述视频采集部段(B)的通信接口、演绎规则的数据库(11)以及分析和处理装置(9),其中,分析和处理装置(9)设置有采用推导机制的专家***(10),利用所述推导机制,应用所述演绎规则,所述肌电图描记采集部段(A)和所述视频采集部段(B)的所述第一和第二信号被互相关联,其中所述演绎规则特定于设置在所述数据库(11)中的人工智能的方法和工具,其特征还在于
进一步提供了至少一个个人的皮肤阻抗的检测传感器,其确定阻抗值以用作肌电图描记采集部段(A)的所述传感器的增益的校正参数。
2.根据权利要求1所述的***,其中采用推导机制的所述专家***(10)的上游提供了具有参考时钟的同步装置,通过具有参考时钟的同步装置,所述第一和第二数字信号被分割成时间帧并且在时间上同步。
3.根据权利要求1或2所述的***,其中所述分析和处理装置(9)在所述同步的数字信号上以时移方式进行操作。
4.根据前述任意一项权利要求所述的***,其中所述肌电图描记部段(A)至少包括多个电极传感器(2),多个电极传感器(2)被应用成与使用者的肌肉装置接触。
5.根据前述任意一项权利要求所述的***,其中所述皮肤阻抗传感器连接到所述计算机处理器(6),并且对应信号用作所述肌电图描记部段(A)的传感器(2)的每个信道的增益的调整参数。
6.根据前述任意一项权利要求所述的***,其中不一致参数确定为在所述第一和第二信号的结合以及存储在所述数据库(11)的参考值之间的比较,通过所述不一致参数,提供了用于***物理构造的自我调整装置的输出。
7.一种用于个人的肌肉活动的采集和分析的方法,包括采用如前述任意一项权利要求所述的***的阶段,以便
以临时同步的方式分别通过肌电图描记采集部段(A)和视频采集部段(B)至少采集个人的肌肉群的第一电信号以及至少所述肌肉群的第二数字视频信号,
将所述第一和第二同步信号传输至计算机处理器(6),计算机处理器(6)设置有采用推导机制的专家***(10),利用所述推导机制,应用设置在连接到计算机处理器(6)的数据库(11)中的演绎规则,所述第一和第二数字信号被相关联,以及
向使用者界面(12)发布所述关联的结果。
8.根据权利要求7所述的方法,其中提供了使用者皮肤的阻抗值的检测步骤,对应于所述肌电图描记采集部段(A)的传感器(2),并且提供了以与所述阻抗值成比例的方式进行的所述传感器(2)增益的随后调整。
9.根据权利要求7或8所述的方法,其中基于所述关联,所述专家***(10)将使用者的肌肉活动的特征进行分类。
10.根据权利要求7到9中的任意一项所述的方法,其中提供了所述专家***(10)的预训练步骤,其中采集对应于由使用者执行的已知肌肉活动的所述第一和第二信号,以便建立存储在所述数据库(11)中的比较模型。
11.根据权利要求7到10中的任意一项所述的方法,其中,基于所述关联,所述第一和第二信号的结合与存储在所述数据库(11)的参考值之间进行比较,以便确定不一致参数,通过所述不一致参数,提供了用于***的物理构造的自我调整装置的输出。
12.根据权利要求7到11中的任意一项所述的方法,其中肌电图描记采集部段(A)和视频采集部段(B)的所述信号得以相关联,从而提供使用者的骨架。
13.一种运动训练方法,包括数字信号的采集步骤和比较步骤,所述数字信号代表运动员的移动,所述比较步骤在使用者界面(12)上实施,以提供校正动作的输出表示,所述校正动作待被应用至所述运动员的移动以实现特定的运动表现,其特征在于,所述方法包括根据权利要求7到12的任意一项所述的步骤。
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