CN114931743A - 运动评估方法、运动评估装置、电子设备和可读存储介质 - Google Patents

运动评估方法、运动评估装置、电子设备和可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种运动评估方法、运动评估装置、电子设备和可读存储介质，该方法包括：获取用户的第一运动图像，并根据第一运动图像识别用户在运动准备阶段的骨骼关键点的第一坐标，以及根据第一坐标确定基准动作；获取用户的第二运动图像，并根据第二运动图像识别用户在运动进行阶段的骨骼关键点的第二坐标；根据第二坐标和基准动作，评估第二坐标对应的运动动作的标准程度；根据用户的用户信息和运动动作的标准程度，生成用户的运动结果。本申请实施例，实现了用户运动动作标准程度识别的准确性，提高了用户的运动效果。

Description

运动评估方法、运动评估装置、电子设备和可读存储介质
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其是涉及到一种运动评估方法、运动评估装置、电子设备和可读存储介质。
背景技术
目前有很多健身类APP，可以通过文字、视频等形式对动作要点进行讲解示范，让用户可以在家中进行锻炼，节省了去健身房的时间和金钱。
但是，对于运动新手来说，虽然学习了标准动作，却无法知道自己做的动作是否标准，没有教练在旁边纠正错误，不但运动效果大打折扣，甚至会产生运动损伤。此外，很多APP训练时默认假设用户在同步运动，但用户是否真的在运动就不得而知，训练倒计时结束后自动生成运动成绩，计算卡路里、生成运动排名等信息，但用户可能根本就没有参与运动，无法起到监督作用，各种作弊手段也使得排名信息不可信，消磨用户积极性。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种运动评估方法、运动评估装置、电子设备和可读存储介质，实现了用户运动动作标准程度识别的准确性，提高了用户的运动效果。
第一方面，本申请实施例提供了一种运动评估方法，包括：获取用户的第一运动图像，并根据第一运动图像识别用户在运动准备阶段的骨骼关键点的第一坐标，以及根据第一坐标确定基准动作；获取用户的第二运动图像，并根据第二运动图像识别用户在运动进行阶段的骨骼关键点的第二坐标；根据第二坐标和基准动作，评估第二坐标对应的运动动作的标准程度；根据用户的用户信息和运动动作的标准程度，生成用户的运动结果。
根据本申请实施例的上述运动评估方法，还可以具有以下附加技术特征：
在上述技术方案中，可选地，根据第一坐标确定基准动作，包括：在第一坐标满足预设条件的情况下，记录第一坐标对应的运动动作为基准动作；其中，预设条件包括第一坐标的连接线上的各个夹角角度分别处于对应的预设角度范围。
在上述任一技术方案中，可选地，该方法还包括：在第一坐标满足预设条件的持续时长大于或等于第一阈值的情况下，发出第一提示信息，第一提示信息用于提示用户进行运动。
在上述任一技术方案中，可选地，根据第二坐标和基准动作，评估第二坐标对应的运动动作的标准程度，包括：将第二坐标的连接线包括的各个夹角角度，与基准动作对应的第一坐标的连接线包括的各个基准夹角角度进行相应比较，得到角度误差；根据角度误差，确定运动动作的标准程度。
在上述任一技术方案中，可选地，骨骼关键点包括第一关键点和第二关键点，第一关键点与运动动作的关联程度大于第二关键点与运动动作的关联程度；根据角度误差，确定运动动作的标准程度，包括：根据第一关键点对应的夹角角度与基准夹角角度的第一角度误差，判断运动动作是否有效；在运动动作有效的情况下，根据第二关键点对应的夹角角度与基准夹角角度的第二角度误差，确定运动动作的标准程度。
在上述任一技术方案中，可选地，该方法还包括：在运动动作无效或运动动作的标准程度小于第二阈值的情况下，发出第二提示信息；其中，第二提示信息包括以下至少一种：标记信息、语音信息、推送信息。
在上述任一技术方案中，可选地，在第二提示信息包括标记信息的情况下，标记信息包括第二坐标的连接线；发出第二提示信息，包括：在第二坐标的连接线上，确定与基准夹角角度的角度误差大于或等于第三阈值的目标夹角，并确定目标夹角对应的第一线段；显示第二坐标的连接线，且连接线上的第一线段以第一形式显示、除第一线段外的第二线段以第二形式显示，其中，第一形式与第二形式不同。
第二方面，本申请实施例提供了一种运动评估装置，包括：获取模块，用于获取用户的第一运动图像；识别模块，用于根据第一运动图像识别用户在运动准备阶段的骨骼关键点的第一坐标；评估模块，用于根据第一坐标确定基准动作；获取模块，还用于获取用户的第二运动图像；识别模块，还用于根据第二运动图像识别用户在运动进行阶段的骨骼关键点的第二坐标；评估模块，还用于根据第二坐标和基准动作，评估第二坐标对应的运动动作的标准程度，以及根据用户的用户信息和运动动作的标准程度，生成用户的运动结果。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器和存储器，存储器存储可在处理器上运行的程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，可读存储介质上存储程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现如第一方面的方法的步骤。
第五方面，本申请实施例提供了一种芯片，芯片包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面的方法。
第六方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面的方法。
在本申请实施例中，获取用户的第一运动图像，该第一运动图像是在用户的运动准备阶段所获取的图像，基于人体姿势识别框架，准确地识别出此时用户的各个骨骼关键点的第一坐标。获取用户的第二运动图像，该第二运动图像是在用户的运动进行阶段所获取的图像，基于人体姿势识别框架，准确地识别出用户当前运动动作下各个骨骼关键点的第二坐标。将第二坐标与基准动作下的骨骼关键点的第一坐标进行比较，评估用户当前运动动作的标准程度。运动结束后，根据用户信息、动作有效次数或时长、不标准动作等参数，综合计算用户的运动得分和消耗的卡路里数量，也即生成用户的运动结果。本申请实施例，能够通过识别运动中的人体关键点信息判断运动动作的标准程度，从而实现运动中准确地进行动作计数或计时，提高运动得分计算的精准性，使得运动得分排名更加准确，能够更好的体现实际的运动效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1示出了本申请实施例的运动评估方法的流程示意图；
图2示出了本申请实施例的电子设备显示的跪姿俯卧撑模型的示意图；
图3示出了本申请实施例的电子设备显示的用户跪姿俯卧撑的示意图之一；
图4示出了本申请实施例的电子设备显示的用户跪姿俯卧撑的示意图之二；
图5示出了本申请实施例的电子设备显示的用户跪姿俯卧撑的示意图之三；
图6示出了本申请实施例的运动评估装置的结构框图；
图7示出了本申请实施例的电子设备的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的运动评估方法、运动评估装置、电子设备和可读存储介质进行详细地说明。
本申请实施例提供了一种运动评估方法，该运动评估方法可以应用于电子设备，电子设备安装有摄像头，该摄像头用于拍摄用户的运动图像，或者，电子设备能够接受外部摄像装置发送来的用户的运动图像，用户的运动图像包括图片或视频。如图1所示，该运动评估方法包括：
步骤101，获取用户的第一运动图像，并根据第一运动图像识别用户在运动准备阶段的骨骼关键点的第一坐标，以及根据第一坐标确定基准动作；
在该步骤中，获取用户的第一运动图像，该第一运动图像是在用户的运动准备阶段所获取的图像。基于人体姿势识别框架，准确地识别出此时用户的各个骨骼关键点的第一坐标，其中，用户的骨骼关键点包括眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵、肩关节、手肘、手腕、髋关节、膝关节、脚踝等，得到这些骨骼关键点的第一坐标后，就能判断出当前用户的姿势，如果当前姿势符合要求，则以该姿势作为该用户的基准动作。
步骤102，获取用户的第二运动图像，并根据第二运动图像识别用户在运动进行阶段的骨骼关键点的第二坐标；
在该步骤中，获取用户的第二运动图像，该第二运动图像是在用户的运动进行阶段所获取的图像。基于人体姿势识别框架，准确地识别出用户当前运动动作下各个骨骼关键点的第二坐标。
步骤103，根据第二坐标和基准动作，评估第二坐标对应的运动动作的标准程度；
在该步骤中，将第二坐标与基准动作下的骨骼关键点的第一坐标进行比较，评估用户当前运动动作的标准程度。
步骤104，根据用户的用户信息和运动动作的标准程度，生成用户的运动结果。
在该步骤中，用户信息包括预先录入的用户的身高、体重，以及对用户本次运动计时的运动时长。根据运动动作的标准程度确定是否对该运动动作进行计数，确定用户在运动过程中动作有效次数、不标准动作等参数。运动结束后，根据用户信息、动作有效次数或时长、不标准动作等参数，综合计算用户的运动得分和消耗的卡路里数量，也即生成用户的运动结果。
需要说明的是，在生成运动结果后，还可以给出动作改进建议及动作回放，帮助用户调整运动姿势。
本申请实施例，能够通过识别运动中的人体关键点信息判断运动动作的标准程度，从而实现运动中自动进行动作计数或计时。相对于相关技术，本申请实施例的技术方案具有更高的识别准确度，保证计数或计时的过程中不漏计、不错计。只有当动作更标准、数量更多时才能得到更高的运动得分，使得运动得分排名更加准确，能够更好的体现实际的运动效果。
值得注意的是，由于不同用户的体型(也即身高、体重等)不同，所以不同用户所做出来的标准动作也可能是不同的。如果对于所有用户均以一个预设的固定基准来判断其后续动作的标准性，则可能会导致判断的失误，降低了运动评估的准确性。所以，本申请实施例中，在运动准备阶段确定出针对当前用户的基准动作，进一步地保证了用户运动动作标准程度识别的准确性。
在本申请实施例中，进一步地，根据第一坐标确定基准动作，包括：在第一坐标满足预设条件的情况下，记录第一坐标对应的运动动作为基准动作；其中，预设条件包括第一坐标的连接线上的各个夹角角度分别处于对应的预设角度范围。
在该实施例中，判断骨骼关键点的第一坐标是否满足预设条件，在第一坐标满足预设条件时，表明用户已做好标准的姿势，此时记录当前姿势为基准动作。具体地，预设条件为第一坐标的连接线上的各个夹角角度分别处于对应的预设角度范围，例如，第一坐标的连接线上包括θ1、θ2、θ3、θ4四个夹角，则每个夹角角度都处于对应的预设角度范围时，也即，θ1处于第一预设角度范围、θ2处于第二预设角度范围、θ3处于第三预设角度范围、θ4处于第四预设角度范围，此时记录基准动作。
需要说明的是，上述预设角度范围为预先设置的能够满足不同体型的用户的固定参数，在此基础上，确定针对当前用户的基准动作，保证了用户运动动作标准程度识别的准确性。
在本申请实施例中，进一步地，该方法还包括：在第一坐标满足预设条件的持续时长大于或等于第一阈值的情况下，发出第一提示信息，第一提示信息用于提示用户进行运动。
在该实施例中，记录第一坐标满足预设条件的持续时长，当持续时长大于或等于第一阈值时，表明用户已做好运动准备，此时发出第一提示信息，该第一提示信息包括语音、文字等信息，以提示用户基准动作已记录完成，开始进行运动计数或计时。
通过上述方式，使得用户可以清楚地知晓可以进行运动以及开始进行计数或计时的信息。
示例性地，以用户进行俯卧撑为例。在运动开始前的运动准备阶段，如图2所示，在电子设备的屏幕上给定一个跪姿俯卧撑姿势的人体模型，提示用户按照给定的姿势做好准备，准备过程中会通过各个骨骼关键点的第一坐标计算第一坐标的连接线的夹角角度，只有当所有夹角角度都符合条件且保持稳定一段时间后，才认为用户准备完毕。
例如，如图3所示，跪姿俯卧撑要求背部挺直(肩关节、髋关节、膝关节三个点近似在一条直线上，夹角θ3大于第三角度)、膝盖着地、脚部抬起(髋关节-膝关节的连接线与膝关节-踝关节的连接线成一定夹角θ4，夹角θ4小于第四角度)、手臂伸直支撑地面(肩关节、手肘、手腕近似成一条直线，夹角θ1大于第一角度，且与躯干保持一定夹角θ2，夹角θ2小于第二角度)，当用户1秒内所有的角度都符合对应要求(也即处于对应的预设角度范围)时，自动开始训练并提示用户，同时记录当前的动作为基准动作。
对于平面中角度的计算进行说明：
设平面中有A(Ax,Ay)、B(Bx,By)、C(Cx,Cy)、D(Dx,Dy)四个点，从点A指向点B为向量v1，从点C指向点D为向量v2，则v1＝(Bx-Ax,By-Ay)，v2＝(Dx-Cx,Dy-Cy)，x、y分别表示横、纵坐标。
计算两个向量的夹角θ：
向量的点乘公式为v1·v2＝|v1||v2|cosθ。已知v1·v2＝v1x×v2x+v1y×v2y＝(Bx-Ax)×(Dx-Cx)+(By-Ay)×(Dy-Cy)，|v1|＝Math.sqrt((Bx-Ax)^2+(By-Ay)^2)，|v2|＝Math.sqrt((Dx-Cx)^2+(Dx-Cx)^2)，则cosθ＝v1·v2/(|v1||v2|)。
弧度＝Math.acos(cosθ)，角度θ＝弧度×180/π，角度的取值范围为[0,180°]。
通过上述公式能够计算出两个向量的夹角大小，但是无法判断v1和v2的夹角是顺时针旋转形成的夹角还是逆时针旋转形成的夹角。例如，在跪姿俯卧撑中当用户动作不规范时无法区分是撅臀还是塌腰。
为此，本申请实施例中，根据向量叉乘公式v1×v2＝|v1||v2|sinθ
v1×v2＝v1x×v2y-v2x×v1y＝(Bx-Ax)×(Dy-Cy)-(Dx-Cx)×(By-Ay)
当叉乘结果为正数时，表示夹角由逆时针旋转得到，当结果为负数时，表示夹角由顺时针旋转得到，当结果为0时，表示不需要旋转或任意方向旋转180°。
值得注意的是，由于电子设备屏幕的y轴正方向向下，在计算叉乘时需要先将y坐标取反。
所以，本申请实施例可以先用向量点乘公式计算出夹角，如果夹角不符合标准，再用叉乘公式判断夹角是顺时针旋转得到的还是逆时针旋转得到的，提高夹角确定的准确性，从而提高动作识别的准确性。例如，在跪姿俯卧撑的姿势判断中，可以先用向量点乘公式计算出夹角，如果夹角不符合标准，再用叉乘公式判断夹角是顺时针旋转得到的还是逆时针旋转得到的，从而判断是撅臀还是塌腰。
在本申请实施例中，进一步地，根据第二坐标和基准动作，评估第二坐标对应的运动动作的标准程度，包括：将第二坐标的连接线包括的各个夹角角度，与基准动作对应的第一坐标的连接线包括的各个基准夹角角度进行相应比较，得到角度误差；根据角度误差，确定运动动作的标准程度。
在该实施例中，将第二坐标的连接线包括的各个夹角角度，与基准动作对应的第一坐标的连接线包括的各个基准夹角角度进行相应比较，得到角度误差，例如，第一坐标的连接线上包括θ1、θ2、θ3、θ4四个基准夹角，第二坐标的连接线上包括θ12、θ22、θ32、θ42四个夹角，则得到角度误差Δθ1＝θ12-θ1、Δθ2＝θ22-θ2、Δθ3＝θ32-θ3、Δθ4＝θ42-θ4。
预先设定运动动作的多个标准程度，不同的角度误差对应不同的标准程度，进而根据计算得到的角度误差，确定运动动作的标准程度。例如，设定标准、较标准、不标准三个标准程度，Δθ1、Δθ2、Δθ3、Δθ4均处于允许误差范围，则运动动作为标准；Δθ1、Δθ2处于允许误差范围，Δθ3、Δθ4未处于允许误差范围，则运动动作为较标准；Δθ1处于允许误差范围，Δθ2、Δθ3、Δθ4未处于允许误差范围，则运动动作为不标准。
通过上述方式，实现对用户运动动作的标准程度的确定，以提高运动计数或计时的准确性，进而满足用户的运动体验。
在本申请实施例中，进一步地，骨骼关键点包括第一关键点和第二关键点，第一关键点与运动动作的关联程度大于第二关键点与运动动作的关联程度；根据角度误差，确定运动动作的标准程度，包括：根据第一关键点对应的夹角角度与基准夹角角度的第一角度误差，判断运动动作是否有效；在运动动作有效的情况下，根据第二关键点对应的夹角角度与基准夹角角度的第二角度误差，确定运动动作的标准程度。
在该实施例中，对于一项运动，预先设置与其关联的骨骼关键点，并且设置骨骼关键点与该项运动的关联程度。在进行运动动作的标准程度的判断时，首先利用与运动动作的关联程度较大的第一关键点的对应的夹角角度与基准夹角角度的第一角度误差，判断运动动作是否有效。如果确定运动动作有效，则进一步地，利用与运动动作的关联程度较小的第二关键点的对应的夹角角度与基准夹角角度的第二角度误差，判断运动动作的标准程度。
如果确定运动动作无效，则无需判断第二关键点的对应的夹角角度与基准夹角角度的第二角度误差，从而降低***数据处理资源的消耗。
示例性地，以用户进行俯卧撑为例，肩关节和手肘为第一关键点，臀部和腰部为第二关键点。运动过程中，首先根据肩关节、手肘对应的夹角角度判断运动动作是否有效，具体地，肩关节、手肘对应的夹角角度体现了肩部移动距离和手臂长度的比值，将其与基准夹角角度进行比较确定该运动动作是否有效，也即确定身体下降的高度是否足够。如果该运动动作有效，继续判断该运动动作是否标准，也即是否有撅臀(如图4所示)和塌腰(如图5所示)的动作。
例如，将一个标准的动作记为100分，如果下降的高度不够按比例给出80分或60分，如果还有撅臀或塌腰的动作，再额外扣20分，如果运动动作和基准动作差距过大，例如撅臀幅度过大、膝盖离地等，直接算做无效动作，不记分。
在本申请实施例中，进一步地，该方法还包括：在运动动作无效或运动动作的标准程度小于第二阈值的情况下，发出第二提示信息；其中，第二提示信息包括以下至少一种：标记信息、语音信息、推送信息。
在该实施例中，当运动动作无效，或者运动动作的标准程度小于第二阈值时，发出第二提示信息，以提醒用户运动动作无效或标准较低，从而使用户相应地进行动作的调整。
其中，第二提示信息可包括标记信息、语音信息、推送信息等，推送信息，也即，向用户的关联用户(例如教练)发送消息。
本申请实施例中，可视化地显示错误动作及语音提醒用户，能够在一定程度上替代教练的角色，让用户更标准的完成动作，每个动作都有反馈和评分，让运动更有趣。以及，避免用户长时间做一个错误的动作导致运动效果较差，甚至造成运动损伤，提高用户运动效果以及保证用户的运动安全。
在本申请实施例中，进一步地，在第二提示信息包括标记信息的情况下，标记信息包括第二坐标的连接线；发出第二提示信息，包括：在第二坐标的连接线上，确定与基准夹角角度的角度误差大于或等于第三阈值的目标夹角，并确定目标夹角对应的第一线段；显示第二坐标的连接线，且连接线上的第一线段以第一形式显示、除第一线段外的第二线段以第二形式显示，其中，第一形式与第二形式不同。
在该实施例中，可以利用对第二坐标的连接线上线段的不同显示形式，提示用户运动动作的不标准位置。确定第二坐标的连接线上与基准夹角角度的角度误差大于或等于第三阈值的目标夹角，构成该目标夹角的两个线段记为第一线段，第一线段的位置就是运动动作的不标准位置，而第二坐标的连接线上除了第一线段之外的其他线段(也即第二线段)就是运动动作的标准位置。
将第一线段和第二线段以不同的显示形式进行显示，其中，显示形式可包括粗细、颜色、图案、透明度中的至少一项，以区分出运动动作的标准位置和不标准位置。例如，当用户动作标准时，识别出的第二坐标的连接线用绿色折线连接，当用户动作不标准时，不标准位置的部分用红色折线连接，同时语音提示用户，纠正不标准的动作。
示例性地，如图4和图5所示，如果用户出现撅臀或塌腰的动作时，臀或腰的位置的线段加粗显示，以区别于标准位置的线段。
通过上述方式，使得用户能够直观地确定不标准位置，对错误动作提出矫正建议，以便用户及时调整动作，提高运动效果。
进一步地，作为上述运动评估方法的具体实现，本申请实施例提供了一种运动评估装置。如图6所示，该运动评估装置600包括：获取模块601、识别模块602以及评估模块603。
其中，获取模块601用于获取用户的第一运动图像；识别模块602用于根据第一运动图像识别用户在运动准备阶段的骨骼关键点的第一坐标；评估模块603用于根据第一坐标确定基准动作；获取模块601还用于获取用户的第二运动图像；识别模块602还用于根据第二运动图像识别用户在运动进行阶段的骨骼关键点的第二坐标；评估模块603还用于根据第二坐标和基准动作，评估第二坐标对应的运动动作的标准程度，以及根据用户的用户信息和运动动作的标准程度，生成用户的运动结果。
在该实施例中，获取用户的第一运动图像，该第一运动图像是在用户的运动准备阶段所获取的图像，基于人体姿势识别框架，准确地识别出此时用户的各个骨骼关键点的第一坐标。获取用户的第二运动图像，该第二运动图像是在用户的运动进行阶段所获取的图像，基于人体姿势识别框架，准确地识别出用户当前运动动作下各个骨骼关键点的第二坐标。将第二坐标与基准动作下的骨骼关键点的第一坐标进行比较，评估用户当前运动动作的标准程度。运动结束后，根据用户信息、动作有效次数或时长、不标准动作等参数，综合计算用户的运动得分和消耗的卡路里数量，也即生成用户的运动结果。本申请实施例，能够通过识别运动中的人体关键点信息判断运动动作的标准程度，从而实现运动中准确地进行动作计数或计时，提高运动得分计算的精准性，使得运动得分排名更加准确，能够更好的体现实际的运动效果。
在本申请实施例中，进一步地，评估模块603，具体用于在第一坐标满足预设条件，且满足预设条件的持续时长大于或等于第一阈值的情况下，记录第一坐标对应的运动动作为基准动作；其中，预设条件包括第一坐标的连接线上的各个夹角角度分别处于对应的预设角度范围。
在本申请实施例中，进一步地，该运动评估装置600还包括：提示模块，用于在第一坐标满足预设条件，且满足预设条件的持续时长大于或等于第一阈值的情况下，发出第一提示信息，第一提示信息用于提示用户进行运动。
在本申请实施例中，进一步地，评估模块603，具体用于：将第二坐标的连接线包括的各个夹角角度，与基准动作对应的第一坐标的连接线包括的各个基准夹角角度进行相应比较，得到角度误差；根据角度误差，确定运动动作的标准程度。
在本申请实施例中，进一步地，骨骼关键点包括第一关键点和第二关键点，第一关键点与运动动作的关联程度大于第二关键点与运动动作的关联程度；评估模块603，具体用于：根据第一关键点对应的夹角角度与基准夹角角度的第一角度误差，判断运动动作是否有效；在运动动作有效的情况下，根据第二关键点对应的夹角角度与基准夹角角度的第二角度误差，确定运动动作的标准程度。
在本申请实施例中，进一步地，提示模块，还用于在运动动作无效或运动动作的标准程度小于第二阈值的情况下，发出第二提示信息；其中，第二提示信息包括以下至少一种：标记信息、语音信息、推送信息。
在本申请实施例中，进一步地，在第二提示信息包括标记信息的情况下，标记信息包括第二坐标的连接线；提示模块，具体用于：在第二坐标的连接线上，确定与基准夹角角度的角度误差大于或等于第三阈值的目标夹角，并确定目标夹角对应的第一线段；显示第二坐标的连接线，且连接线上的第一线段以第一形式显示、除第一线段外的第二线段以第二形式显示，其中，第一形式与第二形式不同。
本申请实施例中的运动评估装置600可以是电子设备，也可以是电子设备中的部件，例如集成电路或芯片。该电子设备可以是终端，也可以为除终端之外的其他设备。示例性的，电子设备可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动上网装置(MobileInternet Device，MID)、机器人、超级移动个人计算机(Ultra-Mobile PersonalComputer，UMPC)、上网本或者个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等，还可以为服务器、网络附属存储器(Network Attached Storage，NAS)、个人计算机(PersonalComputer，PC)等，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例中的运动评估装置600可以为具有操作***的装置。该操作***可以为安卓(Android)操作***，可以为ios操作***，还可以为其他可能的操作***，本申请实施例不作具体限定。
本申请实施例提供的运动评估装置600能够实现图1的运动评估方法实施例实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例还提供一种电子设备，如图7所示，该电子设备700包括处理器701和存储器702，存储器702上存储有可在处理器701上运行的程序或指令，该程序或指令被处理器701执行时实现上述运动评估方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
需要说明的是，本申请实施例中的电子设备包括上述的移动电子设备和非移动电子设备。
存储器702可用于存储软件程序以及各种数据。存储器702可主要包括存储程序或指令的第一存储区和存储数据的第二存储区，其中，第一存储区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器702可以包括易失性存储器或非易失性存储器，或者，存储器702可以包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synch link DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DRRAM)。本申请实施例中的存储器702包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
处理器701可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器701集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理涉及操作***、用户界面和应用程序等的操作，调制解调处理器主要处理无线通信信号，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器701中。
本申请实施例还提供一种可读存储介质，可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述运动评估方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例还提供了一种芯片，芯片包括处理器和通信接口，通信接口和处理器耦合，处理器用于运行程序或指令，实现上述运动评估方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
应理解，本申请实施例提到的芯片还可以称为***级芯片、***芯片、芯片***或片上***芯片等。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该程序产品被存储在存储介质中，该程序产品被至少一个处理器执行以实现如上述运动评估方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本申请实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本申请的保护之内。

Claims (10)

1.一种运动评估方法，其特征在于，包括：
获取用户的第一运动图像，并根据所述第一运动图像识别所述用户在运动准备阶段的骨骼关键点的第一坐标，以及根据所述第一坐标确定基准动作；
获取所述用户的第二运动图像，并根据所述第二运动图像识别所述用户在运动进行阶段的骨骼关键点的第二坐标；
根据所述第二坐标和所述基准动作，评估所述第二坐标对应的运动动作的标准程度；
根据所述用户的用户信息和所述运动动作的标准程度，生成所述用户的运动结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一坐标确定基准动作，包括：
在所述第一坐标满足预设条件的情况下，记录所述第一坐标对应的运动动作为所述基准动作；
其中，所述预设条件包括所述第一坐标的连接线上的各个夹角角度分别处于对应的预设角度范围。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
在所述第一坐标满足所述预设条件的持续时长大于或等于第一阈值的情况下，发出第一提示信息，所述第一提示信息用于提示所述用户进行运动。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二坐标和所述基准动作，评估所述第二坐标对应的运动动作的标准程度，包括：
将所述第二坐标的连接线包括的各个夹角角度，与所述基准动作对应的所述第一坐标的连接线包括的各个基准夹角角度进行相应比较，得到角度误差；
根据所述角度误差，确定所述运动动作的标准程度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述骨骼关键点包括第一关键点和第二关键点，所述第一关键点与所述运动动作的关联程度大于所述第二关键点与所述运动动作的关联程度；
所述根据所述角度误差，确定所述运动动作的标准程度，包括：
根据所述第一关键点对应的夹角角度与所述基准夹角角度的第一角度误差，判断所述运动动作是否有效；
在所述运动动作有效的情况下，根据所述第二关键点对应的夹角角度与所述基准夹角角度的第二角度误差，确定所述运动动作的标准程度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
在所述运动动作无效或所述运动动作的标准程度小于第二阈值的情况下，发出第二提示信息；
其中，所述第二提示信息包括以下至少一种：标记信息、语音信息、推送信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述第二提示信息包括标记信息的情况下，所述标记信息包括所述第二坐标的连接线；
所述发出第二提示信息，包括：
在所述第二坐标的连接线上，确定与所述基准夹角角度的角度误差大于或等于第三阈值的目标夹角，并确定所述目标夹角对应的第一线段；
显示所述第二坐标的连接线，且所述连接线上的所述第一线段以第一形式显示、除所述第一线段外的第二线段以第二形式显示，其中，所述第一形式与所述第二形式不同。
8.一种运动评估装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户的第一运动图像；
识别模块，用于根据所述第一运动图像识别所述用户在运动准备阶段的骨骼关键点的第一坐标；
评估模块，用于根据所述第一坐标确定基准动作；
所述获取模块，还用于获取所述用户的第二运动图像；
所述识别模块，还用于根据所述第二运动图像识别所述用户在运动进行阶段的骨骼关键点的第二坐标；
所述评估模块，还用于根据所述第二坐标和所述基准动作，评估所述第二坐标对应的运动动作的标准程度，以及根据所述用户的用户信息和所述运动动作的标准程度，生成所述用户的运动结果。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的运动评估方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，其特征在于，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的运动评估方法的步骤。
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