(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 202210540473.5 (22)申请日 2022.05.17 (71)申请人 郑州大学第一附属医院 地址 450000 河南省郑州市二七区建 设东 路1号 (72)发明人 谭志梅　魏向阳　 (74)专利代理 机构 郑州意创知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 41138 专利代理师 张江森 (51)Int.Cl. G06V 40/10(2022.01) G06V 10/34(2022.01) G06V 10/74(2022.01) A61B 5/11(2006.01) (54)发明名称 一种基于Kinect的运动障碍康复训练系统 (57)摘要 本发明提供了一种基于Kinect的运动障碍 康复训练系统， 根据第一灰度图像和第二灰度图 像中Neck、 WristRight、 WristLeft骨骼点处的 Neck宽度、 WristRight宽度、 WristLeft宽度以及 用户身高得到用户画像， 获取用户输入的难易 度， 并根据用户画像计算得到与用户对应的训练 参数权重， 根据所述难易度、 所述训练参数权重、 骨骼点位置信息以及标准动作， 判断用户动作是 否合格。 本发 明解决了无法根据用户身体特征调 整用户动作的问题， 结合用户设置的难易度调整 康复训练， 而且只需要借助现有 的Kinect， 不需 要额外的设备， 十分适合在家庭中进行康复训练 的用户。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 114973322 A 2022.08.30 CN 114973322 A 1.一种基于Ki nect的运动障碍康复训练系统， 其特 征在于， 所述系统包括以下模块： 用户画像生成模块， 用于调整彩色图像和深度图像同步， 获取用户彩色图像， 将所述用 户彩色图像转换为第一灰度图像； 获取与所述用户彩色图像对应的用户深度图像， 将所述 用户深度图像转换为第二灰度图像； 根据第一灰度图像和第二灰度图像中Neck、 WristRight、 Wri stLeft骨 骼点处的Neck宽度、 Wri stRight宽度、 Wri stLeft宽度以及用户身 高、 性别得到用户画像； 训练动作判断模块， 获取用户输入的难易度， 并根据用户画像计算得到与用户对应的 训练参数权重， 根据所述难易度、 所述训练参数权重、 骨骼点位置信息以及标准动作， 判断 用户动作是否合格。 2.如权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述根据第一灰度图像和第二灰度图像中 Neck、 Wrist Right、 WristLeft骨骼点处的Neck宽度、 Wrist Right宽度、 WristLeft宽度以及 用户身高、 性别得到用户画像， 具体为： 对第一灰度图像和第二灰度图像分别执行： 获取Neck和Head骨骼点的直线L1， 在Neck 骨骼点处得到与直线L1垂直的线宽， 得到Neck宽度； 获取WristRight和ElboWrist骨骼点的 直线L2， 在WristRight骨骼点处得到与直线L2垂直的线宽， 得到WristRight宽度； 获取 WristLeft和ElbowLeft骨骼点的直线L3， 在Wri stLeft骨骼点处得到与直线L3垂直的线宽， 得到WristLeft宽度； 将第一灰度图像中Neck宽度和第二灰度图像中Neck宽度的平均值作为用户Neck宽度； 将第一灰度图像中WristRight宽度和第二灰度图像中WristRight宽度的平均值作为用户 WristRight宽度； 将第一灰度图像中Wri stLeft宽度和第二灰度图像中WristLeft宽度的平 均值作为用户WristLeft宽度； 通过Head骨骼点获得用户身高， 将所述用户身高、 性别、 所述用户Neck宽度、 所述用户 WristRight宽度、 所述用户WristLeft宽度作为用户画像参数。 3.如权利要求2所述的系统， 其特征在于， 所述根据用户画像计算得到与用户对应的训 练参数权重， 具体为： 根据所述用户身高、 性别获得与身高、 性别对应的用户Neck宽度标准 值、 用户WristRight宽度标准 值、 用户WristLeft宽度标准 值； 若Userneck+Userwristright+Userwristleft＞Sneck+Swristright+Swristleft， 则与用户对应的训练 参数权重 若Userneck+Userwristright+Userwristleft＝Sneck+Swristright+Swristleft， 则与用户对应的训练 参数权重w1＝0； 若Userneck+Userwristright+Userwristleft＜Sneck+Swristright+Swristleft， 则与用户对应的训练 参数权重 其中， Userneck为所述用户Neck宽度， Userwristright为所述用户WristRight宽度， Userwristleft为所述用户WristLeft宽度， Sneck为所述用户Neck宽度标准值， Swristright为所述 用户WristRight宽度标准 值， Swristleft为所述用户WristLeft宽度标准 值。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114973322 A 24.如权利要求3所述的系统， 其特征在于， 所述根据 所述难易度、 所述训练参数权重、 骨 骼点位置信息以及标准动作， 判断用户动作是否合格， 具体为： 获取用户骨骼点的动作， 并计算所述用户骨骼点的动作与标准动作的相似度， 根据所 述难易度、 所述训练参数权重、 标准相似度阈值计算新的相似度阈值， 若 所述相似度不小于 所述新的相似度阈值， 则判定用户动作合格， 否则， 判定用户动作不 合格。 5.如权利要求4所述的系统， 其特征在于， 所述根据 所述难易度、 所述训练参数权重、 标 准相似度阈值计算 新的相似度阈值， 具体为： Thr＝k·(1+w1)·Thr'， 其中Thr为所述新的相似度阈值， k为所述难易度， Thr'为所述 标准相似度阈值。 6.如权利要求1 ‑5任一项所述的系统， 其特征在于， 所述用户彩色图像为只包含用户的 彩色图像； 所述用户深度图像为只包 含用户的深度图像。 7.一种非易失性计算机存储介质， 所述非易失性计算机存储介质中存储有指令， 其特 征在于， 当指令在处 理器上运行时， 使得处 理器执行如下步骤： S1， 调整彩色图像和 深度图像同步， 获取用户彩色图像， 将所述用户彩色图像转换为第 一灰度图像； 获取与所述用户彩色图像对应的用户深度图像， 将所述用户深度图像转换为 第二灰度图像； 根据第一灰度图像和第二灰度图像中Neck、 WristRight、 WristLeft骨骼点 处的Neck宽度、 WristRight宽度、 WristLeft宽度以及用户身高、 性别得到用户画像； S2， 训练动作判断模块， 获取用户输入的难易度， 并根据用户画像计算得到与用户对应 的训练参数权重， 根据所述难易度、 所述训练参数权重、 骨骼点位置信息以及标准动作， 判 断用户动作是否合格。 8.如权利要求7所述的非易失性计算机存储介质， 其特征在于， 所述根据第 一灰度图像 和第二灰度图像中Neck、 WristRight、 WristLeft骨骼点处的Neck宽度、 WristRight宽度、 WristLeft宽度以及用户身高、 性别得到用户画像， 具体为： 对第一灰度图像和第二灰度图像分别执行： 获取Neck和Head骨骼点的直线L1， 在Neck 骨骼点处得到与直线L1垂直的线宽， 得到Neck宽度； 获取WristRight和ElboWrist骨骼点的 直线L2， 在WristRight骨骼点处得到与直线L2垂直的线宽， 得到WristRight宽度； 获取 WristLeft和ElbowLeft骨骼点的直线L3， 在Wri stLeft骨骼点处得到与直线L3垂直的线宽， 得到WristLeft宽度； 将第一灰度图像中Neck宽度和第二灰度图像中Neck宽度的平均值作为用户Neck宽度； 将第一灰度图像中WristRight宽度和第二灰度图像中WristRight宽度的平均值作为用户 WristRight宽度； 将第一灰度图像中Wri stLeft宽度和第二灰度图像中WristLeft宽度的平 均值作为用户WristLeft宽度； 通过Head骨骼点获得用户身高， 将所述用户身高、 性别、 所述用户Neck宽度、 所述用户 WristRight宽度、 所述用户WristLeft宽度作为用户画像参数。 9.如权利要求8所述的非易失性计算机存储介质， 其特征在于， 所述根据用户画像计算 得到与用户对应的训练参数权重， 具体为： 根据所述用户身高、 性别获得与身高、 性别对应 的用户Neck宽度标准 值、 用户WristRight宽度标准 值、 用户WristLeft宽度标准 值； 若Userneck+Userwristright+Userwristleft＞Sneck+Swristright+Swristleft， 则与用户对应的训练权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114973322 A 3