一种杠铃健身动作实时检测与评估方法

本发明涉及健身动作的视觉实时检测评估技术领域，具体是公开一种杠铃健身动作实时检测与评估方法，通过确定杠铃健身运动类型，采集图像，输入网络模型预测获得杠铃杆区域坐标，映射获得深度信息并提取杠铃杆区域点云数据，拟合出杠铃杆中心直线获得杠铃的实时运动空间轨迹，分析计算获得动作周期内的杠铃杆动作变化信息，与预创建的动作分层条件库进行分析评估，获得实时检测与评估信息。该方法结合了深度学习算法和深度相机，可有效识别处理，且具有高精度、高准确率的检测评估效果，适用于杠铃健身运动多种动作检测与评估。