基于非接触式动作捕捉的人物建模及健身动作教学方法和系统

本发明公开了一种基于非接触式动作捕捉的人物建模及健身动作教学方法和系统，该方法通过毫米波雷达对人体姿态进行实时监测，结合谷歌图像处理的人体姿态框架进行3D人体姿态重构与分析，从而实现高精度的动作捕捉。可以用于人体建模、健身动作评分及动作指导，能够有效地支持健身教学中的动作评估与实时反馈，由于采用毫米波雷达进行人体姿态捕捉，所以无需依赖外部标记物或穿戴设备，避免了对用户活动的束缚，提升了使用的便捷性和舒适性。结合深度学习神经网络能够准确重构人体3D姿态，并进行实时处理和分析。不仅能够实现精准的动作捕捉，还能够结合健身动作评分与指导，广泛应用于虚拟健身、运动康复等领域，具备极大的应用潜力。