基于计算机视觉的运动员实时姿态分析与纠正方法及系统

1.基于计算机视觉的运动员实时姿态分析与纠正方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自适应多尺度姿态估计算法具体包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态时序图卷积网络具体包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述姿态估计结果与多模态传感器数据的融合具体包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述个性化标准动作模型的生成具体包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述差异的确定具体包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述纠正建议的生成具体包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最佳反馈方式的确定具体包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括长期进步分析与伤病风险预测，具体包括：

10.实现权利要求1-9任一项所述方法的基于计算机视觉的运动员实时姿态分析与纠正系统，其特征在于，包括：多视角动作视频采集模块，用于获得所述运动员的多视角动作视频数据；多模态传感器数据采集模块，用于获得所述多模态传感器数据；标准动作模型库，用于存储预先建立的标准动作模型；姿态估计模块，用于基于所述多视角动作视频数据，通过自适应多尺度姿态估计算法，得到姿态估计结果；动作识别模块，用于根据所述姿态估计结果，利用动态时序图卷积网络，实现动作识别；数据融合模块，用于将所述姿态估计结果与所述多模态传感器数据进行融合，得到融合特征；个性化标准动作生成模块，用于基于所述融合特征和所述标准动作模型库，生成个性化标准动作模型；差异分析模块，用于确定所述运动员实际动作与所述个性化标准动作模型之间的差异；纠正建议生成模块，用于根据所述差异，生成纠正建议；反馈调度模块，用于确定最佳反馈方式并向所述运动员提供所述纠正建议。