1.本发明涉及肢体关节康复治疗技术领域，特别涉及一种训练动作识别方法、 装置、设备及介质。
背景技术：[0002][0003]
临床对手功能运动障碍的康复治疗，可通过手功能康复训练仪实现。手功 能康复训练仪包括康复训练主机、训练手套和传感器手套。镜像训练是手功能 康复训练仪采用的一种康复训练方法，即识别佩戴传感器手套的健侧手(作为 引导手)屈伸动作，然后训练仪控制佩戴训练手套的患侧手按照引导手的引导 动作做主被动训练。镜像训练方法中，对引导手动作的识别是该方法成功的关 键。
[0004]
目前市场上的训练仪对引导手动作的识别，通过引导手套设置的柔性电阻 传感器获取引导手的运动数据，引导手做屈伸动作时引导手套伴随引导手屈伸， 柔性电阻传感器输出的电压的绝对值可表征屈伸程度，从而能够采集手完全张 开、完全闭合以及张开到闭合的中间过程的电压值，然后根据采集的电压值来 实现引导手的手部动作识别。目前，在识别引导手的动作时，需要每次对手部 动作过程中的不同屈伸程度逐个标定电压值，再根据标定的电压值识别训练手 的训练动作，操作使用麻烦，给医生和患者带来极大的不便。
技术实现要素：[0005]
本发明实施例的目的在于提供一种训练动作识别方法、装置、设备及介质， 通过动作识别信号量的变化率对训练动作进行识别，摈弃了对引导动作进行电 压值标定的繁琐操作，可大大减轻患者和医务人员操作负担。
[0006]
为解决上述技术问题，第一方面，本发明实施例提供了一种训练动作识别 方法，应用于肢体关节肌肉康复训练，包括：
[0007]
控制目标训练部位的肌肉按照引导动作进行训练，并实时获取训练动作识 别数据；所述训练动作识别数据包括多个训练动作识别信号量；
[0008]
根据所述多个训练动作识别信号量得到训练动作识别信号量的变化率；
[0009]
根据所述训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的变化率与动 作之间的关系对训练动作进行识别。
[0010]
另外，所述根据所述训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的 变化率与动作之间的关系对训练动作进行识别，包括：
[0011]
若在第一预设时长内所述训练动作识别信号量的变化率均大于0，且所述 训练动作识别信号量的变化率的取值均在第一参考取值区间内，且所述训练动 作识别信号量的变化率的个数大于或者等于第一阈值，则确定所述训练动作为 屈曲动作。
[0012]
另外，所述根据所述训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的 变化
率与动作之间的关系对训练动作进行识别，还包括：
[0013]
若在第二预设时长内所述训练动作识别信号量的变化率均小于0，且所述 训练动作识别信号量的变化率的绝对值均在第二参考取值区间内，且所述训练 动作识别信号量的变化率的个数大于第二阈值，则确定所述训练动作为伸展动 作。
[0014]
另外，所述根据所述训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的 变化率与动作之间的关系对训练动作进行识别，还包括：
[0015]
根据所述训练动作识别信号量的变化率以及基于引导动作信号量确定的标 定变化率确定所述训练动作的完成度。
[0016]
另外，所述根据所述训练动作识别信号量的变化率以及基于引导动作信号 量确定的标定变化率确定所述训练动作的完成度，包括：
[0017]
计算每个训练动作识别信号量的变化率与所述标定变化率的比值；
[0018]
根据所述比值确定所述训练动作的完成度。
[0019]
另外，所述方法还包括：
[0020]
采用以下方式得到所述标定变化率：
[0021]
采集引导动作识别数据；所述引导动作识别数据包括多次引导动作的识别 数据；每次引导动作的识别数据包括：引导动作的至少一信号量；
[0022]
根据每次引导动作的至少一信号量得到每次引导动作的信号量的变化率；
[0023]
根据所述多次引导动作的信号量的变化率得到所述标定变化率；
[0024]
可选地，所述标定变化率为所述多次引导动作的信号量的变化率的平均值。
[0025]
另外，所述第一参考取值区间以及第二参考取值区间采用预设策略进行更 新；
[0026]
所述方法还包括按照以下方式更新所述第一参考取值区间和所述第二参考 取值区间的变化率边界值：
[0027]
记录所述屈曲动作中每次屈曲动作的信号量的变化率的最大值和最小值以 及所述伸展动作中每次伸展动作的信号量的变化率的最大值和最小值；
[0028]
若连续k次统计的所述屈曲动作中每次屈曲动作的信号量的变化率的最大 值均小于前一次第一参考取值区间变化率的最大值，或者连续k次统计的所述 屈曲动作中每次屈曲动作的信号量的变化率的最小值均大于前一次第一参考取 值区间变化率的最小值，则将所述k次统计的所述屈曲动作的信号量的变化率 的最大值的平均值作为更新后的所述第一参考取值区间的变化率的最大值，以 及将所述k次统计的所述屈曲动作的信号量的变化率的最小值的平均值作为更 新后的所述第一参考取值区间的变化率的最小值；
[0029]
若连续k次统计的所述伸展动作中每次伸展动作的信号量的变化率的最大 值均小于前一次第二参考取值区间变化率的最大值，或者连续k次统计的所述 伸展动作中每次伸展动作的信号量的变化率的最小值均大于前一次第一参考取 值区间变化率的最小值，则将所述k次统计的所述伸展动作的信号量的变化率 的最大值的平均值作为更新后的所述第二参考取值区间的变化率的最大值，以 及将所述k次统计的所述伸展动作的信号量的变化率的最小值的平均值作为更 新后的所述第二参考取值区间的变化率的最小值；k为大于1的自然数；
[0030]
可选地，所述方法还包括：
[0031]
采集引导动作识别数据；所述引导动作识别数据包括多次引导动作的识别 数据；
每次引导动作的识别数据包括：屈曲动作的多个信号量以及伸展动作的 多个信号量；
[0032]
根据屈曲动作的多个信号量得到每次屈曲动作的信号量的变化率的最大值 和最小值，并根据多次屈曲动作的信号量的变化率的最大值和最小值得到所述 第一参考取值区间的第一初始参考取值区间的变化率最大值以及最小值；
[0033]
根据伸展动作的多个信号量得到每次伸展动作的信号量的变化率的最大值 和最小值，并根据多次伸展动作的信号量的变化率的最大值和最小值得到所述 第二参考取值区间的第二初始参考取值区间的变化率最大值以及最小值；
[0034]
可选地，所述目标训练部位包括手、腕关节、肘关节或者膝关节；
[0035]
可选地，所述动作识别信号量为能够随所述目标训练部位屈伸而变化的电 压信号。
[0036]
第二方面，本发明实施例提供了一种训练动作识别装置，应用于肢体关节 肌肉康复训练，包括：
[0037]
信号采集模块，用于控制目标训练部位的肌肉按照引导动作进行训练，并 实时获取训练动作识别数据；所述训练动作识别数据包括多个训练动作识别信 号量；
[0038]
变化率计算模块，用于根据所述多个训练动作识别信号量得到训练动作识 别信号量的变化率；
[0039]
识别模块，用于根据所述训练动作识别信号量的变化率以及预设判断策略 对训练动作进行识别。
[0040]
第三方面，本发明实施例还提供了一种训练动作识别设备，包括：存储器 和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行所述计算机程序以实现如前所 述的训练动作识别方法。
[0041]
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计 算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所述的训练动作识 别方法。
[0042]
本发明实施例提供的技术方案与现有技术相比至少具备以下积极效果：
[0043]
本发明实施例实时获取训练动作识别数据，训练动作识别数据包括多个训 练动作识别信号量，根据多个训练动作识别信号量得到训练动作识别信号量的 变化率，然后根据训练动作识别信号量的变化率对训练动作进行识别，由此摈 弃了直接根据训练动作识别信号量进行动作识别时存在的信号量标定繁琐的问 题，减轻患者和医务人员操作负担。
附图说明
[0044]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施 例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，可以理解地，下面描述 中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创 造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0045]
图1是本发明实施例提供的训练动作识别方法的流程示意图；
[0046]
图2是本发明实施例提供的训练动作识别装置的结构示意图；
[0047]
图3是本发明实施例提供的训练动作识别设备的结构示意图。
具体实施方式
[0048]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本发明实施例 中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本发明的技术方案，显然，所描述 的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施 例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施 例，都属于本发明保护的范围。
[0049]
发明人发现目前的手功能康复训练仪在进行镜像康复训练时对于引导动作 的标定需要对手部动作的不同屈伸程度逐个标定电压值，而后根据标定的电压 值识别训练手的训练动作，逐个标定电压值操作繁琐，给医生和患者带来极大 的不便。为此，发明人提出了通过计算动作识别数据，比如多个电压值的变化 率，从而根据变化率和动作的关系进行动作识别，摈弃了直接通过标定电压值 进行动作识别的方式，可大大减轻患者和医务人员负担。
[0050]
本发明实施例提供的训练动作识别方法适用于肢体关节肌肉康复训练，尤 其适用于镜像训练方法。肢体关节包括但不限于手、腕关节、肘或者膝关节等 由于肌肉损伤而存在运动障碍的肢体关节部位。该方法适用于相关训练设备， 包括但不限于手功能肌电刺激康复训练设备。请参阅图1所示，本实施例的训 练动作识别方法包括以下步骤：
[0051]
步骤101：控制目标训练部位的肌肉按照引导动作进行训练，并实时获取 训练动作识别数据。
[0052]
在镜像训练方法中，引导动作可为由患者的健侧手执行的训练引导动作， 然不限于此，引导动作也可以通过其他方式得到。根据引导动作控制目标训练 部位进行镜像训练的方法为本领域技术人员悉知，此处不再赘述。
[0053]
目标训练部位可以为手部、肘关节、腕关节或者膝关节等需要训练的肢体 关节。本实施例以手部的训练为例。
[0054]
为了监测手部的训练动作，需要采集手部运动时的训练动作识别数据。训 练动作识别数据包括多个训练动作识别信号量。训练动作识别信号量可以为能 够随目标训练部位屈伸而变化的电压信号。
[0055]
具体地，可采用传感器手套采集手部的训练动作识别数据，比如可通过传 感器手套中的柔性电阻传感器得到随手部训练动作变化的电压值。较佳地，还 可采用申请人于申请号为2021114250623的名称为手部康复训练用手套及手部 康复训练用线圈电感的专利中提供的电感式传感器手套采集训练动作识别数据， 同样可以采集得到伴随训练动作产生的不同的电压值。且该电感式传感器手套 还具有输出信号响应速度快、成本低、易安装等优点。
[0056]
步骤102：根据多个训练动作识别信号量得到训练动作识别信号量的变化 率。
[0057]
训练动作识别信号量以手套采集的电压值为例，手部从完全张开到充分握 拳过程中，电压大小不断增大；反之，手部从充分握拳到完全张开过程电压逐 渐减小，一个完整的握拳动作和打开动作的电压值随时间变化的曲线形状类似 于平滑的锯齿波，波形的形状会随动作速度的不同而变化，动作速度快则波形 陡峭，动作速度慢则波形平缓。在屈曲和伸展的过程中如果动作暂停，则波形 就保持固定值不变。
[0058]
训练动作识别信号量的变化率的计算方式即是将后一时刻采集的信号量与 前一时刻采集的信号量之差与前后时刻之间的时长的比值。
[0059]
具体地，手套传感器输出的传感信号电压记为u，则在任意时刻i-1,i,i+1 采集到的电压值记录为u
i-1
、ui、u
i+1
,其中，i的取值为1到n；i时刻的变化率 (即斜率)记为ki,其中为采样时间间隔。
[0060]
步骤102中可以根据实时获取的训练动作识别信号量实时计算得到训练动 作识别信号量的变化率。
[0061]
步骤103：根据训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的变化 率与动作之间的关系对训练动作进行识别。
[0062]
训练动作识别信号量以手套采集的电压值为例说明动作识别信号量的变化 率与动作之间的关系。手部从完全张开到充分握拳过程中，电压大小不断增大， 在此过程中，手部动作的动作识别信号量的变化率始终大于0；反之，手部从 充分握拳到完全张开过程电压逐渐减小，在此过程中，手部动作的动作识别信 号量的变化率始终小于0。当变化率由大于0变为小于0时，握拳动作结束切 换到打开动作，反之，当变化率由小于0变为大于0时，由打开动作切换到握 拳动作。在握拳以及打开动作期间，变化率可在一定的区间内波动。当变化率 的符号发生变化时，可统计一定时间段ts内的变化率的个数，从而可统计握拳 动作过程大于0的变化率的个数以及打开过程中小于0的变化率的个数。因此， 通过变化率大于或者小于0、变化率的个数以及变化率大小是否在一定的取值 区间范围内，即可识别手部动作是屈伸动作、打开动作，也可以进一步识别手 部动作的完成度，比如握拳的完成度或者打开的完成度。
[0063]
基于训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的变化率与动作之 间的关系对训练动作进行识别具体可包括：在第一预设时长内训练动作识别信 号量的变化率均大于0，且训练动作识别信号量的变化率的取值均在第一参考 取值区间内，且训练动作识别信号量的变化率的个数大于或者等于第一阈值， 则确定训练动作为屈曲动作。
[0064]
其中，第一预设时长可以为引导动作完成屈曲动作的时长。第一参考取值 区间可以根据引导动作完成屈曲动作时的动作识别信号量的变化率确定。第一 参考取值区间的数值范围具体可以根据引导动作完成屈曲动作时的动作识别信 号量的变化率的数值范围确定。同理，第一阈值也可以根据引导动作完成屈曲 动作时的动作识别信号量的变化率的个数确定，即在训练动作和引导动作的动 作识别信号量的采样频率一致的情况下，遵循两者的变化率个数也一致的原则 去进行动作识别。
[0065]
基于训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的变化率与动作之 间的关系对训练动作进行识别具体还可包括：若在第二预设时长内训练动作识 别信号量的变化率均小于0，且训练动作识别信号量的变化率的绝对值均在第 二参考取值区间内，且训练动作识别信号量的变化率的个数大于第二阈值，则 确定训练动作为伸展动作。第二预设时长、第二参考取值区间以及第二阈值的 确定方式与第一预设时长、第一参考取值区间以及第二阈值确定方式类似，相 应地根据引导手的打开动作确定即可，此处不再赘述。
[0066]
具体地，当检测到训练动作识别信号量的变化率的符号发生变化后，比如 变化率从小于0变成大于0，则计算在一定时间段ts(第一预设时长)内的训 练动作识别信号量的变化率的个数，同时判断变化率值的大小，若变化率值的 个数大于或者小于第一阈值n_kt，且变化率值都在第一参考取值区间内，则认 为手执行握拳动作。执行打开手动作时，判断方法类似，此处不再赘述。
[0067]
根据训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的变化率与动作之 间的关系对训练动作进行识别，还可包括：根据训练动作识别信号量的变化率 以及基于引导动作信号量确定的标定变化率确定训练动作的完成度。
[0068]
具体地，根据训练动作识别信号量的变化率以及基于引导动作信号量确定 的标定变化率确定训练动作的完成度，可包括：计算每个训练动作识别信号量 的变化率与所述标定变化率的比值，根据比值确定训练动作的完成度。
[0069]
训练动作完成度的判断即是判断训练手的握拳或者打开动作的幅度以及速 度等是否与与引导手的幅度和速度一致。当然，动作完成度也可以是训练手的 动作幅度与引导手的动作幅度的一致性。
[0070]
该方法还包括采用以下方式得到标定变化率：采集引导动作识别数据，引 导动作识别数据包括多次引导动作的识别数据；每次引导动作的识别数据包括： 引导动作的至少一信号量；根据每次引导动作的至少一信号量得到每次引导动 作的信号量的变化率；根据多次引导动作的信号量的变化率得到标定变化率。 可选地，标定变化率为多次引导动作的信号量的变化率的平均值。
[0071]
标定变化率获取方式举例说明如下：
[0072]
a.执行定标动作，患者健侧手执行从完全张开到完全握拳的动作，并记录 该动作过程中信号量的变化率，记为最大值k
max_l
，其计算公式为，其计算公式为其中l取值为0到m-1；k
max_l
即为一次完整的握拳动作的信 号量的变化率。
[0073]
b.重复执行a.步骤m次，则每次变化率依次记为k
max_0
、 k
max_1
、
…
、k
max_(m-1)
；
[0074]
c.标定变化率等于变化率k
max_l
的平均值： k
max_mean
＝(k
max_0
+k
max_1
+
…
+k
max_(m-1)
)/m,其中m为任意正整数。
[0075]
在得到标定变化率后，在训练过程中采用以下方式得到动作完成度p：
[0076]
p＝|100
×ki
/k
max_mean
|,其中p为动作完成程度参数。
[0077]
进一步地，第一参考取值区间以及第二参考取值区间还可采用预设策略进 行更新。训练过程中随着手的疲劳度的增加，其屈伸角度范围也会相应变小， 因此，在训练过程中可动态调整参考取值区间的边界值，即取值区间的最大值 和最小值。
[0078]
其中，该方法还可包括按照以下方式更新第一参考取值区间和第二参考取 值区间的变化率边界值：
[0079]
记录屈曲动作中每次屈曲动作的信号量的变化率的最大值和最小值以及伸 展动作中每次伸展动作的信号量的变化率的最大值和最小值。
[0080]
若连续k次统计的屈曲动作中每次屈曲动作的信号量的变化率的最大值均 小于前一次第一参考取值区间变化率的最大值，或者连续k次统计的屈曲动作 中每次屈曲动作的信号量的变化率的最小值均大于前一次第一参考取值区间变 化率的最小值，则将k次统计的屈曲动作的信号量的变化率的最大值的平均值 作为更新后的第一参考取值区间的变化率的最大值，以及将k次统计的屈曲动 作的信号量的变化率的最小值的平均值作为更新后的第一参考取值区间的变化 率的最小值。
[0081]
若连续k次统计的伸展动作中每次伸展动作的信号量的变化率的最大值均 小于前一次第二参考取值区间变化率的最大值，或者连续k次统计的所述伸展 动作中每次伸展动作的信号量的变化率的最小值均大于前一次第一参考取值区 间变化率的最小值，则将k
次统计的伸展动作的信号量的变化率的最大值的平 均值作为更新后的第二参考取值区间的变化率的最大值，以及将k次统计的伸 展动作的信号量的变化率的最小值的平均值作为更新后的第二参考取值区间的 变化率的最小值。k为大于1的自然数。
[0082]
可选地，该方法还可包括：采集引导动作识别数据；引导动作识别数据包 括多次引导动作的识别数据；每次引导动作的识别数据包括：屈曲动作的多个 信号量以及伸展动作的多个信号量；根据屈曲动作的多个信号量得到每次屈曲 动作的信号量的变化率的最大值和最小值，并根据多次屈曲动作的信号量的变 化率的最大值和最小值得到第一参考取值区间的第一初始参考取值区间的变化 率最大值以及最小值；根据伸展动作的多个信号量得到每次伸展动作的信号量 的变化率的最大值和最小值，并根据多次伸展动作的信号量的变化率的最大值 和最小值得到第二参考取值区间的第二初始参考取值区间的变化率最大值以及 最小值。
[0083]
在训练过程中，不断重复握拳、打开动作的识别即可。
[0084]
本发明实施例与现有技术相比，通过动作识别信号量的变化率对训练动作 进行识别，摈弃了对引导动作进行电压值标定的繁琐操作，可大大减轻患者和 医务人员操作负担。
[0085]
本发明实施例提供一种训练动作识别装置，应用于肢体关节肌肉康复训练， 可配置于训练动作识别设备。如图2所示，该装置包括：信号采集模块301、 变化率计算模块302以及识别模块303。
[0086]
信号采集模块301用于控制目标训练部位的肌肉按照引导动作进行训练， 并实时获取训练动作识别数据；所述训练动作识别数据包括多个训练动作识别 信号量。
[0087]
变化率计算模块302用于根据所述多个训练动作识别信号量得到训练动作 识别信号量的变化率；
[0088]
识别模块303用于根据所述训练动作识别信号量的变化率以及预设判断策 略对训练动作进行识别。
[0089]
可选地，识别模块303具体用于若在第一预设时长内所述训练动作识别信 号量的变化率均大于0，且所述训练动作识别信号量的变化率的取值均在第一 参考取值区间内，且所述训练动作识别信号量的变化率的个数大于或者等于第 一阈值，则确定所述训练动作为屈曲动作。
[0090]
识别模块303还用于若在第二预设时长内所述训练动作识别信号量的变化 率均小于0，且所述训练动作识别信号量的变化率的绝对值均在第二参考取值 区间内，且所述训练动作识别信号量的变化率的个数大于第二阈值，则确定所 述训练动作为伸展动作。
[0091]
识别模块303还用于根据所述训练动作识别信号量的变化率以及基于引导 动作信号量确定的标定变化率确定所述训练动作的完成度。
[0092]
识别模块303具体用于计算每个训练动作识别信号量的变化率与所述标定 变化率的比值；根据所述比值确定所述训练动作的完成度。
[0093]
可选地，该装置还可包括变化率标定模块，用于采用以下方式得到所述标 定变化率：采集引导动作识别数据；所述引导动作识别数据包括多次引导动作 的识别数据；每次引导动作的识别数据包括：引导动作的至少一信号量；根据 每次引导动作的至少一信号量得到每次引导动作的信号量的变化率；根据所述 多次引导动作的信号量的变化率得到所
述标定变化率。
[0094]
可选地，所述标定变化率为所述多次引导动作的信号量的变化率的平均值。
[0095]
可选地，该装置还可包括参考取值区间更新模块，用于对第一参考取值区 间以及第二参考取值区间采用预设策略进行更新。
[0096]
其中参考取值区间更新模块具体用于按照以下方式更新所述第一参考取值 区间和所述第二参考取值区间的变化率边界值：记录所述屈曲动作中每次屈曲 动作的信号量的变化率的最大值和最小值以及所述伸展动作中每次伸展动作的 信号量的变化率的最大值和最小值；若连续k次统计的所述屈曲动作中每次屈 曲动作的信号量的变化率的最大值均小于前一次第一参考取值区间变化率的最 大值，或者连续k次统计的所述屈曲动作中每次屈曲动作的信号量的变化率的 最小值均大于前一次第一参考取值区间变化率的最小值，则将所述k次统计的 所述屈曲动作的信号量的变化率的最大值的平均值作为更新后的所述第一参考 取值区间的变化率的最大值，以及将所述k次统计的所述屈曲动作的信号量的 变化率的最小值的平均值作为更新后的所述第一参考取值区间的变化率的最小 值；若连续k次统计的所述伸展动作中每次伸展动作的信号量的变化率的最大 值均小于前一次第二参考取值区间变化率的最大值，或者连续k次统计的所述 伸展动作中每次伸展动作的信号量的变化率的最小值均大于前一次第一参考取 值区间变化率的最小值，则将所述k次统计的所述伸展动作的信号量的变化率 的最大值的平均值作为更新后的所述第二参考取值区间的变化率的最大值，以 及将所述k次统计的所述伸展动作的信号量的变化率的最小值的平均值作为更 新后的所述第二参考取值区间的变化率的最小值；k为大于1的自然数。
[0097]
该装置还可包括：初始参考取值区间获取模块，用于采集引导动作识别数 据；所述引导动作识别数据包括多次引导动作的识别数据；每次引导动作的识 别数据包括：屈曲动作的多个信号量以及伸展动作的多个信号量；根据屈曲动 作的多个信号量得到每次屈曲动作的信号量的变化率的最大值和最小值，并根 据多次屈曲动作的信号量的变化率的最大值和最小值得到所述第一参考取值区 间的第一初始参考取值区间的变化率最大值以及最小值；根据伸展动作的多个 信号量得到每次伸展动作的信号量的变化率的最大值和最小值，并根据多次伸 展动作的信号量的变化率的最大值和最小值得到所述第二参考取值区间的第二 初始参考取值区间的变化率最大值以及最小值。
[0098]
可选地，所述目标训练部位包括手、腕关节、肘关节或者膝关节。
[0099]
可选地，所述动作识别信号量为能够随所述目标训练部位屈伸而变化的电 压信号。
[0100]
本发明实施例的装置与现有技术相比，通过动作识别信号量的变化率对训 练动作进行识别，摈弃了对引导动作进行电压值标定的繁琐操作，可大大减轻 患者和医务人员操作负担。
[0101]
图3为本发明实施例三提供的训练动作识别设备的结构示意图。该训练动 作识别设备30包括存储器31、处理32及存储在所述存储器31上并可在所述 处理器32上运行的计算机程序，所述处理器32执行所述程序时实现如前述方 法所述的技术方案。
[0102]
本发明实施例的设备与现有技术相比，通过动作识别信号量的变化率对训 练动作进行识别，摈弃了对引导动作进行电压值标定的繁琐操作，可大大减轻 患者和医务人员操作负担。
[0103]
本发明实施例四提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序， 所述计算机程序在由计算机处理器执行时用于执行任一方法实施例的技术方案。
[0104]
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到， 本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很 多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上 或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机 软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器 (read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、 闪存(flash)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以 是个人计算机，服务器，或者网格设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0105]
值得注意的是，上述训练动作识别装置的实施例中，所包括的各个单元和 模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现 相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并 不用于限制本发明的保护范围。
[0106]
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员 会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进 行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽 然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以 上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例， 而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
技术特征：1.一种训练动作识别方法，应用于肢体关节肌肉康复训练，其特征在于，包括：控制目标训练部位的肌肉按照引导动作进行训练，并实时获取训练动作识别数据；所述训练动作识别数据包括多个训练动作识别信号量；根据所述多个训练动作识别信号量得到训练动作识别信号量的变化率；根据所述训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的变化率与动作之间的关系对训练动作进行识别。2.根据权利要求1所述的训练动作识别方法，其特征在于，所述根据所述训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的变化率与动作之间的关系对训练动作进行识别，包括：若在第一预设时长内所述训练动作识别信号量的变化率均大于0，且所述训练动作识别信号量的变化率的取值均在第一参考取值区间内，且所述训练动作识别信号量的变化率的个数大于或者等于第一阈值，则确定所述训练动作为屈曲动作。3.根据权利要求2所述的训练动作识别方法，其特征在于，所述根据所述训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的变化率与动作之间的关系对训练动作进行识别，还包括：若在第二预设时长内所述训练动作识别信号量的变化率均小于0，且所述训练动作识别信号量的变化率的绝对值均在第二参考取值区间内，且所述训练动作识别信号量的变化率的个数大于第二阈值，则确定所述训练动作为伸展动作。4.根据权利要求1所述的训练动作识别方法，其特征在于，所述根据所述训练动作识别信号量的变化率以及动作识别信号量的变化率与动作之间的关系对训练动作进行识别，还包括：根据所述训练动作识别信号量的变化率以及基于引导动作信号量确定的标定变化率确定所述训练动作的完成度。5.根据权利要求4所述的训练动作识别方法，其特征在于，所述根据所述训练动作识别信号量的变化率以及基于引导动作信号量确定的标定变化率确定所述训练动作的完成度，包括：计算每个训练动作识别信号量的变化率与所述标定变化率的比值；根据所述比值确定所述训练动作的完成度。6.根据权利要求4所述的训练动作识别方法，其特征在于，所述方法还包括：采用以下方式得到所述标定变化率：采集引导动作识别数据；所述引导动作识别数据包括多次引导动作的识别数据；每次引导动作的识别数据包括：引导动作的至少一信号量；根据每次引导动作的至少一信号量得到每次引导动作的信号量的变化率；根据所述多次引导动作的信号量的变化率得到所述标定变化率；可选地，所述标定变化率为所述多次引导动作的信号量的变化率的平均值。7.根据权利要求3所述的训练动作识别方法，其特征在于，所述第一参考取值区间以及第二参考取值区间采用预设策略进行更新；所述方法还包括按照以下方式更新所述第一参考取值区间和所述第二参考取值区间的变化率边界值：
记录所述屈曲动作中每次屈曲动作的信号量的变化率的最大值和最小值以及所述伸展动作中每次伸展动作的信号量的变化率的最大值和最小值；若连续k次统计的所述屈曲动作中每次屈曲动作的信号量的变化率的最大值均小于前一次第一参考取值区间变化率的最大值，或者连续k次统计的所述屈曲动作中每次屈曲动作的信号量的变化率的最小值均大于前一次第一参考取值区间变化率的最小值，则将所述k次统计的所述屈曲动作的信号量的变化率的最大值的平均值作为更新后的所述第一参考取值区间的变化率的最大值，以及将所述k次统计的所述屈曲动作的信号量的变化率的最小值的平均值作为更新后的所述第一参考取值区间的变化率的最小值；若连续k次统计的所述伸展动作中每次伸展动作的信号量的变化率的最大值均小于前一次第二参考取值区间变化率的最大值，或者连续k次统计的所述伸展动作中每次伸展动作的信号量的变化率的最小值均大于前一次第一参考取值区间变化率的最小值，则将所述k次统计的所述伸展动作的信号量的变化率的最大值的平均值作为更新后的所述第二参考取值区间的变化率的最大值，以及将所述k次统计的所述伸展动作的信号量的变化率的最小值的平均值作为更新后的所述第二参考取值区间的变化率的最小值；k为大于1的自然数；可选地，所述方法还包括：采集引导动作识别数据；所述引导动作识别数据包括多次引导动作的识别数据；每次引导动作的识别数据包括：屈曲动作的多个信号量以及伸展动作的多个信号量；根据屈曲动作的多个信号量得到每次屈曲动作的信号量的变化率的最大值和最小值，并根据多次屈曲动作的信号量的变化率的最大值和最小值得到所述第一参考取值区间的第一初始参考取值区间的变化率最大值以及最小值；根据伸展动作的多个信号量得到每次伸展动作的信号量的变化率的最大值和最小值，并根据多次伸展动作的信号量的变化率的最大值和最小值得到所述第二参考取值区间的第二初始参考取值区间的变化率最大值以及最小值；可选地，所述目标训练部位包括手、腕关节、肘关节或者膝关节；可选地，所述动作识别信号量为能够随所述目标训练部位屈伸而变化的电压信号。8.一种训练动作识别装置，应用于肢体关节肌肉康复训练，其特征在于，包括：信号采集模块，用于控制目标训练部位的肌肉按照引导动作进行训练，并实时获取训练动作识别数据；所述训练动作识别数据包括多个训练动作识别信号量；变化率计算模块，用于根据所述多个训练动作识别信号量得到训练动作识别信号量的变化率；识别模块，用于根据所述训练动作识别信号量的变化率以及预设判断策略对训练动作进行识别。9.一种训练动作识别设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，存储器存储计算机程序，处理器运行所述计算机程序以实现如权利要求1至7中任一项所述的训练动作识别方法。10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的训练动作识别方法。
技术总结本发明实施例涉及肢体关节康复治疗技术领域，公开了一种训练动作识别方法、装置、设备及介质。该方法包括：控制目标训练部位的肌肉按照引导动作进行训练，并实时获取训练动作识别数据；所述训练动作识别数据包括多个训练动作识别信号量；根据所述多个训练动作识别信号量得到训练动作识别信号量的变化率；根据所述训练动作识别信号量的变化率对训练动作进行识别。本发明实施例通过动作识别信号量的变化率对训练动作进行识别，摈弃了对引导动作进行电压值标定的繁琐操作，可大大减轻患者和医务人员操作负担。人员操作负担。人员操作负担。
技术研发人员：胡加华 徐真伟
受保护的技术使用者：上海格润科技有限公司
技术研发日：2022.07.05
技术公布日：2022/11/1
