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얼굴인식과 동작인식을 활용한 피트니스 서버에 있어서,복수의 카메라를 이용하여 사용자와 관련된 영상 정보를 수집하는 정보 수집부;상기 수집된 영상 정보를 기계학습하여 상기 사용자의 신원 정보, 동선 정보, 동작 정보 및 표정 정보 중 적어도 하나의 정보를 인식하고, 상기 인식된 적어도 하나의 정보에 기반하여 동선 안내 정보 및 코칭 정보를 생성하는 인공지능 처리부; 및사용자 단말로 상기 생성된 동선 안내 정보 및 코칭 정보를 제공하는 피드백 정보 제공부를 포함하고,상기 정보 수집부는상기 복수의 카메라 중 피트니스 센터의 천장 또는 벽의 상부에 설치된 적어도 하나의 카메라를 통해 상기 사용자의 얼굴, 위치 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 수집하고, 상기 복수의 카메라 중 상기 피트니스 센터 내 복수의 운동 기구 각각에 설치된 카메라를 통해 상기 사용자의 표정 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 수집하며,상기 인공지능 처리부는상기 사용자의 얼굴, 위치 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 기계 학습하여 상기 사용자의 얼굴을 인식하여 상기 신원 정보를 파악한 후 사용자의 등록 고객 여부를 결정하고, 상기 사용자의 위치 변화를 인식하여 결정된 상기 동선 정보를 결정한 후, 복수의 운동 기구들 중 공석 상태의 운동기구를 결정하여 상기 동선 안내 정보를 생성하며, 상기 사용자의 동작 변화를 인식하여 상기 동작 정보와 관련된 상기 코칭 정보를 생성하고, 상기 복수의 운동 기구들 각각에 설치된 센서의 센싱 정보와 상기 복수의 카메라를 통해 수집된 상기 복수의 운동 기구들에 대한 영상 정보를 기계학습하여 가중치의 합을 도출하고, 상기 도출된 가중치의 합에 기반하여 상기 공석 상태의 운동기구를 결정하며, 상기 사용자가 상기 등록 고객으로 결정될 경우, 상기 사용자의 운동 기록(history) 및 상기 사용자에 대해 미리 계획된 운동 루틴(routine) 중 적어도 하나에 기반하여 상기 동선 안내 정보를 갱신하되, 상기 운동 루틴(routine)에서 상기 복수의 운동 기구들 중 제1 운동 기구를 이용한 운동 수행이더라도 상기 제1 운동 기구가 공석 상태가 아닌 경우, 다음 차례에 이용할 제2 운동 기구로 안내하도록 상기 갱신된 동선 안내 정보를 추가적으로 갱신하는 것을 특징으로 하는피트니스 서버
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제1항에 있어서,상기 인공지능 처리부는상기 등록 고객으로 결정된 사용자에게 식별 번호를 부여하고, 상기 부여된 식별 번호를 고려하여 상기 동선 안내 정보 및 상기 코칭 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는피트니스 서버
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제1항에 있어서,상기 인공지능 처리부는상기 기계 학습된 영상 정보에 기반하여 헤드 위치에서 상기 얼굴을 검출하고, 상기 검출된 얼굴의 임베딩을 추출한 후 얼굴인식을 수행하는 것을 특징으로 하는 피트니스 서버
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제1항에 있어서,상기 인공지능 처리부는상기 사용자의 표정 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 기계 학습하여 상기 사용자의 동작과 관련된 각 관절 후보에 대한 히트 맵(heat map)을 생성하고, 상기 각 관절 후보에 대한 연결성을 확보에 따른 관절 좌표를 결정하며, 상기 결정된 관절 좌표의 변화에 따른 상기 동작 정보를 결정하는 것을 특징으로 하는피트니스 서버
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제8항에 있어서,상기 인공지능 처리부는상기 결정된 동작 정보와 상기 복수의 운동 기구 각각에 대하여 미리 결정된 동작 정보를 기계학습하여 운동 횟수를 카운팅하거나 자세 불일치를 결정하는 것을 특징으로 하는피트니스 서버
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제9항에 있어서,상기 인공지능 처리부는상기 자세 불일치로 결정될 경우, 자세 교정과 관련된 코칭 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는피트니스 서버
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제1항에 있어서,상기 인공지능 처리부는상기 표정 정보에 기반하여 상기 사용자의 표정 변화를 인식하고, 상기 인식된 표정 변화에 따라 격려 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 피트니스 서버
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얼굴인식과 동작인식을 활용한 지능형 버추얼 피트니스 시스템에 있어서,복수의 카메라를 이용하여 사용자와 관련된 영상 정보를 수집하고, 상기 수집된 영상 정보를 분석하여 상기 사용자의 신원 정보, 동선 정보, 동작 정보 및 표정 정보 중 적어도 하나의 정보를 인식하고, 상기 인식된 적어도 하나의 정보에 기반하여 동선 안내 정보 및 코칭 정보를 생성하며, 사용자 단말로 상기 생성된 동선 안내 정보 및 코칭 정보를 제공하는 피트니스 서버; 및코칭 어플리케이션을 통해 상기 피트니스 서버와 연결되고, 상기 생성된 동선 안내 정보 및 상기 코칭 정보를 상기 사용자에게 제공하는 사용자 단말을 포함하고,상기 피트니스 서버는상기 복수의 카메라 중 피트니스 센터의 천장 또는 벽의 상부에 설치된 적어도 하나의 카메라를 통해 상기 사용자의 얼굴, 위치 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 수집하고, 상기 복수의 카메라 중 상기 피트니스 센터 내 복수의 운동 기구 각각에 설치된 카메라를 통해 상기 사용자의 표정 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 수집하며, 상기 사용자의 얼굴, 위치 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 기계 학습하여 상기 사용자의 얼굴을 인식하여 상기 신원 정보를 파악한 후 사용자의 등록 고객 여부를 결정하고, 상기 사용자의 위치 변화를 인식하여 결정된 상기 동선 정보를 결정한 후, 복수의 운동 기구들 중 공석 상태의 운동기구를 결정하여 상기 동선 안내 정보를 생성하며, 상기 사용자의 동작 변화를 인식하여 상기 동작 정보와 관련된 상기 코칭 정보를 생성하고, 상기 복수의 운동 기구들 각각에 설치된 센서의 센싱 정보와 상기 복수의 카메라를 통해 수집된 상기 복수의 운동 기구들에 대한 영상 정보를 기계학습하여 가중치의 합을 도출하고, 상기 도출된 가중치의 합에 기반하여 상기 공석 상태의 운동기구를 결정하며, 상기 사용자가 상기 등록 고객으로 결정될 경우, 상기 사용자의 운동 기록(history) 및 상기 사용자에 대해 미리 계획된 운동 루틴(routine) 중 적어도 하나에 기반하여 상기 동선 안내 정보를 갱신하되, 상기 운동 루틴(routine)에서 상기 복수의 운동 기구들 중 제1 운동 기구를 이용한 운동 수행이더라도 상기 제1 운동 기구가 공석 상태가 아닌 경우, 다음 차례에 이용할 제2 운동 기구로 안내하도록 상기 갱신된 동선 안내 정보를 추가적으로 갱신하는 것을 특징으로 하는피트니스 시스템
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제12항에 있어서,상기 피트니스 서버는상기 사용자의 표정 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 기계 학습하여 상기 사용자의 동작과 관련된 각 관절 후보에 대한 히트 맵(heat map)을 생성하고, 상기 각 관절 후보에 대한 연결성을 확보에 따른 관절 좌표를 결정하며, 상기 결정된 관절 좌표의 변화에 따른 상기 동작 정보를 결정하되, 상기 결정된 동작 정보와 상기 복수의 운동 기구 각각에 대하여 미리 결정된 동작 정보를 기계학습하여 운동 횟수를 카운팅하거나 자세 불일치를 결정하고, 상기 자세 불일치로 결정될 경우, 자세 교정과 관련된 코칭 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는피트니스 시스템
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제12항에 있어서,상기 사용자 단말은상기 코칭 어플리케이션의 TTS(Text To Speech) 기능을 이용하여 상기 생성된 동선 안내 정보 및 상기 코칭 정보를 음성으로 상기 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 하는피트니스 시스템
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얼굴인식과 동작인식을 활용한 피트니스 서버의 동작 방법에 있어서,정보 수집부에서, 복수의 카메라를 이용하여 사용자와 관련된 영상 정보를 수집하는 단계;인공 지능 처리부에서, 상기 수집된 영상 정보를 분석하여 상기 사용자의 신원 정보, 동선 정보, 동작 정보 및 표정 정보 중 적어도 하나의 정보를 인식하고, 상기 인식된 적어도 하나의 정보에 기반하여 동선 안내 정보 및 코칭 정보를 생성하는 단계; 및피드백 정보 제공부에서, 사용자 단말로 상기 생성된 동선 안내 정보 및 코칭 정보를 제공하는 단계를 포함하고,상기 복수의 카메라를 이용하여 사용자와 관련된 영상 정보를 수집하는 단계는,상기 복수의 카메라 중 피트니스 센터의 천장 또는 벽의 상부에 설치된 적어도 하나의 카메라를 통해 상기 사용자의 얼굴, 위치 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 수집하는 단계; 및상기 복수의 카메라 중 상기 피트니스 센터 내 복수의 운동 기구 각각에 설치된 카메라를 통해 상기 사용자의 표정 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 수집하는 단계를 포함하고,상기 수집된 영상 정보를 분석하여 상기 사용자의 신원 정보, 동선 정보, 동작 정보 및 표정 정보 중 적어도 하나의 정보를 인식하고, 상기 인식된 적어도 하나의 정보에 기반하여 동선 안내 정보 및 코칭 정보를 생성하는 단계는상기 사용자의 얼굴, 위치 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 기계 학습하여 상기 사용자의 얼굴을 인식하여 상기 신원 정보를 파악한 후 사용자의 등록 고객 여부를 결정하는 단계;상기 사용자의 위치 변화를 인식하여 결정된 상기 동선 정보를 결정한 후, 복수의 운동 기구들 중 공석 상태의 운동기구를 결정하여 상기 동선 안내 정보를 생성하는 단계;상기 사용자의 동작 변화를 인식하여 상기 동작 정보와 관련된 상기 코칭 정보를 생성하는 단계;상기 복수의 운동 기구들 각각에 설치된 센서의 센싱 정보와 상기 복수의 카메라를 통해 수집된 상기 복수의 운동 기구들에 대한 영상 정보를 기계학습하여 가중치의 합을 도출하고, 상기 도출된 가중치의 합에 기반하여 상기 공석 상태의 운동기구를 결정하는 단계; 및상기 사용자가 상기 등록 고객으로 결정될 경우, 상기 사용자의 운동 기록(history) 및 상기 사용자에 대해 미리 계획된 운동 루틴(routine) 중 적어도 하나에 기반하여 상기 동선 안내 정보를 갱신하되, 상기 운동 루틴(routine)에서 상기 복수의 운동 기구들 중 제1 운동 기구를 이용한 운동 수행이더라도 상기 제1 운동 기구가 공석 상태가 아닌 경우, 다음 차례에 이용할 제2 운동 기구로 안내하도록 상기 갱신된 동선 안내 정보를 추가적으로 갱신하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는피트니스 서버의 동작 방법
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제18항에 있어서,상기 수집된 영상 정보를 분석하여 상기 사용자의 신원 정보, 동선 정보, 동작 정보 및 표정 정보 중 적어도 하나의 정보를 인식하고, 상기 인식된 적어도 하나의 정보에 기반하여 동선 안내 정보 및 코칭 정보를 생성하는 단계는상기 사용자의 표정 및 동작 중 적어도 하나와 관련된 영상 정보를 기계 학습하여 상기 사용자의 동작과 관련된 각 관절 후보에 대한 히트 맵(heat map)을 생성하는 단계;상기 각 관절 후보에 대한 연결성을 확보에 따른 관절 좌표를 결정하며, 상기 결정된 관절 좌표의 변화에 따른 상기 동작 정보를 결정하되, 상기 결정된 동작 정보와 상기 복수의 운동 기구 각각에 대하여 미리 결정된 동작 정보를 기계학습하여 운동 횟수를 카운팅하거나 자세 불일치를 결정하는 단계; 및상기 자세 불일치로 결정될 경우, 자세 교정과 관련된 코칭 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는피트니스 서버의 동작 방법
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