基于图像的运动检测方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及基于图像的运动检测技术领域，提供了一种基于图像的运动检测方法、装置、电子设备和存储介质。所述方法包括：获取针对待检测对象采集得到的连续多帧图像；获取所述连续多帧图像中每帧图像的亮度信息；基于所述亮度信息对所述运动动作进行计数。本申请实施例通过运动图像的亮度信息变化，为用户提供了方便快捷的运动计数方法，提高了运动动作统计的效率，可方便用户利用手机自带摄像头，达成了运动计数的目的，满足了用户对运动计数的需求。求。求。

【技术实现步骤摘要】
基于图像的运动检测方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本申请涉及图像
，特别是涉及一种基于图像的运动检测方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]用于运动的手机应用程序很多，比如咕咚可以很好的帮助用户进行跑步记录，但是，现在的运动软件大都是利用全球定位系统(英文全称global position system，英文缩写GPS)进行运动记录，无法对俯卧撑这种运动进行记录。
[0003]对俯卧撑进行计数的方法主要有使用带有弹压装置的设备，通过检测手掌对弹压装置的压力值的变化去统计俯卧撑的个数，或者使用红外装置，通过人体某一部位接触红外装置的次数来计算俯卧撑的个数等。
[0004]利用弹压装置计算俯卧撑使得用户使用不便，需要提供一种新的运动检测方法。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够快速准确识别运动动作的图像的运动检测方法、装置、电子设备和存储介质。
[0006]本申请实施例提供了一种基于图像的运动检测方法，所述方法包括：
[0007]获取针对待检测对象采集得到的连续多帧图像，其中，每帧所述图像与所述待检测对象的运动动作相对应，所述运动动作至少包括两个运动状态；
[0008]获取所述连续多帧图像中每帧图像的亮度信息；
[0009]基于所述亮度信息对所述运动动作进行计数。
[0010]在一个实施例中，所述获取针对待检测对象采集得到的连续多帧图像之前，所述方法还包括：
[0011]获取针对待检测对象采集得到的多帧样本图像，其中，每帧所述样本图像与所述待检测对象的样本运动动作相对应，所述样本运动动作包括第一运动状态和第二运动状态；
[0012]获取每帧样本图像的亮度信息；
[0013]基于所述亮度信息确定第一门限阈值和第二门限阈值，所述第一门限阈值用于识别所述样本图像包含所述样本运动动作的第一运动状态，所述第二门限阈值用于识别所述样本图像包含所述样本动作的第二运动状态，所述第一门限阈值小于第二门限阈值。
[0014]在一个实施例中，所述基于亮度信息对所述运动动作进行计数包括：
[0015]基于第一门限阈值和第二门限阈值识别所述连续多帧运动图像中每帧运动图像所包含的待检测对象的运动动作的运动状态；
[0016]基于所述运动状态的周期变化对所述待检测对象的运动动作进行计数。
[0017]在一个实施例中，所述基于第一门限阈值和第二门限阈值识别所述连续多帧运动图像中每帧运动图像所包含的待检测对象的运动动作的运动状态包括：
[0018]获取所述第一门限阈值和所述多帧运动图像中每帧运动图像的亮度信息；
[0019]在所述多帧运动图像中存在大于或等于所述第一门限阈值的第一运动图像时，确定所述第一运动图像包含所述待检测对象的运动动作的第一运动状态；
[0020]在确定所述第一运动图像之后，获取所述第二门限阈值和所述第一运动图像之后的多帧运动图像中每帧运动图像的亮度信息；
[0021]在所述第一运动图像之后的多帧运动图像中存在小于所述第二门限阈值的第二运动图像时，确定所述第二运动图像包含所述待检测对象的运动动作的第二运动状态。
[0022]在一个实施例中，所述基于所述运动状态的周期变化对所述待检测对象的运动动作进行计数，包括：
[0023]以识别到所述第一运动图像包含所述待检测对象的运动动作的第一运动状态为起点，再次识别到所述第三运动图像包含所述待检测对象的运动动作的第一运动状态为终点，作为所述待检测运动对象的运动动作对应的运动周期；
[0024]基于所述运动周期的累计次数对所述待检测对象的运动动作进行计数。
[0025]在一个实施例中，所述运动状态包括第一运动状态和第二运动状态，基于所述运动周期的累计次数对所述待检测对象的运动动作进行计数，包括：
[0026]在识别到所述运动动作的第一运动状态时，对所述可信度值进行加1处理；
[0027]在识别到所述运动动作的第一运动状态变化到所述第二运动状态时，对所述可信度值继续进行加1处理；
[0028]在识别到所述运动动作的第二运动状态变化到所述第一运动状态时，对所述可信度值继续进行加1处理；
[0029]在确定所述可信度值等于预设阈值时，对所述运动动作计数一次，并对所述可信度值进行清零处理，返回所述基于第一门限阈值和第二门限阈值识别所述连续多帧运动图像中每帧运动图像所包含的待检测对象的运动动作的运动状态。
[0030]本申请实施例提供了一种基于图像的运动检测装置，所述装置包括：
[0031]图像获取模块，获取针对待检测对象采集得到的连续多帧图像，其中，每帧所述图像与所述待检测对象的运动动作相对应；
[0032]亮度信息获取模块，用于获取所述连续多帧图像中每帧图像的亮度信息；
[0033]动作计数模块，用于基于所述亮度信息对所述运动动作进行计数。
[0034]本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请任意实施例所提供的基于图像的运动检测方法的步骤。
[0035]本申请实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请任意实施例所提供的基于图像的运动检测方法的步骤。
[0036]本申请实施例所提供的基于图像的运动检测方法、装置、电子设备和存储介质，通过获取运动图像的亮度信息，基于所述连续多帧运动图像中每帧运动图像的亮度信息确定运动动作的变化结果，然后基于所述变化的结果对所述运动动作进行计数，本申请实施例通过运动图像的亮度信息变化，为用户提供了方便快捷的运动计数方法，提高了运动动作统计的效率。
附图说明
[0037]图1为一个实施例中基于图像的运动检测方法的应用场景图；
[0038]图2为一个实施例中基于图像的运动检测方法的流程示意图；
[0039]图3为另一个实施例中基于图像的运动检测方法的流程示意图；
[0040]图4为一个实施例中基于图像的运动检测装置的结构框图；
[0041]图5为一个实施例中电子设备的内部结构图。
具体实施方式
[0042]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0043]本申请提供的基于图像的运动检测方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该基于图像的运动检测方法应用于基于图像的运动检测装置中。该基于图像的运动检测装置可以配置在终端102或者服务器104，或者部分配置在终端102，部分配置在服务器104中，由终端102与服务器104交互完成基于图像的运动检测方法。
[0044]其中，终端102与服务器104可以通过网络进行通信。
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像的运动检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取针对待检测对象采集得到的连续多帧图像，其中，每帧所述图像与所述待检测对象的运动动作相对应，所述运动动作至少包括两个运动状态；获取所述连续多帧图像中每帧图像的亮度信息；基于所述亮度信息对所述运动动作进行计数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对待检测对象采集得到的连续多帧图像之前，所述方法还包括：获取针对待检测对象采集得到的多帧样本图像，其中，每帧所述样本图像与所述待检测对象的样本运动动作相对应，所述样本运动动作包括第一运动状态和第二运动状态；获取每帧样本图像的亮度信息；基于所述亮度信息确定第一门限阈值和第二门限阈值，所述第一门限阈值用于识别所述样本图像包含所述样本运动动作的第一运动状态，所述第二门限阈值用于识别所述样本图像包含所述样本动作的第二运动状态，所述第一门限阈值小于第二门限阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于亮度信息对所述运动动作进行计数包括：基于第一门限阈值和第二门限阈值识别所述连续多帧运动图像中每帧运动图像所包含的待检测对象的运动动作的运动状态；基于所述运动状态的周期变化对所述待检测对象的运动动作进行计数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于第一门限阈值和第二门限阈值识别所述连续多帧运动图像中每帧运动图像所包含的待检测对象的运动动作的运动状态包括：获取所述第一门限阈值和所述多帧运动图像中每帧运动图像的亮度信息；在所述多帧运动图像中存在大于或等于所述第一门限阈值的第一运动图像时，确定所述第一运动图像包含所述待检测对象的运动动作的第一运动状态；在确定所述第一运动图像之后，获取所述第二门限阈值和所述第一运动图像之后的多帧运动图像中每帧运动图像的亮度信息；在所述第一运动图像之后的多帧运动图像中存在小于所述第二门限阈值的第二运动图像时，确定所述第二运动图像包含所述待检测对象的运动动作的第二运动状态。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦涛，詹高旗，白恒恒，余文贵，宋清亮，李威，赵安跃，马育，刘慧荣，折帅帅，
申请(专利权)人：西安闻泰电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：