一种俯卧撑计数方法、装置、电子装置和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种俯卧撑计数方法，其中，该俯卧撑计数方法包括：步骤1：通过摄像头划定识别区域，利用人形目标检测算法找到识别区域内的人形；步骤2：对人形进行预处理；步骤3：计算人形头部H与脚部F的距离HF，计算人形头部H在运动过程中距离的最大值H

【技术实现步骤摘要】
一种俯卧撑计数方法、装置、电子装置和存储介质
本申请涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种俯卧撑计数方法、装置、电子装置和存储介质。
技术介绍
俯卧撑在日常锻炼和体育课上，特别是在军事体能训练中是一项基本训练。俯卧撑主要锻炼的肌肉群肱三头肌，同时还锻炼三角肌前束、前锯肌和喙肱肌及身体的其他部位。其主要作用是提高上肢、胸部、腰背和腹部的肌肉力量。因此，训练俯卧撑是提高人民群众身体素质的有效方式。现有的俯卧撑技术方法基本是依靠人工判断俯卧撑姿势是否标准并进行计数，浪费了人力资源且人工可能出现判断标准不一致导致计数误差较大。目前针对相关技术中俯卧撑计数依赖人工的问题，尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种俯卧撑计数方法、装置、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中俯卧撑计数依赖人工的问题。第一方面，本申请实施例提供了一种俯卧撑计数方法，包括：步骤1：通过摄像头划定识别区域，利用人形目标检测算法找到所述识别区域内的人形；步骤2：对所述人形进行预处理；步骤3：计算所述人形头部H与脚部F的距离HF，计算所述人形头部H在运动过程中距离的最大值Hm，根据HF和Hm计算角度A的正弦值，步骤4：根据角度A的正弦值SinA计算角度A，A＝ArcSinA；步骤5：判断角度A与预设值T的大小关系，若角度A大于预设值T，则进行一次俯卧撑计数，若角度A小于预设值T，则不进行俯卧撑计数。在其中一个实施例中，所述步骤1中人形目标检测算法包括基于SSD的人形目标检测算法，所述基于SSD的人形目标检测算法通过将所述人形转换成PascalVOC数据集格式来实现对人形目标的检测。在其中一个实施例中，所述步骤2中对所述人形进行预处理包括：对所述人形进行分割后进行二值化处理，提取人形关键点特征后输入人形坐标矩形框。在其中一个实施例中，所述人形关键点特征包括所述人形的头部H和脚部F的坐标，其中，脚部F的坐标F(x1,y1)定位在底部位置不变，头部H的坐标H(x2,y2)在俯卧撑过程中处于运动状态。第二方面，本申请实施例提供了一种俯卧撑计数装置，包括：识别模块，用于通过摄像头划定识别区域，利用人形目标检测算法找到所述识别区域内的人形；预处理模块，用于对人形进行预处理；计算模块，用于计算所述人形头部H与脚部F的距离HF，计算所述人形头部H在运动过程中距离的最大值Hm，根据HF和Hm计算角度A的正弦值和角度A；判断模块，判断角度A与预设值T的大小关系，若角度A大于预设值T，则进行一次俯卧撑计数，若角度A小于预设值T，则不进行俯卧撑计数。第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的俯卧撑计数方法。第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行如上述第一方面所述的俯卧撑计数方法。相比于相关技术，本申请实施例提供的俯卧撑计数方法，通过识别获取人形进行俯卧撑运动时的各点位置参数坐标，计算相应角度，解决了相关技术中俯卧撑计数依赖人工的问题，实现了通过计算机智能识别俯卧撑的运动标准程度并计数。本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请实施例的俯卧撑计数方法流程图；图2是根据本申请实施例的俯卧撑计数方法原理示意图；图3是根据本申请实施例的俯卧撑计数装置结构图；图4为根据本申请实施例的俯卧撑计数设备的硬件结构示意图。具体实施方式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，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所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。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的
技术实现思路
的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属
内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。本实施例提供了一种俯卧撑计数方法。图1是根据本申请实施例的一种俯卧撑计数方法的流程图，如图1所示，该流程包括如下步骤：步骤S101，通过摄像头划定识别区域，利用人形目标检测算法找到识别区域内的人形。步骤S102，对人形进行预处理。步骤S103，计算人形头部H与脚部F的距离HF，计算人形头部H在运动过程中距离的最大值Hm，根据HF和Hm计算角度A的正弦值，步骤S104，根据角度A的正弦值SinA计算角度A，A＝ArcSinA。步骤S105，判断角度A与预设值T的大小关系，若角度A大于预设值T，则进行一次俯卧撑计数，若角本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种俯卧撑计数方法，其特征在于，所述方法包括：/n步骤1：通过摄像头划定识别区域，利用人形目标检测算法找到所述识别区域内的人形；/n步骤2：对所述人形进行预处理；/n步骤3：计算所述人形头部H与脚部F的距离HF，计算所述人形头部H在运动过程中距离的最大值Hm，根据HF和Hm计算角度A的正弦值，

【技术特征摘要】
1.一种俯卧撑计数方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1：通过摄像头划定识别区域，利用人形目标检测算法找到所述识别区域内的人形；
步骤2：对所述人形进行预处理；
步骤3：计算所述人形头部H与脚部F的距离HF，计算所述人形头部H在运动过程中距离的最大值Hm，根据HF和Hm计算角度A的正弦值，
步骤4：根据角度A的正弦值SinA计算角度A，A＝ArcSinA；
步骤5：判断角度A与预设值T的大小关系，若角度A大于预设值T，则进行一次俯卧撑计数，若角度A小于预设值T，则不进行俯卧撑计数。


2.根据权利要求1所述的一种俯卧撑计数方法，其特征在于，所述步骤1中人形目标检测算法包括基于SSD的人形目标检测算法，所述基于SSD的人形目标检测算法通过将所述人形转换成PascalVOC数据集格式来实现对人形目标的检测。


3.根据权利要求1所述的一种俯卧撑计数方法，其特征在于，所述步骤2中对所述人形进行预处理包括：
对所述人形进行分割后进行二值化处理，提取人形关键点特征后输入人形坐标矩形框。


4.根据权利要求3所述的一种俯卧撑计...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁昆，何牡禄，钱伟，张轩铭，
申请(专利权)人：杭州拓深科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33