一种智能视觉体育评测系统及方法技术方案

本申请公开了一种智能视觉体育评测系统及方法。本系统中通过设置在操场的每个运动项目区域处的视频采集装置采集每个运动项目区域中的运动视频数据；传输设备获取每个运动项目区域中的运动视频数据；对于每个运动项目，利用其对应的AI算法模型对该运动区域所获取的运动视频数据进行分析，得到运动分析结果；根据得到的运动分析结果在各个终端进行展示；根据运动分析结果生成学生体质健康报告。本申请能够通过物联网摄像头与人工智能运动视觉算法，实现体育科学化训练、个性化教学、规模化测试。测试。测试。

【技术实现步骤摘要】
一种智能视觉体育评测系统及方法


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，特别涉及一种智能视觉体育评测系统及方法。

技术介绍

[0002]近年来，学校及家长越来越注重学生的全面发展，在保证学生成绩优异的同时也关注学生的体质健康锻炼。
[0003]当前，很多学校在体育课的教学中，依然采教师采用“口哨、秒表、纸笔”进行体测成绩录入的传统的应试教学模式。并且不少体育课属于大班课模式，课堂内容缺乏互动创新，缺少针对性评价和指导无法进行有效的课后监督执行，同时也缺乏有效检测测试项目中的违规和无效动作，部分依赖监考老师主观判断。

技术实现思路

[0004]基于此，本申请实施例提供了一种智能视觉体育评测系统及方法，能够解决上述问题。
[0005]第一方面，提供了一种智能视觉体育评测系统，该系统包括：
[0006]前端采集模块，包括设置在操场的每个运动项目区域处的视频采集装置，用于采集每个运动项目区域中的运动视频数据；
[0007]分析计算模块，用于通过传输设备获取每个运动项目区域中的运动视频数据；利用运动项目对应的AI算法模型对该运动区域所获取的运动视频数据进行分析，得到运动分析结果。
[0008]结果展示模块，用于根据得到的运动分析结果在各个终端进行展示。
[0009]可选地，所述系统还包括：
[0010]统计模块，用于获取所有评测学生的运动分析结果，根据预设的数据模型计算体测分数和等级，分析出优秀率、良好率以及不及格率，并将统计分析结果进行可视化展示。/>[0011]可选地，所述统计模块还用于：
[0012]获取区域内统计分析结果，根据区域内统计分析结果进行区域决策评价。
[0013]可选地，在通过传输设备获取每个运动项目区域中的运动视频数据之前，所述分析计算模块还用于：
[0014]加载移植每个运动项目区域的AI算法模型；其中，所述AI算法模型可以为深度学习算法，具体包括目标检测算法、分类算法、人体骨骼关键点算法、人脸识别算法。
[0015]可选地，所述结果展示模块还用于，将运动视频数据所对应的运动姿态、成绩及指导建议进行实时动态显示在终端屏幕上。
[0016]可选地，所述系统还包括：
[0017]交互模块，用于发出智能语音指令，学生按语音指令完成体育训练和测试的各个项目环节。
[0018]可选地，所述系统还包括：
[0019]录入模块，用于将后台数据转换成对应格式文件，并将对应格式文件录入到指定系统中。
[0020]可选地，根据运动分析结果生成学生体质健康报告，还包括：
[0021]记录学生的个性化体质健康视图，多维度综合素质评价。
[0022]第二方面，提供一种智能视觉体育评测方法，该方法包括：
[0023]通过设置在操场的每个运动项目区域处的视频采集装置采集每个运动项目区域中的运动视频数据；
[0024]通过传输设备获取每个运动项目区域中的运动视频数据；利用运动项目对应的AI算法模型对该运动区域所获取的运动视频数据进行分析，得到运动分析结果；
[0025]根据得到的运动分析结果在各个终端进行展示；根据运动分析结果生成学生体质健康报告。
[0026]本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
[0027](1)减少评测教师重复性工作，提高体育评测效率。
[0028](2)为学生提供定制化的个人体质画像，使得学有依据，学有反馈，学有效果
[0029](3)通过客观全面的评价体系，使得体育评测更加准确。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本专利技术的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，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引申获得其它的实施附图。
[0031]图1为本申请实施例提供的一种智能视觉体育评测系统示意图；
[0032]图2为本申请实施例提供的智慧操场示意图；
[0033]图3为本申请实施例提供的智慧教室示意图；
[0034]图4为本申请实施例提供的一种智能视觉体育评测方法流程图。
具体实施方式
[0035]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。
[0036]在本专利技术的描述中，术语“包括”、“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包括了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于已明确列出的那些步骤或单元，而是还可包含虽然并未明确列出的但对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元，或者基于本专利技术构思进一步的优化方案所增加的步骤或单元。
[0037]本申请将机器视觉与体育教育深度融合，通过物联网摄像头+人工智能运动视觉算法，实施操场及体育教室的智能化改造，实现学生体育科学化训练、个性化教学、规模化测试以及标准化体育考试。运动视觉技术主要进行动作规范性分析和运动数据分析，自动生成运动处方报告，增强教学及运动中的智能交互性，提升学生运动兴趣与运动水平，解决
青少年身体素质与文化素养发展失衡、体育教学信息化资源缺乏等难题，全面服务体育强国战略。
[0038]本系统是通过边缘计算服务器将前端采集设备、传输设备、处理/控制设备和存储/显示设备连成一个独立完整的系统。并将摄像机到图像显示和记录构成独立完整的系统。通过加载运行服务器上的AI算法对现场监控视频进行智能识别分析。服务器可加载移植多路AI算法，实时准确地进行监控分析。具体地，请参考图1，其示出了本申请实施例提供的一种智能视觉体育评测系统的示意图，该系统可以包括：
[0039]前端采集模块，包括设置在操场的每个运动项目区域处的视频采集装置，用于采集每个运动项目区域中的运动视频数据。
[0040]在本申请实施例中，运动项目至少包括立定跳远、跳绳、50/100米、引体向上、坐位体前屈、仰卧起坐、实心球、铅球以及800/1000米。
[0041]如图2，给出了一种智慧操场示意图，如图3，给出了一种智慧教室示意图可以实施上述运动项目，其中智慧操场中的视频采集装置可以为设置在操场各个地点的摄像头。
[0042]分析计算模块，用于通过传输设备获取每个运动项目区域中的运动视频数据；利用运动项目对应的AI算法模型对该运动区域所获取的运动视频数据进行分析，得到运动分析结果。
[0043]在本申请实施例中，分析计算模块首先需要加载移植每个运动项目区域的AI算法模型。其中，AI算法模型可以为深度学习算法，具体包括目标检测算法、分类算法、人体骨骼关键点算法、人脸识别算法。
[0044]具体的识别过程可以包括：例如在进行立定跳远项目的识别时，可以通过采集进行学生进行立本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能视觉体育评测系统，其特征在于，所述系统包括：前端采集模块，包括设置在运动项目区域处的视频采集装置，用于采集运动项目区域中的运动视频数据；分析计算模块，用于通过传输设备获取运动项目区域中的运动视频数据；利用运动项目对应的AI算法模型对该运动区域所获取的运动视频数据进行分析，得到运动分析结果；结果展示模块，用于根据得到的运动分析结果进行展示。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：统计模块，用于获取所有评测学生的运动分析结果，根据预设的数据模型计算体测分数和等级，分析出优秀率、良好率以及不及格率，并将统计分析结果进行可视化展示。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述统计模块还用于：获取区域内统计分析结果，根据区域内统计分析结果进行区域决策评价。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，在通过传输设备获取每个运动项目区域中的运动视频数据之前，所述分析计算模块还用于：加载移植每个运动项目区域的AI算法模型；其中，所述AI算法模型可以为深度学习算法，具体包括目标检测算法、分类算法、人体骨骼关键点算法、人脸识别算法。5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐义平，祖慈，
申请(专利权)人：安徽一视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：