技巧识别方法、技巧识别装置以及体操评分支援系统制造方法及图纸

在技巧识别方法中，计算机执行如下处理：获取通过骨骼检测得到的骨骼信息；执行基于骨骼信息缩小至体操比赛所包含的技巧中一部分的技巧的第一技巧识别；以及执行根据专用于通过第一技巧识别缩小后的一部分的技巧的识别的专用算法识别表演了一部分的技巧中哪个技巧的第二技巧识别。巧的第二技巧识别。巧的第二技巧识别。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】技巧识别方法、技巧识别装置以及体操评分支援系统


[0001]本专利技术涉及技巧识别技术。

技术介绍

[0002]在体操、医疗等广泛的领域中，使用选手、患者等人的骨骼信息，自动地识别人的动作。例如，体操比赛中的现状的评分方法通过多个裁判的目视观察进行，但由于器具的进化、训练方法的改善，伴随动作的复杂化的技巧的高度化发展，而出现裁判对技巧的识别变得困难的情况。其结果，每个裁判对选手的评分结果不同等对评分的公平性、正确性的维持产生担心。
[0003]由此，利用使用了选手的三维骨骼坐标(以下，有记载为“骨骼信息”的情况)的自动评分技术。例如，通过3D(Three－Dimensional：三维)激光传感器获取选手的三维点群数据，并使用三维点群数据计算选手的骨骼信息。然后，根据骨骼信息的时间序列数据计算表示与“技巧”对应的姿势的特征的特征量，基于骨骼信息的时间序列数据和特征量自动地识别由选手实施的技巧，并向裁判提供自动评分结果，从而提高评分的公平性、正确性。
[0004]通过D(Difficulty：难度)得分与E(Execution：完成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种技巧识别方法，其特征在于，计算机执行如下处理：获取通过骨骼检测得到的骨骼信息；执行第一技巧识别，该第一技巧识别是基于上述骨骼信息缩小至体操比赛所包含的技巧中一部分的技巧的处理；以及执行第二技巧识别，该第二技巧识别是根据专用于通过上述第一技巧识别缩小后的一部分的技巧的识别的专用算法识别表演了上述一部分的技巧中哪个技巧的处理。2.根据权利要求1所述的技巧识别方法，其特征在于，上述第一技巧识别包含基于第一特征量缩小至上述一部分的技巧的处理，上述第一特征量是与上述体操比赛所包含的技巧相关的特征量中计算精度在阈值以上的特征量，上述第二技巧识别包含如下处理：根据上述专用算法计算区分通过上述第一技巧识别缩小后的一部分的技巧的第二特征量，并基于计算出的该第二特征量识别表演了上述一部分的技巧中哪个技巧。3.根据权利要求2所述的技巧识别方法，其特征在于，上述第二技巧识别包含如下处理：基于上述骨骼信息、和在上述骨骼检测时使用的手肘的弯曲时的转动信息计算握法作为上述第二特征量。4.根据权利要求2所述的技巧识别方法，其特征在于，上述第二技巧识别包含如下处理：基于作为上述第二技巧识别已执行的技巧识别结果中最近的技巧识别结果而得到的技巧中的特定运动的有无以及上述特定运动后的换握的有无来计算握法作为上述第二特征量。5.根据权利要求2所述的技巧识别方法，其特征在于，上述第二技巧识别包含如下处理：通过将上述骨骼信息输入到执行了将骨骼信息作为说明变量，并将区分通过上述第一技巧识别缩小后的一部分的技巧的第二特征量的标签作为目标变量的机器学习的机器学习模型，计算上述第二特征量。6.根据权利要求1所述的技巧识别方法，其特征在于，上述第二技巧识别包含如下处理：通过将上述骨骼信息输入到执行了将骨骼信息作为说明变量，并将通过上述第一技巧识别缩小后的一部分的技巧名的标签作为目标变量的机器学习的机器学习模型，来识别表演了上述一部分的技巧中哪个技巧。7.一种技巧识别装置，其特征在于，包含控制部，该控制部执行如下处理：获取通过骨骼检测得到的骨骼信息；执行第一技巧识别，该第一技巧识别是基于上述骨骼信息缩小至体操比赛所包含的技巧中一部分的技巧的处理；以及执行第二技巧识别，该第二技巧识别是根据专用于通过上述第一技巧识别缩小后的...

【专利技术属性】
技术研发人员：佐藤卓也，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：