动作评测方法技术

本发明专利技术公开了一种动作评测方法

【技术实现步骤摘要】
动作评测方法、装置、异构AI芯片、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，尤其涉及一种动作评测方法
、
装置
、
异构
AI
芯片
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]立定跳远是国家学生体质健康测试中的一项必测项目
。
相关技术中，可以借助红外线传感器进行测量，然而红外线传感器的测量精度有待提升
。

技术实现思路

[0003]本说明书实施方式旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一
。
为此，本说明书实施方式提出一种动作评测方法
、
装置
、
异构
AI
芯片
、
设备及存储介质
。
[0004]本说明书实施方式提供一种动作评测方法，动作为立定跳远，所述立定跳远包括预摆起跳动作
、
腾空展体动作
、
落地动作；所述方法包括：
[0005]获取针对受测对象的立定跳远过程进行拍摄得到的视频流；所述视频流包括所述预摆起跳动作对应的起跳视频图像数据和所述落地动作对应的落地视频图像数据；在执行所述落地动作时所述受测对象对应有表征直线；
[0006]基于所述起跳视频图像数据确定所述受测对象的脚部骨骼点的第一位置数据
、
腿部姿态数据
、
所述脚部骨骼点的离地时刻；
[0007]根据所述第一位置数据<br/>、
腿部姿态数据
、
所述脚部骨骼点的离地时刻对所述预摆起跳动作进行评测，得到第一评测结果；
[0008]基于所述落地视频图像数据确定所述受测对象执行所述落地动作时的四肢姿态数据以及落地角度；其中，所述落地角度为所述表征直线与地面之间的夹角；
[0009]根据所述第一评测结果
、
所述四肢姿态数据以及所述落地角度对所述立定跳远生成所述受测对象的目标评测结果
。
[0010]在其中一个实施方式，所述根据所述第一位置数据
、
腿部姿态数据
、
所述脚部骨骼点的离地时刻对所述预摆起跳动作进行评测，得到第一评测结果，包括：
[0011]基于所述第一位置数据确定左脚与起跳线间的第一距离
、
右脚与起跳线间的第二距离；
[0012]若双脚各自的脚部骨骼点的离地时刻不同，所述第一距离与所述第二距离不同，以及双腿各自的腿部姿态数据不同，确定所述受测对象以单脚起跳动作执行所述预摆起跳动作；所述第一评测结果包括单脚起跳
。
[0013]在其中一个实施方式，所述根据所述第一位置数据
、
腿部姿态数据
、
所述脚部骨骼点的离地时刻对所述预摆起跳动作进行评测，得到第一评测结果，包括：
[0014]基于所述第一位置数据确定左脚与起跳线间的第一距离
、
右脚与起跳线间的第二距离；
[0015]若双脚各自的脚部骨骼点的离地时刻相同，所述第一距离与所述第二距离相同，
以及双腿各自的腿部姿态数据相同，确定所述受测对象以双脚起跳动作执行所述预摆起跳动作；所述第一评测结果包括双脚起跳
。
[0016]在其中一个实施方式，所述根据所述第一位置数据
、
腿部姿态数据
、
所述脚部骨骼点的离地时刻对所述预摆起跳动作进行评测，得到第一评测结果，包括：
[0017]基于所述第一位置数据确定左脚与起跳线间的第一距离
、
右脚与起跳线间的第二距离；其中，所述第一距离与所述第二距离分别对应有距离变化趋势；基于受测对象的垫脚起跳动作针对所述第一距离与所述第二距离设置有预设变化趋势；
[0018]若双脚各自的脚部骨骼点的离地时刻相同，所述第一距离与所述第二距离相同且所述距离变化趋势符合所述预设变化趋势，以及双腿各自的腿部姿态数据相同，确定所述受测对象以所述垫脚起跳动作执行所述预摆起跳动作；所述第一评测结果包括垫脚起跳
。
[0019]在其中一个实施方式，所述基于所述落地视频图像数据确定所述受测对象执行所述落地动作时的四肢姿态数据以及落地角度，包括：
[0020]基于所述落地视频图像数据确定所述脚部骨骼点的第二位置数据
、
膝盖骨骼点的位置数据
、
手肘骨骼点的位置数据；
[0021]基于所述第二位置数据
、
所述膝盖骨骼点的位置数据
、
所述手肘骨骼点的位置数据确定所述表征直线以及所述四肢姿态数据；
[0022]将所述表征直线与地面之间的夹角作为所述落地角度
。
[0023]在其中一个实施方式，所述基于所述第二位置数据
、
所述膝盖骨骼点的位置数据
、
所述手肘骨骼点的位置数据确定所述表征直线，包括：
[0024]基于所述第二位置数据
、
所述膝盖骨骼点的位置数据
、
所述手肘骨骼点的位置数据进行直线拟合，得到所述表征直线；或者
[0025]基于所述膝盖骨骼点的位置数据与所述手肘骨骼点的位置数据确定所述膝盖骨骼点与所述手肘骨骼点之间的中点的位置数据；基于所述中点与所述脚部骨骼点间的连线确定所述表征直线
。
[0026]在其中一个实施方式，所述根据所述第一评测结果
、
所述四肢姿态数据以及所述落地角度对所述立定跳远生成所述受测对象的目标评测结果，包括：
[0027]若所述第一评测结果表明所述受测对象起跳不违规，基于所述四肢姿态数据确定所述受测对象处于第一落地姿态，且所述表征直线与地面之间的所述落地角度为锐角，确定所述受测对象前倾倒地；其中，所述第一落地姿态为所述受测对象的手臂和腿部分别位于所述受测对象的脚部前方的姿态；
[0028]基于所述落地视频图像数据对所述受测对象的脚部位置进行分割，以确定所述受测对象的跳远距离
。
[0029]在其中一个实施方式，所述根据所述第一评测结果
、
所述四肢姿态数据以及所述落地角度对所述立定跳远生成所述受测对象的目标评测结果，还包括：
[0030]若所述第一评测结果表明所述受测对象起跳不违规，基于所述四肢姿态数据确定所述受测对象没有处于第一落地姿态，且所述表征直线与地面之间的所述落地角度为钝角，确定所述受测对象后倾倒地；其中，所述第一落地姿态为所述受测对象的手臂和腿部分别位于所述受测对象的脚部前方的姿态；
[0031]基于所述落地视频图像数据对所述受测对象的人体轮廓进行分割，以确定所述受
测对象的跳远距离
。
[0032]在其中一个实施方式，所述方法还包括：
[0033]基于针对所述受测对象采集的人脸图像进行人脸识别，得到所述受测对象的身份本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种动作评测方法，动作为立定跳远，所述立定跳远包括预摆起跳动作
、
腾空展体动作
、
落地动作；其特征在于，所述方法包括：获取针对受测对象的立定跳远过程进行拍摄得到的视频流；所述视频流包括所述预摆起跳动作对应的起跳视频图像数据和所述落地动作对应的落地视频图像数据；在执行所述落地动作时所述受测对象对应有表征直线；基于所述起跳视频图像数据确定所述受测对象的脚部骨骼点的第一位置数据
、
腿部姿态数据
、
所述脚部骨骼点的离地时刻；根据所述第一位置数据
、
腿部姿态数据
、
所述脚部骨骼点的离地时刻对所述预摆起跳动作进行评测，得到第一评测结果；基于所述落地视频图像数据确定所述受测对象执行所述落地动作时的四肢姿态数据以及落地角度；其中，所述落地角度为所述表征直线与地面之间的夹角；根据所述第一评测结果
、
所述四肢姿态数据以及所述落地角度对所述立定跳远生成所述受测对象的目标评测结果
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一位置数据
、
腿部姿态数据
、
所述脚部骨骼点的离地时刻对所述预摆起跳动作进行评测，得到第一评测结果，包括：基于所述第一位置数据确定左脚与起跳线间的第一距离
、
右脚与起跳线间的第二距离；若双脚各自的脚部骨骼点的离地时刻不同，所述第一距离与所述第二距离不同，以及双腿各自的腿部姿态数据不同，确定所述受测对象以单脚起跳动作执行所述预摆起跳动作；所述第一评测结果包括单脚起跳
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一位置数据
、
腿部姿态数据
、
所述脚部骨骼点的离地时刻对所述预摆起跳动作进行评测，得到第一评测结果，包括：基于所述第一位置数据确定左脚与起跳线间的第一距离
、
右脚与起跳线间的第二距离；若双脚各自的脚部骨骼点的离地时刻相同，所述第一距离与所述第二距离相同，以及双腿各自的腿部姿态数据相同，确定所述受测对象以双脚起跳动作执行所述预摆起跳动作；所述第一评测结果包括双脚起跳
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一位置数据
、
腿部姿态数据
、
所述脚部骨骼点的离地时刻对所述预摆起跳动作进行评测，得到第一评测结果，包括：基于所述第一位置数据确定左脚与起跳线间的第一距离
、
右脚与起跳线间的第二距离；其中，所述第一距离与所述第二距离分别对应有距离变化趋势；基于受测对象的垫脚起跳动作针对所述第一距离与所述第二距离设置有预设变化趋势；若双脚各自的脚部骨骼点的离地时刻相同，所述第一距离与所述第二距离相同且所述距离变化趋势符合所述预设变化趋势，以及双腿各自的腿部姿态数据相同，确定所述受测对象以所述垫脚起跳动作执行所述预摆起跳动作；所述第一评测结果包括垫脚起跳
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述落地视频图像数据确定所述受测对象执行所述落地动作时的四肢姿态数据以及落地角度，包括：基于所述落地视频图像数据确定所述脚部骨骼点的第二位置数据
、
膝盖骨骼点的位置数据
、
手肘骨骼点的位置数据；
基于所述第二位置数据
、
所述膝盖骨骼点的位置数据
、
所述手肘骨骼点的位置数据确定所述表征直线以及所述四肢姿态数据；将所述表征直线与地面之间的夹角作为所述落地角度
。6.
根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二位置数据
、
所述膝盖骨骼点的位置数据
、
所述手肘骨骼点的位置数据确定所述表征直线，包括：基于所述第二位置数据
、
所述膝盖骨骼点的位置数据
、
所述手肘骨骼点的位置数据进行直线拟合，得到所述表征直线；或者基于所述膝盖骨骼点的位置数据与所述手肘骨骼点的位置数据确定所述膝盖骨骼点与所述手肘骨骼点之间的中点的位置数据；基于所述中点与所述脚部骨骼点间的连线确定所述表征直线
。7.
根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一评测结果
、
所述四肢姿态数据以及所述落地角度对所述立定跳远生成所述受测对象的目标评测结果，包括：若所述第一评测结果表明所述受测对象起跳不违规，基于所述四肢姿态数据确定所述受测对象处于第一落地姿态，且所述表征直线与地面之间的所述落地角度为锐角，确定所述受测对象前倾倒地；其中，所述第一落地姿态为所述受测对象的手臂和腿部分别位于所述受测对象的脚部前方的姿态；基于所述落地视频图像数据对所述受测对象的脚部位置进行分割，以确定所述受测对象的跳远距离
。8.
根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一评测结果
、
所述四肢姿态数据以及所述落地角度对所述立定跳远生成所述受测对象的目标评测结果，还包括：若所述第一评测结果表明所述受测对象起跳不违规，基于所述四肢姿态数据确定所述受测对象没有处于第一落地姿态，且所述表征直线与地面之间的所述落地角度为钝角，确定所述受测对象后倾倒地；其中，所述第一落地姿态为所述受测对象的手臂和腿部分别位于所述受测对象的脚部前方的姿态；基于所述落地视频图像数据对所述受测对象的人体轮廓进行分割，以确定所述受测对象的跳远距离
。9.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于针对所述受测对象采集的人脸图像进行人脸识别，得到所述受测对象的身份信息，以对所述受测对象进行人员跟踪
。10.
一种动作评测装置，动作为立定跳远，所述立定跳远包括预摆起跳动作
、
腾空展体动作
、
落地动作；其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永波，袁福生，王连忠，田志仲，耿晓琪，霍磊，李明月，聂玉虎，李春晖，
申请(专利权)人：北京智芯微电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：