【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能化训练考核，尤其涉及一种基于计算机视觉的智能化训练考核系统及方法。
技术介绍
1、在体育训练、健身教学等领域，对训练者的动作进行准确评估是十分重要的。准确的动作评估可以帮助训练者了解自己的动作质量、优势和不足，从而提高训练效果并避免受伤。准确的动作评估也可以帮助教练制定合适的训练计划和指导方法，以适应不同训练者的需求和水平。然而，传统的评估方法通常需要人工参与，费时费力且容易受主观因素影响。
2、计算机视觉是一门研究如何使机器从图像或视频中获取高层次语义信息的学科，它涉及到图像处理、模式识别、人工智能等多个领域。计算机视觉在许多应用场景中都有重要的作用，例如人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等。计算机视觉技术的发展和应用为构建训练考核和评估方法提供了一种新的思路。
3、因此，期待一种基于计算机视觉的智能化训练考核系统及方法。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种基于计算机视觉的智能化训练考核系统及方法，其获取由摄像头采集的待考核对象的第一训练动作的训练动作状态监控图像；获取所述第一训练动作的参考动作图像；提取所述训练动作状态监控图像和所述参考动作图像的动作语义特征以得到训练动作语义特征图和参考动作语义特征图；构建所述训练动作语义特征图和所述参考动作语义特征图之间的语义对比特征以得到全局语义对比特征向量；以及，基于所述全局语义对比特征向量，确定所述待考核对象的第一训练动作是否规范。这样，可以实现对训练者的动作类型和状态的识别，并智能化地判
2、本专利技术实施例还提供了一种基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其包括：
3、获取由摄像头采集的待考核对象的第一训练动作的训练动作状态监控图像；
4、获取所述第一训练动作的参考动作图像；
5、提取所述训练动作状态监控图像和所述参考动作图像的动作语义特征以得到训练动作语义特征图和参考动作语义特征图；
6、构建所述训练动作语义特征图和所述参考动作语义特征图之间的语义对比特征以得到全局语义对比特征向量；以及
7、基于所述全局语义对比特征向量，确定所述待考核对象的第一训练动作是否规范。
8、本专利技术实施例还提供了一种基于计算机视觉的智能化训练考核系统，其包括：
9、训练动作状态监控图像获取模块，用于获取由摄像头采集的待考核对象的第一训练动作的训练动作状态监控图像；
10、参考动作图像获取模块，用于获取所述第一训练动作的参考动作图像；
11、动作语义特征提取模块，用于提取所述训练动作状态监控图像和所述参考动作图像的动作语义特征以得到训练动作语义特征图和参考动作语义特征图；
12、语义对比特征构建模块，用于构建所述训练动作语义特征图和所述参考动作语义特征图之间的语义对比特征以得到全局语义对比特征向量；以及
13、待考核对象的第一训练动作判断模块，用于基于所述全局语义对比特征向量，确定所述待考核对象的第一训练动作是否规范。
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1.一种基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，提取所述训练动作状态监控图像和所述参考动作图像的动作语义特征以得到训练动作语义特征图和参考动作语义特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，所述第一级动作特征提取器和所述第二动作特征提取器具有相同的网络结构。
4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，构建所述训练动作语义特征图和所述参考动作语义特征图之间的语义对比特征以得到全局语义对比特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，将所述优化后训练动作语义特征图和所述优化后参考动作语义特征图分别通过空间注意力层以得到空间显化训练动作语义特征图和空间显化参考动作语义特征图，包括：
6.根据权利要求5所述的基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，计算所述空间显化训练动作语义特征图和所述空间显化参考动作语义特征图之间的
7.根据权利要求6所述的基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，基于所述全局语义对比特征向量，确定所述待考核对象的第一训练动作是否规范，包括：
8.根据权利要求7所述的基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，将所述全局语义对比特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示所述待考核对象的第一训练动作是否规范，包括：
9.一种基于计算机视觉的智能化训练考核系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的基于计算机视觉的智能化训练考核系统，其特征在于，所述动作语义特征提取模块，用于：
...【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，提取所述训练动作状态监控图像和所述参考动作图像的动作语义特征以得到训练动作语义特征图和参考动作语义特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，所述第一级动作特征提取器和所述第二动作特征提取器具有相同的网络结构。
4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，构建所述训练动作语义特征图和所述参考动作语义特征图之间的语义对比特征以得到全局语义对比特征向量，包括：
5.根据权利要求4所述的基于计算机视觉的智能化训练考核方法，其特征在于，将所述优化后训练动作语义特征图和所述优化后参考动作语义特征图分别通过空间注意力层以得到空间显化训练动作语义特征图和空间显化参考动作语义特征图，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄冀周，王亚利，李佳音，
申请(专利权)人：河北双学教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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