一种视频重复动作计数的方法技术

本发明专利技术公开了一种视频重复动作计数的方法，其涉及人工智能技术领域，旨在解决对不同动作的视频都采取统一帧率进行抽帧的话，可能会引入噪声，或者丢失部分有效信息，造成识别的误差上升的问题，其技术方案要点是S1：制作数据集；S2：视频采样；S3：计算采样后k帧标记动作的密度图，得出每个动作的密度图之和为1，并根据整个视频的密度图计算该视频的动作总次数；S4：计算损失函数，损失函数由两部分组成；S5：构建模型，根据损失函数构建模型，并将采样后的视频输入到视频重复动作计数模型，从而计算出输出的动作次数。达到了最大程度保留视频的动作信息，方便模型对其进行识别的效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，尤其是涉及一种视频重复动作计数的方法。

技术介绍

1、随着人工智能技术的日益发展，视频分析领域也迎来了一场革命，其中之一是在视频重复动作计数方面的应用，重复动作计数是一种利用视频捕捉技术来计算特定动作重复次数的技术，该技术在评估运动员训练效果以及监测和判断其身体状况方面具有巨大潜力，同时也可以用于健身领域，帮助个人追踪进度并衡量他们的健身强度。

2、使用人工智能算法进行视频重复动作计数有多种方法，其中最常用的是基于图像识别和深度学习的方法，这些算法可以准确地检测和跟踪每个动作，并将每个动作与先前录制的模板进行比较。

3、以往的视频重复计数方法大多在一些包含特定动作的数据集上训练，这些数据集标记好每个视频的重复动作次数供模型训练，然后在对应没有标记的测试集上评估模型的效果，但是每个动作计数的数据集都只会包含有限种类的动作，在现实世界场景中，不可避免地会出现一些未在数据集中出现的动作，而将这些在包含特定动作数据集训练好的模型应用在未见过的动作中，效果大多不理想。

4、上述中的现有技术方案存在以下缺陷：本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种视频重复动作计数的方法，其特征在于：其方法如下：

2.根据权利要求1所述的一种视频重复动作计数的方法，其特征在于：所述S1制作数据集中收集各个场景下的重复动作视频具体为跳绳、深蹲和伐木类的重复动作视频，且制作数据集收集处为网络下载。

3.根据权利要求2所述的一种视频重复动作计数的方法，其特征在于：所述S2中视频采样中k<＝N时视频的抽帧率计算为R＝N/K，表示每隔R帧采样一帧，采样完成后，视频帧数为F＝L/R。

4.根据权利要求3所述的一种视频重复动作计数的方法，其特征在于：所述S3计算采样后k帧标记动作的密度图的公式为：其中G(x)为此...

【技术特征摘要】

1.一种视频重复动作计数的方法，其特征在于：其方法如下：

2.根据权利要求1所述的一种视频重复动作计数的方法，其特征在于：所述s1制作数据集中收集各个场景下的重复动作视频具体为跳绳、深蹲和伐木类的重复动作视频，且制作数据集收集处为网络下载。

3.根据权利要求2所述的一种视频重复动作计数的方法，其特征在于：所述s2中视频采样中k<＝n时视频的抽帧率计算为r＝n/k，表示每隔r帧采样一帧，采样完成后，视频帧数为f＝l/r。

4.根据权利要求3所述的一种视频重复动作计数的方法，其特征在于：所述s3计算采样后k帧标记动作的密度图的公式为：其中g(x)为此k帧动作的高斯概率密度分布。

5.根据权利要求4所述的一种视频重复动作计数的方法，其特征在于：所述s3计算采样后k帧标记动作的密度图的公式中，由于高斯分布的积分为1，因此每个动作的密度图之和为1，对整个视频的密度图求和即为该视频的动作总次数。

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【专利技术属性】
技术研发人员：陆嘉达，周伟伟，钱翔，王卫锋，
申请(专利权)人：天翼云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：