一种基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法，包括：获取运动个体的跳绳动作视频流；从视频流中提取多帧图像；对多帧图像进行识别，当识别出第X帧图像中第一运动特征与第二运动特征具有第一位置关系，且识别出第X+M帧图像中第一运动特征与第二运动特征具有第一位置关系时，则评估出在第X帧图像与第X+M帧图像的采集时间间隔内，运动个体完成一次跳绳动作。对算力的要求更低，反应更快，软硬件成本更低。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器视觉在运动监控领域的应用，尤其涉及一种基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法。

技术介绍

1、跳绳是国内学生体育训练以及军队体能训练中一项重要的运动。而对跳绳运动的智能化评估主要存在三个研发方向：基于声音识别、基于可穿戴设备、基于机器视觉。而基于机器视觉的研发方向具有不可替代的优势，比如对运动个体本身不存在任何要求，可实现运动个体无感等，而基于机器视觉具有三个主要的研发方向基于骨骼关键点算法、基于特征提取与比对、基于分类算法，而现有的基于骨骼关键点算法的评估方法不仅特征过多，而且算法复杂，而且只考虑人体特征，不参考器具特征，存在极多可被人为利用的漏洞，对算力要求也极大；而现有的特征提取与比对的方式亦是无法准确判断，且对算力要求很高；而分类算法对整个运动过程进行跟踪和分类以及整合，对算力的要求以及硬件要求更高，亟待改进。

技术实现思路

1、为解决
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提出一种基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法，包括：

2、获取运动个体的跳绳动作视频流；

3本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法，其特征在于，M值大于第一预设值或第X帧图像和第X+M帧图像的采集时间间隔大于第二预设值。

3.如权利要求1所述的基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法，其特征在于，M值小于第三预设值或第X帧图像和第X+M帧图像的采集时间间隔小于第四预设值。

4.如权利要求1所述的基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法，其特征在于，第二运动特征具体为部分或全部人体特征，优选地，第一运动特征具体为部分或全部器具特征；优选地，第一位置关系具体为第一运动特...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法，其特征在于，m值大于第一预设值或第x帧图像和第x+m帧图像的采集时间间隔大于第二预设值。

3.如权利要求1所述的基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法，其特征在于，m值小于第三预设值或第x帧图像和第x+m帧图像的采集时间间隔小于第四预设值。

4.如权利要求1所述的基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法，其特征在于，第二运动特征具体为部分或全部人体特征，优选地，第一运动特征具体为部分或全部器具特征；优选地，第一位置关系具体为第一运动特征中包含至少一个位于第二运动特征上方的关键点。

5.如权利要求1或4所述的基于机器视觉的跳绳运动识别和评估方法，其特征在于，“识别出第x帧图像中第一运动特征与第二运动特征具有第一位置关系”具体包括：在第x帧图像中提取出第一运动特征、第二运动特征；对第一运动特征与第二运动特征进行相对位置分析，并分析出第一运动特征与第二运动特征之间具有第一位置关系；“识别出第x+m帧图像中第一运动特征与第二运动特征具有第一位置关系”具体包括：在第x+m帧图像中提取出第一运动特征、第二运动特征；对第...

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