一种自动判断运动员跳远过程的方法技术

本发明专利技术公开一种自动判断运动员跳远过程的方法，包括以下步骤：标注准备区；获取实时拍摄的跳远项目运动区域的视频帧，根据人体3d模型生成算法识别并输出每一帧中处于运动区域的所有人的人体3d模型；训练动作分类模型，包括起跳瞬间、跳跃最高点和落地瞬间；检测到举手的运动员后，识别并记录在准备区的人员，提取视频帧所有位于准备区的人员的人体3d模型，搜索所有位于准备区的人员中的举手的运动员作为跟踪对象，记录跟踪丢失的视频帧；若跟踪丢失的视频帧数量超过第一阈值，判定为跟踪失败；若跟踪成功，则根据准备区的位置，结合分类模型判断跟踪的运动员起跳、跳跃最高点和落地的过程。本发明专利技术提出的方案的运动员运动状态识别更加准确。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其涉及自动判断运动员跳远过程的方法、计算机存储介质和设备。

技术介绍

1、对于体育运动和竞技项目的智能化检测日趋成熟，目前对于跳远、跳高等项目常见的有视觉监测技术，通过摄像头获取运动数据，通过人体姿态检测输出运动员状态。

2、例如有技术是通过时序动作定位模型推理预测出起跳帧和落地帧，腾空状态位于起跳和落地之间重心最高时刻，根据在起跳、腾空、落地各状态的人体骨骼关键点信息，判断动作是否标准，对于起跳阶段，通过分析起跳角度是否满足标准的指标来判定动作是否标准；对于腾空阶段，通过判断腾空高度和折叠角度是否满足要求来判定动作标准程度；对于落地阶段，通过分析落地角度和重心力线判断动作是否标准。但是以上技术经常忽略运动员从入场到出场整个过程中的跟踪状态，会出现运动员捕捉失败等现象。进一步对于复杂环境的运动员全过程识别更具有难度，需要保证运动场地的人员只有运动员的情况，在具有围观人员干扰的情况下，极易出现判断错误问题。

技术实现思路

1、本专利技术针对现有技术中的缺点，提供了一种自动判本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种自动判断运动员跳远过程的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的自动判断运动员跳远过程的方法，其特征在于，根据角点坐标计算准备区的边线的方法，包括：标注准备区的四个角点，根据四个角点，计算准备区的上边线、右边线、下边线和左边线。

3.根据权利要求2所述的自动判断运动员跳远过程的方法，其特征在于，识别并记录在准备区的人员的方法，包括：针对检测到举手的运动员之后的每一帧图像中检测到的所有人体3d模型，提取每个人体3d模型对应的脚部区域，

4.根据权利要求3所述的自动判断运动员跳远过程的方法，其特征在于，提取视频帧所有位于准备区的人...

【技术特征摘要】

1.一种自动判断运动员跳远过程的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的自动判断运动员跳远过程的方法，其特征在于，根据角点坐标计算准备区的边线的方法，包括：标注准备区的四个角点，根据四个角点，计算准备区的上边线、右边线、下边线和左边线。

3.根据权利要求2所述的自动判断运动员跳远过程的方法，其特征在于，识别并记录在准备区的人员的方法，包括：针对检测到举手的运动员之后的每一帧图像中检测到的所有人体3d模型，提取每个人体3d模型对应的脚部区域，

4.根据权利要求3所述的自动判断运动员跳远过程的方法，其特征在于，提取视频帧所有位于准备区的人员的人体3d模型，搜索所有位于准备区的人员中的举手的运动员作为跟踪对象的方法，包括：

5.根据权利要求4所述的自动判断运动员跳远过程的方法，其特征在于，记录视频帧跟踪丢失和跟踪成功的数据；若跟踪丢失的视频帧数量超过第一阈值，判...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈雷雷，孙剑，宋子昂，
申请(专利权)人：国体奥健信息科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：