【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能运动检测，尤其涉及一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法及其应用。
技术介绍
1、随着跳绳运动被列入中考的考试项目，各地中小学参与跳绳人数越来越多。但是由于跳绳运动快速的特点，以及跳绳运动中可能发生的脚绊绳子等现象的复杂性，使得在跳绳计数需要大量的人力参与，且计数的准确性无法得到保证。随着人工智能与深度学习技术的不断发展，通过智能的算法与设备进行自动的跳绳计数与统计，可以减少体育考试中需要投入的大量人力，也能提高考试结果的准确性。
2、基于时空图卷积的动作识别方法在此背景下应用于自动跳绳计数识别，其主要利用目标检测获取到人体位置后，使用人体关键点检测技术获取人体的关键点，根据关键点的局部点或整体的运动状态判断人体在垂直平面的上下运动过程，进而根据得到的类正弦曲线判断计数的个数。参见专利申请公布号为cn 115346149 a的基于时空图卷积网络的跳绳计数方法和系统，其公开了，包括：图像数据的获取；人体关键点坐标位置的获取；人体关键点拓扑图的生成；人体状态的确定；人体运动趋势的分析(当人体状态为跳...
【技术保护点】
1.一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法，其特征在于，所述采集视频数据样本的步骤，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法，其特征在于，所述对样本人体关键点时间序列S进行帧分割并标注，并将其结果作为训练数据的标签记为L的步骤，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法，其特征在于，所述标注为包括跳起状态、坠落状态、绊绳中...
【技术特征摘要】
1.一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法，其特征在于，所述采集视频数据样本的步骤，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法，其特征在于，所述对样本人体关键点时间序列s进行帧分割并标注，并将其结果作为训练数据的标签记为l的步骤，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法，其特征在于，所述标注为包括跳起状态、坠落状态、绊绳中断状态和其他异常状态中一种。
5.根据权利要求1所述的一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法，其特征在于，所述backbone部分还包括upsample组件和concat组件，所述upsample组件对输出特征图进行双线性插值，将其在时...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢宇希，章珠明，汪鸿彬，胡灿峰，
申请(专利权)人：恒鸿达福建体育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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