基于目标识别的多人跳绳计数方法技术

本发明专利技术提供了基于目标识别的多人跳绳计数方法，属于目标识别的图像处理技术领域，方法包括：S1.多源数据采集与同步；S2.图像预处理与目标识别；S3.姿态处理与轨迹拟合；S4.语音语义解析与策略生成；S5.LSTM时序分析与概率计算；S6.多源信息融合计数决策；S7.结果可视化。本发明专利技术采用YOLOv5+LSTM+曲面拟合组合，大幅降低了算力要求，降低了边缘端硬件成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及目标识别的图像处理，具体涉及基于目标识别的多人跳绳计数方法。

技术介绍

1、目前自动跳绳计数在智慧体育健康领域应用广泛，适用于体育竞赛、日常训练、体育考试等场景。一般分为实时跳绳计数和后处理跳绳计数两种，实时跳绳相比后处理跳绳计数能够为用户提供更加实时的反馈和更优秀的动态互动，实时跳绳计数的用户满意度相比后处理跳绳计数更高，也是目前业界所争相实现的。

2、但是目前市场上现有的实时跳绳计数方案均存在一定缺陷：

3、传感器式：目前在中高考体育考试中应用较多。原理是通过光电传感器、压力传感器采集用户的运动数据，运动数据通过有线传输到终端，终端通过计算实现实时跳绳计数。但是外挂传感器需要被安装在地面上，通过线缆连接到终端，这种方式增加了设备的体积和重量，灵活性差。在日常训练条件下，这种臃肿的方式容易使设备受到损害，同时限制了安装位置，还可能导致线缆磨损和意外绊倒。且一套传感器式实时跳绳计数方案通常只能为一个用户服务，难以应对在日常训练时（例如体育课上）多用户的同时计数需求。

4、人体关键点识别式：目前市场有基于视觉本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于目标识别的多人跳绳计数方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于目标识别的多人跳绳计数方法，其特征在于，所述S1中摄像头采集的彩色图像为1920×1080分辨率的RGB信号，通过双线性插值缩放到608×608像素时，采用加权平均公式计算新像素值，归一化处理后像素值范围为[-1,1]。

3.根据权利要求1所述的基于目标识别的多人跳绳计数方法，其特征在于，所述S1中麦克风阵列采用8cm间距配置，通过相位差算法实现±3°声源定位，结合动态噪声抑制滤波器衰减90dB环境噪声。

4.根据权利要求1所述的基于目标识别的多人跳绳计数方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.基于目标识别的多人跳绳计数方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于目标识别的多人跳绳计数方法，其特征在于，所述s1中摄像头采集的彩色图像为1920×1080分辨率的rgb信号，通过双线性插值缩放到608×608像素时，采用加权平均公式计算新像素值，归一化处理后像素值范围为[-1,1]。

3.根据权利要求1所述的基于目标识别的多人跳绳计数方法，其特征在于，所述s1中麦克风阵列采用8cm间距配置，通过相位差算法实现±3°声源定位，结合动态噪声抑制滤波器衰减90db环境噪声。

4.根据权利要求1所述的基于目标识别的多人跳绳计数方法，其特征在于，所述s3中对姿态信号的处理包括：通过卡尔曼滤波器融合前100ms的三轴角速度数据，计算终端旋转角度增量时采用梯形积分法，生成的抖动补偿信号用于修正曲面拟合的线性漂移项。

5.根据权利要求1所述的基于目标识别的多人跳绳计数方法，其特征在于，所述s2中yolov5模型的训练数据包含20000张多人跳绳图像，覆盖1～50人场景、7～50岁用户及晴天/阴天/室内光照条件，采用mosaic数据增强和余弦退火学习率策略优化至在交并比阈值为0.5的情况下，计算得到的平均精度均值大于或等于0.96。

6....

【专利技术属性】
技术研发人员：杨青山，高岳，兰亚平，陈家祺，
申请(专利权)人：成都行者悟空科技有限公司，
类型：发明
国别省市：