申请/专利权人：复旦大学

申请日：2023-09-21

公开（公告）日：2023-12-15

公开（公告）号：CN117237848A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V20/64;G06V40/20;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.02#实质审查的生效;2023.12.15#公开

摘要：本发明涉及一种基于视觉的赛艇运动姿态评价方法，包括：在赛艇运动场景中，通过标记捕捉摄像机对人体的关键点三维坐标进行捕获，获取视频数据；将获取的视频数据输入到fasterRCNN模型中，获取二维的关键点坐标信息；将获取的二维的关键点坐标信息输入到CPN模型中，获取三维的关键点信息；根据获取的三维的关键点信息对赛艇运动时的运动员姿态进行量化评价；fasterRCNN模型和CPN模型的训练数据包括：通过动捕设备采集人体的3D关键点数据，以及采集的人体关键点三维坐标的视频数据。与现有技术相比，本发明集采集，检测，预测，评估，可视化为一体，可以为教练员和运动员提供高效精准的训练辅助，实现对运动员划桨姿态的科学评估。

主权项：1.一种基于视觉的赛艇运动姿态评价方法，其特征在于，包括以下步骤：在赛艇运动场景中，通过标记捕捉摄像机对人体的关键点三维坐标进行捕获，获取视频数据；将获取的视频数据输入到预先建立并训练好的第一神经网络模型中，获取二维的关键点坐标信息；将获取的二维的关键点坐标信息输入到预先建立并训练好的第二神经网络模型中，获取三维的关键点信息；根据获取的三维的关键点信息对赛艇运动时的运动员姿态进行量化评价；所述第一神经网络模型和第二神经网络模型的训练数据包括：通过动捕设备采集人体的3D关键点数据，以及采集的人体关键点三维坐标的视频数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 复旦大学 一种基于视觉的赛艇运动姿态评价方法

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