申请/专利权人：成都怡康科技有限公司

申请日：2023-11-08

公开（公告）日：2024-01-12

公开（公告）号：CN117379769A

主分类号：A63B71/06

分类号：A63B71/06;A63B5/16;G06V20/40;G06V10/44;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/24;G06V40/20;G06V40/16;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于计算机视觉的立定跳远动作分析及测距方法，属于体测技术领域，目的在于提供一种基于计算机视觉的立定跳远动作分析及测距方法，解决现有立定跳远体测技术低效、不精准和高成本、无法对学生的成绩进行指导的问题。其基于人体骨骼关键点的时序动作定位，可以实现整个立定跳远的动作分析和测距，既可以判定犯规和自动测距，又可以通过动作分析指导学生提升成绩，同时基于自动生成刻度地图的方法，通过透视变换将整个地图转换成跳远测试区的垂直视角图，根据落地帧脚跟关键点位置计算出立定跳远成绩，提高了测试成绩的精准度。本发明适用于一种基于计算机视觉的立定跳远动作分析及测距方法。

主权项：1.一种基于计算机视觉的立定跳远动作分析及测距方法，其特征在于，包括以下步骤：1架设摄像头实时获取立定跳远测试场景下的视频流数据，包括立定跳远测试胶垫图像信息和测试者立定跳远视频信息；2通过图像处理将立定跳远测试胶垫与背景进行分割，具体方法包括：图像灰度化、二值化、形态学操作和角点检测；3对分割出的立定跳远测试胶垫进行LSD线检测，自动生成刻度地图，包括起跳线和所有刻度线，通过透视变换将整个地图转换成跳远测试区的垂直视角图，根据落地帧脚跟关键点位置计算出立定跳远成绩；4通过yolov8人体姿态检测模型对视频中的人进行人体骨骼关键点的提取，包括脚尖和脚跟在内的共21个关键点，人体骨骼关键点用于进行手势识别、犯规判定、动作分析和成绩计算；5受测人员进入测试区域后，通过人脸识别确认身份信息，并通过手势识别判定举手状态，举手确认后开始测试；6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；7记录起跳关键帧中对应的目标脚尖关键点坐标为x1,y1，通过判断脚尖关键点是否越过起跳线，假设左侧起跳，即判断点x1,y1是否位于起跳线方程y＝ax+b的右侧来判定是否踩线犯规，具体公式如下：y1＞[x1*y4-y3+x4*y3-x3*y4]x4-x3若上述公式成立，则被判定为踩线犯规，其中，x3,y3和x4,y4分别为起跳线方程的两个端点坐标；8落地后，将目标的脚跟关键点坐标x2,y2通过透视变换矩阵M转换到刻度地图中，得到点x2,y2位于地图中的相邻刻度区域，计算出脚跟点在该区域的具体刻度值，即为测试的有效成绩。

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权利要求：

百度查询： 成都怡康科技有限公司 一种基于计算机视觉的立定跳远动作分析及测距方法

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