申请/专利权人：成都怡康科技有限公司

申请日：2024-01-02

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117809377A

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V20/40;G06V10/46;G06V10/25;G06T7/73;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了一种基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，属于跳绳计数领域。所述方法包括：采集跳绳测试区的视频数据；分别提取视频数据中每一帧图像中的人体姿态关键点；若人体位于跳绳测试区，则识别举手动作；识别到举手动作后开始跳绳计时；存储跳绳过程中的第一时间序列数据，第一时间序列数据包括人体姿态关键点数据、人体检测框数据、绳子检测框数据和图像数据；根据人体姿态关键点数据中的髋关节关键点到基准线的距离生成波形图；获取波形图中每一个波谷‑波峰‑波谷过程的第二时间序列数据；对第二时间序列数据分别进行第一计数条件和第二计数条件的判断，若满足计数条件，则跳绳个数加一。本发明提提高了跳绳计数的准确性。

主权项：1.基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，其特征在于，包括：采集跳绳测试区的视频数据；分别提取所述视频数据中每一帧图像中的人体姿态关键点，所述人体姿态关键点包括脚踝关键点和髋关节关键点；判断人体是否位于跳绳测试区；若人体位于跳绳测试区，则通过预设的动作识别模型识别举手动作；在识别到举手动作后等待预设时间，然后开始跳绳计时；开始跳绳计时后，存储跳绳过程中的第一时间序列数据，所述第一时间序列数据包括人体姿态关键点数据、人体检测框数据、绳子检测框数据和图像数据；根据人体姿态关键点数据中的髋关节关键点到基准线的距离生成波形图；获取波形图中每一个波谷-波峰-波谷过程的第二时间序列数据，第二时间序列数据包括人体检测框数据、绳子检测框数据和图像数据；对第二时间序列数据分别进行第一计数条件和第二计数条件的判断，若满足第一计数条件或第二计数条件，则跳绳个数加一；其中，第一计数条件为：判断第二时间序列中绳子检测框与人体检测框的位置关系，若满足绳子检测框从头到脚绕人体一周，则跳绳个数加一；第二计数条件为：将第二时间序列中的图像数据送入动作识别模型中进行跳绳动作识别，若识别成功且置信度高于阈值，则跳绳个数加一。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都怡康科技有限公司 基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法

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