申请/专利权人：西安交通大学

申请日：2021-08-27

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN113743273B

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V40/10;G06T7/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2021.12.21#实质审查的生效;2021.12.03#公开

摘要：本发明公开了一种基于视频图像目标检测的实时跳绳计数方法、装置和设备，通过符合算法要求的跳绳视频，将视频分解成视频帧差图像，在图像上标注检测目标和人体姿态类别，制作用于网络训练和预测的跳绳计数数据集；选择FCOS目标检测模型，并应用制作好的跳绳数据集训练网络；实时采集跳绳视频帧图像，用于后续跳绳计数；使用训练和好FCOS网络实时检测跳绳视频帧差图像的人体目标和人体姿态类别，将人体姿态类别输出给跳绳计数模块；根据实时检测到人体姿态类别得到的人体姿态序列设置一定的跳绳计数机制，进行实时计数；实时计数结果显示模块中，实时性显示当前视频帧图像及从计数开始至当前计数个数，以实时检验跳绳计数效果。

主权项：1.基于视频图像目标检测的实时跳绳计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、跳绳数据集制作：拍摄和搜集的符合要求的跳绳视频，将跳绳视频分解成视频帧差图像，在视频帧差图像上标注检测目标和人体姿态类别，不同视频中有效的帧差图像组成用于训练目标检测网络的跳绳数据集；S2、模型选取与训练：选择目标检测网络，并应用制作好的跳绳数据集训练目标检测网络，得到目标检测模型；S3、视频采集：实时采集跳绳视频帧图像；S4、目标检测：根据视频采集模块实时采集到的视频帧图像，计算当前视频帧图像与前一视频帧图像的帧差图像，使用训练好的目标检测模型实时检测跳绳视频帧差图像的人体目标和人体姿态类别；S5、跳绳计数：根据实时检测到的人体姿态类别设置跳绳计数机制，进行实时计数所述S2中，利用FCOS目标检测网络对已经标注好的数据集对网络进行训练得到目标检测模型；所述S5中，当双脚由落地状态转变为离地状态再次转变为落地状态时，且中间的离地状态连续帧数达到设定值，即对跳绳计数加一；所述S5中，当出现两帧离地状态帧中间为落地状态帧且两帧离地状态帧前后均为连续的落地状态帧时，将其中间的落地状态帧标记为误检的离地状态帧，当再检测到连续的3帧落地状态帧时，绳数计数加1。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安交通大学 基于视频图像目标检测的实时跳绳计数方法、装置和设备

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