[发明专利]一种基于绳子目标提取的跳绳计数方法

说明书

本发明公开了一种基于绳子目标提取的跳绳计数方法，采用俯视的角度拍摄跳绳视频，既降低了后续从背景中提取人和绳子的难度，又方便了坐标系的建立，使得后期通过坐标系中的绳子方向向量进行跳绳计数分析。另外，本发明先进行视频图像的预处理，控制其分辨率，再设定颜色阈值，当绳子的颜色达到阈值范围内时将其提取出来，从而进行分析，通过该种方式控制了其分辨率，有着较高的计算速度。最后，本发明对于绳子方向向量的分析过程十分严格，设置身前触发器和身后触发器，结合跳绳过程中正常跳绳，反向跳绳，跳绳卡断，卡断后反向摇动，卡断后跨过跳绳，身前触发器和身后触发器的值均会按照不同的逻辑进行变化，从而对跳绳的次数进行影响，有较高的准确率。

技术领域

本发明涉及体育测试的技术领域，尤其涉及到一种基于绳子目标提取的跳绳计数方法。

背景技术

对于跳绳运动而言，跳绳次数的计数通常是通过人工的方式进行，当需要进行大量的计数时，人工的方式不仅效率低下，而且需要付出大量的人力。例如在体育考试时，为了提高计数的效率，需要多人同时对不同考生进行跳绳计数，浪费了人力。而对于自动计数有两种方式，一种是通过智能跳绳检测装置，通过跳绳本身及其配套产品的结构设计来实现计数，这种方式的应用比较局限，必须使用指定的绳子才能完成自动计数，不能对任意跳绳完成计数。另外一种方式视频及音频的提取，通过图像处理的相关算法，以及声音信号处理的相关算法实现。该类方法处理视频的方式都是基于跳绳者的关键点提取，如专利CN112163516A通过关键肢体部位的获取实现，专利CN110152273B通过人脸中心点的获取结合跳绳的音频实现。基于跳绳者的跳绳次数检测最大的问题在于缺乏绳子的处理，因此对于空跳的行为并不能进行合理的区分，与此同时，音频信号受环境影响较大。专利CN112044046A通过深度学习的方式，将图像分为三类进行计数分析，对训练集及测试集角度要求较高，比较依赖模型，流程复杂度较高，计算速度较大。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于绳子目标提取的跳绳计数方法，从绳子的角度出发，摄像头以俯视视角采集跳绳者跳绳的视频，获取绳子的有效信息，从而根据跳绳的摆动来分析，判断跳绳的次数。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：

一种基于绳子目标提取的跳绳计数方法，将高速摄像头竖直向下悬挂在跳绳者的正上方，俯视拍摄跳绳者跳绳视频，跳绳者在视频中面向左侧或者面向右侧，然后将视频传输到计算机，由计算机对视频进行处理，获取跳绳者跳绳过程中绳子的信息，从而分析出跳绳者跳绳的次数。

进一步地，对视频进行处理，分析跳绳者跳绳次数的步骤如下：

S1、对视频图像进行预处理；

S2、提取已进行预处理的视频图像中的目标绳子；

S3、基于提取到的目标绳子分析跳绳者跳绳次数。

进一步地，所述步骤S1对视频图像进行预处理的具体步骤如下：

S1-1、进行背景差分处理，找出跳绳者以及跳绳的位置；

S1-2、进行图像剪裁；锁定图像中跳绳者手的位置，将手附近正方形区域作为目标区域，剪裁之后只保留单侧手臂的附近区域，在保证根据保留下的区域内的绳子像素值能确定绳子方向的情况下，提高视频图像的处理速度；

S1-3、进行抽取操作，保证绳子轮廓的情况下降低视频图像的分辨率。

进一步地，所述步骤S1-1的具体步骤如下：

在视频的开始阶段采集至少一帧的背景帧，背景帧要求高速摄像头拍摄画面固定，且画面中未出现跳绳者；随后用该背景帧的rgb向量的值与其余出现有跳绳者的帧进行比较，当距离低于设定阈值时，将其余出现有跳绳者的帧中同一位置的坐标赋予0灰度值；其余不变的位置，即为跳绳者以及跳绳的位置。