[发明专利]一种运动状态识别方法

说明书

本发明公开了一种运动状态识别方法，识别方法步骤包括：获取运动人员第一视频图像，并基于第一视频图像，识别运动人员手臂上的关键点组，所述第一视频图像为运动人员运动时的实时视频图像；判断识别的关键点组组成的形状以及组成形状后的停留时间来判断该运动人员所处的运动状态，所述运动状态包括暂停运动状态、暂停后重新开始运动状态以及结束运动状态；本发明的有益效果为实现了对运动人员在运动过程中的运动状态进行实时精准判别；通过对手臂关键点位选择并进行识别，增加了对手臂识别的精度。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体而言，涉及一种运动状态识别方法。

背景技术

动作识别是人工智能技术中重要的一部分，通过动作识别可以快速准确的获取动态图像中运动的人或物，进而分析运动的轨迹及相关属性。动作识别能够帮助研究人员掌握运动过程中人体各部位的运动情况，促使运动更高效智能。

目前动作识别的方法主要有：利用视觉传感器实现图像的实时跟踪，如CN201921631587.0-动作识别跟踪平台。利用LSTM对图像进行分析和动作的提取，如CN201811091488.8-人体动作识别方法及系统，CN202010319002.-基于三维骨骼与LSTM的工人动作识别方法及装置。利用3D摄像头对图像进行采集和特征提取，如CN202020771758.6-一种基于视频的动作识别检测设备。

但是在现有技术进行动作识别的方法中，大多为具体的动作识别方法，没办法对运动人员现在所处的状态进行判断，如何时为停止运动，何时为结束运动。

有鉴于此，特提出本申请。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是如何通过系统判定运动人员正处于运动中的什么状态，目的在于提供一种运动状态识别方法，能够实现通过系统判断运动人员目前是处于运动下具体的暂停或结束状态。

本发明通过下述技术方案实现：

一种运动状态识别方法，识别方法步骤包括：

获取运动人员第一视频图像，并基于第一视频图像，识别运动人员手臂上的关键点组，所述第一视频图像为运动人员运动时的实时视频图像；

判断识别的关键点组组成的形状以及组成形状后的停留时间来判断该运动人员所处的运动状态，所述运动状态包括暂停运动状态、暂停后重新开始运动状态以及结束运动状态。

传统地在对运动人员的动作识别过程中，均是通过系统是被该运动员现在所处于什么动作，但是基于运动人员在处于暂停运动、结束运动等状态的时候，无法进行一个判别；本发明提供一种运动状态识别方法，通过对运动员的手臂上的关键点的识别，通过关键点形成的形状以及停留的时间的识别，实现对运动人员具体的运动状态进行识别的过程。

优选地，所述识别方法还包括：

在第t秒的时候，基于第一视频图像识别关键点组中的任一一个关键点的位置为X1；

在第t+1秒的时候，基于第一视屏图像识别该关键点的位置为X2；

将X1与X2做差值运算，获得第一距离；

判断第一距离是否小于2cm，若是，则该关键点停止运动，否则，关键点正在运动。

增加对同一个关键点在不同时间帧之间的距离判定，提高了对运动人员运动状态识别的精确性。

优选地，所述关键点组包括第一关键点G1、第二关键点G2、第三关键点G3、第四关键点G4、第五关键点G5以及第六关键点G6；所述第一关键点G1为运动人员左手手腕，所述第二关键点G2为运动人员左手手指与手掌之间的关节点，所述第三关键点G3为左手手指尖，所述第四关键点G4为运动人员右手手腕，所述第五关键点G5为运动人员右手手指与手掌之间的关节点，所述第六关键点G6为运动人员右手手指尖。