[发明专利]基于人体姿态检测的实时跳绳计数方法、装置和设备

说明书

本发明公开了基于人体姿态检测的实时跳绳计数方法、装置和设备，包括视频采集模块、人体姿态检测模块、特征处理模块、跳绳计数模块和实时计数结果显示模块。视频采集模块用于实时采集跳绳视频帧图像，用于后续跳绳计数特征提取；人体姿态检测模块，用于特征提取器提取跳绳视频帧图像中的人体姿态信息，并计算输出跳绳计数特征序列；特征处理模块，用于进行跳绳计数；跳绳计数模块，基于处理后的特征序列的时序变化规律，设计跳绳计数机制实现实时跳绳计数；实时计数结果显示模块，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。

技术领域

本发明属于视频图像人体姿态估计技术领域，具体涉及一种基于人体姿态检测的实时跳绳计数方法、装置和设备。

背景技术

随着科技的发展，人工智能已经遍布生活中的各方各面，智能化设备代替人工已经成为当今时代的大势所趋，而随着体育越来越被重视，并且体育考试已经被列入到中考考试项目中，传统的体育考试需要大量的人力进行各项目的计时计数，且存在着在体育考试项目结束后不能检验测试结果准确性的缺点，智能化体育考场、智能化体育考试设备的应用和普及可以大量的减少人力的投入，同时可以对考试数据进行保存记录，随时查验考试过程中是否存在违规现象、测试结果是否准确，跳绳作为大部分省份体育中考中的测试项目，因此，针对于跳绳计数的智能化计数设备的研究至关重要。

现存的自动化跳绳计数方法大部分都是采用可以自动计数的跳绳进行计数，但是这种跳绳计数方法具备计数结果不能查验的缺点。因此，随着视频图像采集处理在生活中各方面被广泛应用，并且视频图像可以进行保存和记录，基于视频图像的智能化跳绳计数方法可以对智能体育考场进行监督，对测试结果进行留存查验。

跳绳运动是根据人体是否跳过了跳绳来进行计数，相比于其他的体育考试运动(例如：仰卧起坐、引体向上等)在图像中没有确切的人体姿态计数标准，而是表现在时序上人体姿态呈现的周期性变化规律进行计数，当这种周期性变化规律消失时，即跳绳中断。因此人体姿态在跳绳过程中随跳绳行为的发生呈现出其特有的规律性，因跳绳中人体姿态变化本身存在着个体差异性，且现存的基于视频图像的跳绳计数方法都不可避免的容易收到跳绳过程中一些区别于连续跳绳动作的其他行为动作的影响。因此，基于视频图像的鲁棒性好的高性能的实时跳绳计数方法更具备开发的实用价值。

人体姿态估计是计算机视觉中的一个重要分支，应用范围宽广，较多的被应用在人体的姿态估计中，结合基于视频图像的跳绳计数任务的特点，即人体姿态在跳绳行为动作中呈现周期性变化，所以可将人体姿态估计应用于跳绳计数任务中，以实现准确率高的实时性的跳绳计数。

发明内容

针对智能体育考场的需求而应用自动计数跳绳的跳绳进行计数计数结果不能查验，且现存的基于视频图像的跳绳计数方法准确率不足，不能实现实时计数，本发明提供基于人体姿态检测的实时跳绳计数方法、装置和设备。

本发明采用如下技术方案来实现：

基于人体姿态检测的实时跳绳计数方法，包括以下步骤：

S1、实时采集跳绳视频图像，用于后续跳绳计数特征提取；

S2、提取跳绳视频图像中的人体姿态信息，并提取输出跳绳计数特征序列；

S3、先对跳绳计数特征序列进行滤波处理，然后计算其二阶差值信息，以提取跳绳计数特征序列的变化速度，用于进行跳绳计数；

S4、基于S3处理后的特征序列的时序变化规律，进行实时跳绳计数。

进一步的，S2中，基于跳绳视频帧图像，使用Mediapipe中的人体姿态检测器BlazePose实时检测跳绳视频帧图像中人体姿态信息，并根据检测到的人体姿态信息计算出与跳绳运动过程规律一致的特征序列。

进一步的，S2中，所述特征序列由特征组成，所述特征为关于人体左肩关键点、右肩部关键点、左跨部关键点和右跨部关键点的坐标的函数。