本发明专利技术提出一种人体躯干识别装置，包括：目标提取模块，用于获取冲线图像的体型轮廓，并确定体型轮廓的最小外接矩形以获取所述冲线图像中的目标区域；体型分割模块，用于从目标区域中分割出体型；识别模块，用于从体型中识别出躯干部分。根据本发明专利技术的装置，精确定位目标区域，并通过体型分割有效地去除了下肢、手臂和头部等的干扰，能够快速准确地识别出冲线图像的人体躯干部分。本发明专利技术还提出一种人体躯干识别方法、终线检测装置及系统。
【技术实现步骤摘要】
人体躯干识别装置及方法、终点影像检测方法、装置
本专利技术涉及竞技比赛检测
，尤其涉及一种人体躯干识别装置及方法、终点影像检测方法、装置及系统。
技术介绍
终点影像检测系统现在已广泛应用于各种现代径赛项目中，该系统能够捕捉径赛选手穿越终线时的线阵图像序列。由于线阵图像是在特定时刻在固定点拍摄，因此需要把这些线阵图像序列依次拼接起来获取选手的撞线时刻。终点影像人工判读需要专业裁判在线阵拼接图片上辨别并标示出选手的准确撞线位置。而人工判别，实时性低且缺乏客观性，很难满足现代高水平竞技要求。根据国际田径协会联合会的规则，选手的成绩取决于其躯干部位达到终线位置的时间。即在终点影像判读工作中，需首先将躯干与头、颈、臂、四肢及手脚区分开。近年来，国内外已有很多关于人体和躯干的自动检测方法，但躯干检测工作通常集中在人体定位而不考虑边缘精度。关于运动员躯干检测，Mori等提出使用限定条件能够检测篮球运动员躯干，但该方法不能应用到其他运动员图片。另外，运动员撞线时多变的姿势以及高帧率导致的目标图像变形(扭曲)增大了自动判断的难度，需准确地提取出目标并且检测到躯干的撞线点。Wang等人在径赛图片上做了终线检测工作，但是却忽略了重要的边缘信息难以达到高精度。判读的困难同样也与特定身体部分相关，比如头部和胳膊。Mikolajczyk等人提出了一种检测肢体的方法，但是该方法仅仅是判断头部是否存在。Yoon提出了一种鲁棒性的人体头部检测方法用于目标跟踪，但是该方法是建在在头部和身体的轮廓呈现Ω形状的假设，普适性差。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种快速、精确的人体躯干识别装置。本专利技术的第二个目的在于提出一种人体躯干识别方法。本专利技术的第三个目的在于提出一种终线影像检测方法。本专利技术的第四个目的在于提出一种终线影像检测装置。本专利技术的第五个目的在于提出一种终点影像检测系统。为了实现上述目的，本专利技术第一方面实施例的人体躯干识别装置，包括:目标提取模块，用于获取冲线图像的体型轮廓，并确定所述体型轮廓的最小外接矩形以获取所述冲线图像中的目标区域；体型分割模块，用于从所述目标区域中分割出体型；识别模块，用于从所述体型中识别出躯干部分。根据本专利技术实施例的人体躯干识别装置，精确定位目标区域，并通过体型分割有效地去除了下肢、手臂和头部等的干扰，能够快速准确地识别出冲线图像的人体躯干部分。在一些示例中，在所述体型分割模块中采用二值化方法提取出体型，具体包括:统计所述目标区域中的每一行的R、G、B三个通道中各个像素值出现的频率，并将每一行的R、G、B三个通道中出现频率最高的像素值存入三维向量中；将所述三维向量作为标准背景列，求解所述目标区域的每一列的像素值与所述标准背景列的差值，若所述差值大于预设阈值，则像素值设置为1，反之，则像素值设置为O ;根据预设的有效像素个数进一步优化，以消除噪生和背景部分从而提取出体型。在一些示例中，所述识别模块识别出躯干部分采用以下步骤实现:根据预设身高比例去除所述体型中的下肢部分；分割出所述体型中的前部；检测并去除所述体型中的不同姿势的手臂；识别并去除所述体型中的头部。进一步地，在一些示例中，所述分割出所述体型中的前部具体包括:确定所述体型的重心；利用通过所述重心的竖直分割线将所述体型分割为前后两部分，以获取所述体型的前部。进一步地，在一些示例中，所述检测并去除所述体型中的不同姿势的手臂具体包括:通过限定的手臂宽度和最小匹配长度确定横向手臂掩膜T1和纵向手臂掩膜T2，其中，所述T1和T2中心的像素值为零；将T1和T2在预定区域内按照从左到右、从上到下的次序逐像素移动，当满足，当从左到右逐像素移动时，对于T1，各个元素累加所述预定区域最上和最下的边缘像素值，均为零，对于T2，各个元素累加所述预定区域最上和最下的边缘像素值，均为不为零，当从上到下逐像素移动时，对于T1，各个元素累加所述预定区域最左和最右的边缘像素值，均不为零，对于T2,各个元素累加所述预定区域最左和最右的边缘像素值，均为零，则判定所述预定区域内存在手臂；将所述预定区域内的所有像素置零，以去除所述手臂。进一步地，在一些示例中，所述识别并去除所述体型中的头部具体包括:获取所述体型的头部轮廓；定位所述头部轮廓的中心；计算头部去除圆的半径；将所述头部去除圆内的所有像素值置零以去除头部本专利技术第二方面的实施例提出一种人体躯干识别方法，其特征在于，包括以下步骤:获取冲线图像的体型轮廓，并确定所述体型轮廓的最小外接矩形以获取所述冲线图像中的目标区域；从所述目标区域中提取出体型；从所述体型中识别出躯干部分。根据本专利技术实施例的人体躯干识别方法，精确定位目标区域，并通过体型分割有效地去除了下肢、手臂和头部等的干扰，能够快速准确地识别出冲线图像的人体躯干部分。在一些示例中，从所述目标区域中提取出体型的步骤采用二值化方法提取，具体包括:统计所述目标区域中的每一行的R、G、B三个通道中各个像素值出现的频率，并将每一行的R、G、B三个通道中出现频率最高的像素值存入三维向量中；将所述三维向量作为标准背景列，求解所述目标区域的每一列的像素值与所述标准背景列的差值，若所述差值大于预设阈值，则像素值设置为1，反之，则像素值设置为O ;根据预设的有效像素个数进一步优化，以消除噪生和背景部分从而提取出体型。在一些示例中，所述从所述体型中识别出躯干部分具体包括:根据预设身高比例去除所述体型中的下肢部分；分割出所述体型中的前部；检测并去除所述体型中的不同姿势的手臂；识别并去除所述体型中的头部。进一步地，在一些示例中，所述分割出所述体型中的前部具体包括:确定所述体型的重心；利用通过所述重心的竖直分割线将所述体型分割为前后两部分，以获取所述体型的前部。进一步地，在一些示例中，所述检测并去除所述体型中的不同姿势的手臂具体包括:通过限定的手臂宽度和最小匹配长度确定横向手臂掩膜T1和纵向手臂掩膜T2，其中，所述T1和T2中心的像素值为零；将T1和T2在预定区域内按照从左到右、从上到下的次序逐像素移动，当满足，当从左到右逐像素移动时，对于T1，各个元素累加所述预定区域最上和最下的边缘像素值，均为零，对于T2各个元素累加所述预定区域最上和最下的边缘像素值，均为不为零，当从上到下逐像素移动时，对于T1，各个元素累加所述预定区域最左和最右的边缘像素值，均不为零，对于T2,各个元素累加所述预定区域最左和最右的边缘像素值，均为零，则判定所述预定区域内存在手臂；将所述预定区域内的所有像素置零，以去除所述手臂。进一步地，在一些示例中，所述识别并去除所述体型中的头部具体包括:获取所述体型的头部轮廓；定位所述头部轮廓的中心；计算头部去除圆的半径；将所述头部去除圆内的所有像素值置零以去除头部。本专利技术第三方面实施例提出一种终点影像检测方法，包括以下步骤:采集冲线图像；采用所述的人体躯干识别方法识别所采集的冲线图像中的人体躯干；对所识别出的人体躯干检测出有效终线。根据本专利技术实施例的终线影像检测方法，精确定位目标区域，通过体型分割有效地去除了下肢、手臂和头部等的干扰，能够快速准确地识别出冲线图像的人体躯干部分。并通过有效终线检测在识别出的人体本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种人体躯干识别装置，其特征在于，包括：目标提取模块，用于获取冲线图像的体型轮廓，并确定所述体型轮廓的最小外接矩形以获取所述冲线图像中的目标区域；体型分割模块，用于从所述目标区域中分割出体型；识别模块，用于从所述体型中识别出躯干部分。
【技术特征摘要】
1.一种人体躯干识别装置，其特征在于，包括: 目标提取模块，用于获取冲线图像的体型轮廓，并确定所述体型轮廓的最小外接矩形以获取所述冲线图像中的目标区域； 体型分割模块，用于从所述目标区域中分割出体型； 识别模块，用于从所述体型中识别出躯干部分。2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，在所述体型分割模块中采用二值化方法提取出体型，具体包括: 统计所述目标区域中的每一行的R、G、B三个通道中各个像素值出现的频率，并将每一行的R、G、B三个通道中出现频率最高的像素值存入三维向量中； 将所述三维向量作为标准背景列，求解所述目标区域的每一列的像素值与所述标准背景列的差值，若所述差值大于预设阈值，则像素值设置为1，反之，则像素值设置为O ; 根据预设的有效像素个数进一步优化，以消除噪生和背景部分从而提取出体型。3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述识别模块识别出躯干部分采用以下步骤实现: 根据预设身高比例去除所述体型中的下肢部分； 分割出所述体型中的前部； 检测并去除所述体型中的不同姿势的手臂； 识别并去除所述体型中的头部。4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述分割出所述体型中的前部具体包括: 确定所述体型的重心； 利用通过所述重心的竖直分割线将所述体型分割为前后两部分，以获取所述体型的前部。5.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述检测并去除所述体型中的不同姿势的手臂具体包括: 通过限定的手臂宽度和最小匹配长度确定横向手臂掩膜T1和纵向手臂掩膜T2，其中，所述T1和T2中心的像素值为零； 将T1和T2在预定区域内按照从左到右、从上到下的次序逐像素移动，当满足， 当从左到右逐像素移动时，对于T1，各个元素累...
【专利技术属性】
技术研发人员：聂余满，朱波，李建峰，解正茂，
申请(专利权)人：深圳市菲普莱体育发展有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。