【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于飞镖自动计分系统，涉及一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统。
技术介绍
1、飞镖运动是一种集竞技、健身及娱乐于一体的绅士运动。二十世纪三十年代，飞镖运动日趋职业化，出现了职业协会、职业比赛，以及大量的职业高手。随着互联网技术的发展,联网飞镖竞技的需求也日益增长。
2、在飞镖训练和竞赛中，传统的飞镖计分系统通常需要人工干预，例如通过肉眼观察每个投掷到靶面的飞镖的位置，然后计算并得分。这种方法费时费力且可能会出错，进而影响训练、竞赛的节奏和竞赛的观赏性。
3、飞镖自动计分因其方便快捷计分准确而受到广大飞镖运动者的喜爱。现有的飞镖自动计分主要分为计算机视觉计分、电磁感应计分、薄膜开关触发计分三大类。
4、但是，电磁感应计分、薄膜开关触发计分方式都存在明显的缺点，因此使用的普及度较低；
5、而使用计算机视觉计分作为飞镖自动计分方法的优点是：
6、1.可以记录飞镖训练或者竞赛的全过程，从投镖者进入规定的投镖位置，到投镖者投掷飞镖的过程，再到飞镖上靶计算分数，可以较其他方法获取更为丰富的数据。而且能够防止联网竞赛时的作弊行为。
7、2.不但能给出在靶面某个区块的位置完成计分，还能给出飞镖在靶面更细节的位置获取颗粒度更小的数据，为训练和比赛的数据分析提供强有力的数据支撑，有助于飞镖业余爱好者和职业运动员提高训练水平和竞赛成绩。3.对市面上已有的飞镖设备比较友好，无须改动已有的物件即可加装计算机视觉计分装置；不仅适合硬式飞镖，也适合软
8、但是。在利用计算机视觉技术进行飞镖计分时也会存在一定的技术问题：飞镖比赛时，每个选手一轮投三镖，计算机视觉自动计分装置根据比赛规则观察镖靶以确定他们的得分，由于后投的飞镖着靶位置极有可能被先投出的飞镖遮挡而造成记分误差从而导致比赛成绩不准确的情形。
9、例如：专利申请号为cn201610001342.4的专利提出了《一种自动计分镖靶装置及其飞镖自动计分方法》：“装置包含一镖靶、若干摄像单元、一背屏及一处理模块。镖靶供投射飞镖。摄像单元与镖靶设置于同一平面，并撷取方向相交地分别获取若干影像。背屏相对于摄像单元设置以供摄像单元产生背景数据。处理模块依据背景数据与其中二影像的飞镖以计算出飞镖的分数值。藉此，本专利技术可在使用传统镖靶的条件下自动地计算飞镖的分数。”该专利技术没有实现摄像的360度全覆盖，多个飞镖的位置相互重合或者遮挡时，会出现计分不准甚至无法计分的情形。
10、而专利申请号为202110273535.6的专利提出《一种体育比赛自动计分装置及计分方法》试图解决上述问题。其方法是：采用四个摄像头环绕在飞镖靶的外侧，并且四个摄像头分别与飞镖靶的四个象限对应，摄像头可在与镖靶同心的圆弧上移动。这种方法在理论上可以解决摄像头看不见的问题，但实际上在某些情形下需要移动摄像头寻找合适的拍摄角度，这样会导致计算分数的时间过长，效率不高。
11、如前所述，计算机视觉飞镖计分技术可以获取颗粒度比较小的飞镖位置数据，但可惜的是之前提出的专利并没有提到留存这些数据并做数据分析挖掘。
12、另外，为保证自动计分的公正公平性，有必要对投镖者的投掷行为进行监控确保其投掷飞镖方式符合飞镖运动的规则，防止违规和作弊，特别是对于联网竞赛的情形。
13、针对以上飞镖自动计分准确性、效率、公平性和适用性的难题，我们提出了《一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统》。该系统利用先进的计算机视觉算法和深度学习技术，能够实时捕获飞镖投掷过程，并快速准确地计算每次投掷的得分，为飞镖比赛和娱乐活动提供便利和准确性。
技术实现思路
1、为了达到上述技术目的，本专利技术采用了以下技术方案：
2、一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，包括：自动计分摄像头组，包含有图像处理功能，用于实时捕捉飞镖的投掷过程；
3、带摄像头的屏幕一体机，包含有投掷识别摄像头以及显示屏幕，通过投掷识别摄像头识别投掷动作，启动自动计分摄像头；显示屏幕用于实时显示得分；
4、通过自动计分摄像头组实时捕获标靶上飞镖位置和角度，利用计算机视觉算法对飞镖的图像进行处理和分析，获取飞镖的图像特征提取，从而实现准确计分；
5、系统采用事件驱动机制，只有在摄像头识别发生投掷动作时，才会控制自动计分摄像头组启动进行图像处理和得分计算，以降低计算复杂度和功耗；
6、系统采用迁移学习技术和增量学习技术的自学习系统，用于优化飞镖图像的特征提取效果，提高计算机视觉算法的计算精准度。
7、作为本专利技术进一步的方案：自动计分摄像头组采用主从架构进行搭建，由1个主摄像单元和2个从摄像单元构成，主摄像单元、从摄像单元中均含有图像处理器，分别具备独立的图像处理功能；用于实时捕捉飞镖的投掷过程,自动计算得分。
8、作为本专利技术进一步的方案：主摄像单元和2个从摄像单元呈正三角形分布于镖靶外围；能够实现标靶表面的全视野覆盖，消除视觉盲点，使得飞镖着靶点不可能在所有视角上被遮挡。
9、作为本专利技术进一步的方案：计算机视觉算法通过自动计分摄像头组获取飞镖的着靶点，再实现计算得分，具体计算步骤如下：
10、s1：主摄像单元和从摄像单元分别进行图像识，获取坐标轴转换数据；
11、s2：主摄像单元和从摄像单元分别进行标靶上飞镖的图像侦测；
12、s3：将获取的图像信息进行图像二值化，噪声滤除；获取飞镖特征值，从而获取飞镖在图像中的坐标位置；
13、s4：进行坐标轴转换，从而获取飞镖在标靶上的准确位置；
14、s5：将主摄像单元和从摄像单元所侦测的飞镖位置信息进行整合汇总，根据汇总信息进行计分，并发送至带摄像头的屏幕一体机中实现显示。
15、作为本专利技术进一步的方案：主摄像单元的图像处理器与从摄像单元的图像处理器、带摄像头的屏幕一体机之间均通过wifi信号的方式实现数据的传输。
16、作为本专利技术进一步的方案：系统采用事件驱动机制，只有在摄像头识别发生投掷动作时，才会控制自动计分摄像头组启动进行图像处理和得分计算，事件驱动的实现方法如下：
17、在飞镖自动计分系统中，事件定义为飞镖离开投掷手的手势动作，通过带摄像头的屏幕一体机中的摄像头实现，摄像头检测到用户完成飞镖投掷动作时，将触发自动计分摄像头组的运行。
18、作为本专利技术进一步的方案：投掷识别摄像头中包含有传感器或图像处理技术，用于检测飞镖投掷动作；传感器可以是加速度计或其他运动传感器中的一种，用于检测飞镖离开投掷手的加速度变化。图像处理技术可以利用计算机视觉算法实时监测摄像设备中的图像流，以侦测投掷手的手势动作。
19、作为本专利技术进一步的方案：系统采用迁移学习技术和增量学习技术的自学习系统，用于优化飞镖图像的特征提取效果；该系统允许人本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，自动计分摄像头组采用主从架构进行搭建，由1个主摄像单元和2个从摄像单元构成，主摄像单元、从摄像单元中均含有图像处理器，分别具备独立的图像处理功能；用于实时捕捉飞镖的投掷过程，自动计算得分。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，主摄像单元和2个从摄像单元呈正三角形分布于镖靶外围。
4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，计算机视觉算法通过自动计分摄像头组获取飞镖的着靶点，再实现计算得分，具体计算步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，在计算机视觉算法进行飞镖坐标位置的识别过程中，由于通过计算机视觉技术计分可以获得较小的数据颗粒度，计分系统不仅可以统计每镖的分
6.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，主摄像单元的图像处理器与从摄像单元的图像处理器、带摄像头的屏幕一体机之间均通过WiFi信号的方式实现数据的传输。
7.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，系统采用事件驱动机制，只有在摄像头识别发生投掷动作时，才会控制自动计分摄像头组启动进行图像处理和得分计算，事件驱动的实现方法如下：
8.根据权利要求7所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，投掷识别摄像头中包含有传感器或图像处理技术，用于检测飞镖投掷动作；传感器可以是加速度计或其他运动传感器中的一种，用于检测飞镖离开投掷手的加速度变化。图像处理技术可以利用计算机视觉算法实时监测摄像设备中的图像流，以侦测投掷手的手势动作。
9.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，系统采用迁移学习技术和增量学习技术的自学习系统，用于优化飞镖图像的特征提取效果；该系统允许人工智能飞镖自动计分系统在不断地接收新数据的同时，更新和优化现有的模型，从而逐步提升性能，实现自学习的效果，其主要包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，在自学习系统，S2中，预训练的深度学习模型可以选用在计算机视觉任务中广泛使用的卷积神经网络(CNN)作为学习模型。
...【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，自动计分摄像头组采用主从架构进行搭建，由1个主摄像单元和2个从摄像单元构成，主摄像单元、从摄像单元中均含有图像处理器，分别具备独立的图像处理功能；用于实时捕捉飞镖的投掷过程，自动计算得分。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，主摄像单元和2个从摄像单元呈正三角形分布于镖靶外围。
4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，计算机视觉算法通过自动计分摄像头组获取飞镖的着靶点，再实现计算得分，具体计算步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，在计算机视觉算法进行飞镖坐标位置的识别过程中，由于通过计算机视觉技术计分可以获得较小的数据颗粒度，计分系统不仅可以统计每镖的分数，还可以通过分析飞镖的具体坐标数据，评价飞镖在其对应区域的位置进行二次判断识别。
6.根据权利要求4所述的一种基于计算机视觉的事件驱动式自学习的人工智能飞镖自动计分系统，其特征在于，主摄像单元的图像处理器与从摄像单元的图...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢移兴，
申请(专利权)人：东莞市锦煌运动用品有限公司，
类型：发明
国别省市：
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