【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于跳绳计数领域，特别是涉及一种基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法。
技术介绍
1、传统跳绳计数大多采用人工计数的方式进行计数，这种方式需要较多的时间整理数据，同时当跳绳个数较多时，容易因为疲劳导致计数误差。随着人工智能技术的不断发展和成熟，人工智能取代传统体育教学已成为一种趋势，基于人工智能计数的跳绳计数方法主要考虑人体关键点的信息，并没有考虑绳子的信息，容易出现空跳的情况。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法。
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的： 基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，包括：
3、采集跳绳测试区的视频数据；
4、分别提取所述视频数据中每一帧图像中的人体姿态关键点，所述人体姿态关键点包括脚踝关键点和髋关节关键点；
5、判断人体是否位于跳绳测试区；
6、若人体位于跳绳测试区，则通过预设的动作识别模型识别举手动作；
7、在识别到举手动作后等待预设时间，然后开始跳绳计时；
8、开始跳绳计时后，存储跳绳过程中的第一时间序列数据，所述第一时间序列数据包括人体姿态关键点数据、人体检测框数据、绳子检测框数据和图像数据；
9、根据人体姿态关键点数据中的髋关节关键点到基准线的距离生成波形图；
10、获取波形图中每一个波谷-波峰-波谷过程的第二时间序列数据，第二
11、对第二时间序列数据分别进行第一计数条件和第二计数条件的判断，若满足第一计数条件或第二计数条件，则跳绳个数加一；
12、其中，第一计数条件为：判断第二时间序列中绳子检测框与人体检测框的位置关系，若满足绳子检测框从头到脚绕人体一周，则跳绳个数加一；
13、第二计数条件为：将第二时间序列中的图像数据送入动作识别模型中进行跳绳动作识别，若识别成功且置信度高于阈值，则跳绳个数加一。
14、进一步地，分别提取所述视频数据中每一帧图像中的人体姿态关键点，包括：
15、利用yolov8模型分别提取所述视频数据中每一帧图像中的人体姿态关键点。
16、进一步地，判断人体是否位于跳绳测试区，包括：
17、判断人体姿态关键点中的脚踝关键点是否位于跳绳测试区，若是，则人体位于跳绳测试区，否则人体不位于跳绳测试区。
18、进一步地，所述基准线的确定方法为：
19、根据人体开始跳绳时的第一帧图像确定基准线，基准线y2为人体检测框的y2，基准线y1=人体检测框的y1-人体检测框的h；
20、其中，基准线y1为基准线的上边界，基准线y2为基准线的下边界，人体检测框的y1为人体检测框的上边界，人体检测框的y2为人体检测框的下边界，人体检测框的h为人体检测框的高度。
21、进一步地，根据人体姿态关键点数据中的髋关节关键点到预设的基准线的距离生成波形图，包括：
22、计算每帧图像中髋关节关键点到基准线的距离，根据得到的距离生成波形图，所述距离的计算公式为：
23、距离=（髋关节y – 基准线y1） / （基准线y2 – 髋关键y）
24、其中，基准线y1为基准线的上边界，基准线y2为基准线的下边界，髋关节y为髋关节关键点的y坐标。
25、进一步地，实时判断绳子检测框的y1和y2坐标与人体检测框的y1和y2坐标的关系，若依次检测到绳子检测框y1<人体检测框y1和绳子检测框y2>人体检测框y2，则满足绳子检测框从头到脚绕人体一周，其中，人体检测框的y1为人体检测框的上边界，人体检测框的y2为人体检测框的下边界，绳子检测框的y1为绳子检测框的上边界，绳子检测框的y2为绳子检测框的下边界。
26、本专利技术的有益效果是：
27、（1）本专利技术提供了一种基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，通过绳子检测，保证了跳绳计数的有效性，可以有效解决跳绳计数过程中出现空调的情况，提高了跳绳计数的准确性；
28、（2）本专利技术加入动作识别模型，当跳绳速度过快时，仍然可以通过动作识别模型进行有效计数。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，其特征在于，分别提取所述视频数据中每一帧图像中的人体姿态关键点，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，其特征在于，判断人体是否位于跳绳测试区，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，其特征在于，所述基准线的确定方法为：
5.根据权利要求1所述的基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，其特征在于，根据人体姿态关键点数据中的髋关节关键点到预设的基准线的距离生成波形图，包括：
6.根据权利要求1所述的基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，其特征在于，实时判断绳子检测框的y1和y2坐标与人体检测框的y1和y2坐标的关系，若依次检测到绳子检测框y1<人体检测框y1和绳子检测框y2>人体检测框y2，则满足绳子检测框从头到脚绕人体一周，其中，人体检测框的y1为人体检测框的上边界，人体检测框的y2
...【技术特征摘要】
1.基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，其特征在于，分别提取所述视频数据中每一帧图像中的人体姿态关键点，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，其特征在于，判断人体是否位于跳绳测试区，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动计数方法，其特征在于，所述基准线的确定方法为：
5.根据权利要求1所述的基于人体姿态估计和动作识别的跳绳自动...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨天顺，黄武，
申请(专利权)人：成都怡康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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。