【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及体育赛事评分，具体涉及一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统。
技术介绍
1、自由式滑雪项目包括空中技巧、雪上技巧、u型场地技巧、坡面障碍技巧、障碍追逐和大跳台6个小项组成，通过完成一系列的规定和自选动作而进行的一种雪上竞技项目；其中，空中技巧是一项难美性项群且主观评委为主的竞技项目，运动员需要再规定时间内、完成技术动作，之后、现场裁判根据运动员完成的技术动作进行评分，包括起跳、空中动作与着陆三个评分因素。
2、目前，自由式滑雪空中技巧比赛的评分依据人工裁判的主观评判、即大多数评分依然是人工完成，这种评分系统极易因为人工裁判的人为差异，从而导致评分标准出现一定的差异性、再加上场地气候距离等因素，从而导致评分分数的精确性欠佳。
3、同时，人工裁判评判评分时，要对运动员出发到落地的5～10秒内完成的动作，从起跳（出台质量、高远度）、空中动作（完成质量、动作时机）、落地三大项、五个评分因素，依据自身专业经验进行评分，这种评分方式一是具有一定的主观性、即依据人工裁判自身喜欢进行判断；二是若人工裁判未观察清楚、需要根据视频回放进行评分，增加评分耗时、降低评分效率，进而影响后续比赛进程；三是耗费大量的人力资源、增加人力成本。
技术实现思路
1、针对以上现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，该判别系统能够精准、实时、快速对完成的自由式滑雪空中技巧动作评分，从而完成体育裁判机械化、自动化、智能化等目的，不仅有效节省裁判人力
2、本专利技术的目的通过以下技术方案实现：
3、一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，包括数据收集系统、动作处理系统、评分系统、评分质量计算系统与微调系统，
4、其中，数据收集系统通过高清摄像设备捕捉运动员整个空中技巧过程、并生产高帧率的视频数据；
5、动作处理系统用于对数据收集系统中的视频数据进行识别和预处理，获得仅含有目标人体信息的视频数据；
6、评分系统通过预训练完成的评分模型对输入数据进行评分输出；
7、评分质量计算系统通过模型一致性检查与人工抽查，综合计算评分模型的评分质量，确保评分系统的精确性；
8、微调系统采用监督微调的方式，对评分模型的评分能力进行微调，保证评分的准确性以及模型的自适应能力。
9、基于上述方案的进一步优化，所述动作处理系统获得仅含有目标人体的视频数据的具体步骤为：
10、首先，基于预训练完成的图像识别模型，对数据收集系统中的视频数据进行目标人体识别与跟踪，并标记输出目标人体识别框；
11、然后，以目标人体识别框中心为固定点，将目标人体识别框整体扩大，生成目标人体扣取框；
12、之后，生成与视频数据帧像素同大小的全零矩阵，并将生成的目标人体扣取框的值重置为1，获得目标人体掩膜模板；
13、最后，针对数据收集系统中的视频数据，对每帧数据均生成目标身体掩膜模板，并将目标人体掩膜模板覆盖到对应的视频数据帧上，获得仅含有目标人体信息的视频数据。
14、基于上述方案的进一步优化，所述预训练完成的图像识别模型采用深度神经网络yolo模型；预训练过程中采用标注工具对目标人体进行标注。
15、基于上述方案的进一步优化，所述标注工具采用labelme进行标注。
16、基于上述方案的进一步优化，所述目标人体识别框整体扩大的比例为 a，即目标人体识别框中心不变，其长度方向分别向上、下扩展，宽度方向分别向左、右扩展。
17、基于上述方案的进一步优化，所述 a为10%。
18、基于上述方案的进一步优化，所述将目标人体掩膜模板覆盖到对应的视频数据帧的具体步骤为：将目标人体掩模模板与对应的视频数据帧每个通道的像素值进行乘积，即针对视频数据帧的像素值：保持对应目标人体掩膜模板为1值的位置的像素值不变、对应目标人体掩膜模板为0值的位置的像素值为0，从而将视频数据帧中图像背景掩盖。
19、基于上述方案的进一步优化，所述评分模型采用gpt模型，输入数据包含给定视频数据与任务描述文本；其中，给定视频数据为仅含有目标人体信息的视频数据，任务描述文本包括输入视频描述、任务介绍、动作等级、评分细则与输出格式要求；
20、输入视频描述用于描述输入视频的采集目标和预处理过程；任务介绍用于给评分模型设定角色，例如：自由式滑雪空中技巧裁判，从而要求评分模型根据输入的给定视频数据、依照评分细则对运动员进行评分；动作等级用于描述运动员空中动作的等级，例如将运动员的空中动作按照视频帧拆分为若干小动作，每个小动作通过不同组合形成不同等级（动作组合后所形成的等级由自由式滑雪空中技巧的比赛标准确定）；评分细则包含详细的评分要求与扣分标准，包括运动员起跳、空中动作与着陆三个方面的评分要求与扣分标准；输出格式要求，通过评分模型的给定视频数据与评分细则，输出运动员的空中技巧总评分以及各分项（即起跳、空中动作、着陆）的得分。
21、基于上述方案的进一步优化，所述模型一致性检查具体为：针对同一组输入数据、即同一个空中技巧，评分模型依次输出d组评分包（d≥3）、d组评分包均包括空中技巧总评分以及各分项（即起跳、空中动作、着陆）的得分；
22、然后，分别获得两两评分包之间空中技巧总评分以及起跳、空中动作、着陆分项得分的平均值，具体为：
23、；
24、式中：、、、分别表示空中技巧总评分以及起跳、空中动作、着陆分项得分的平均值； pi表示第 i组的空中技巧总评分； pai表示第 i组的起跳得分， pbi表示第 i组的空中动作得分， pci表示第 i组的着陆得分；
25、之后，计算空中技巧总评分的离散程度 h：
26、；
27、预设总评分离散阈值 h0，若 h＜h0，则认为一致性好；反之，则继续检测各分项离散程度总和 h：
28、；
29、预设分项离散阈值 h0，若 h＜h0，则认为一致性好；反之，则一致性检查失败；
30、最后，获得一本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：包括数据收集系统、动作处理系统、评分系统、评分质量计算系统与微调系统，
2.根据权利要求1所述的一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：所述动作处理系统获得仅含有目标人体的视频数据的具体步骤为：
3.根据权利要求1或2所述的一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：所述目标人体识别框整体扩大的比例为A，即目标人体识别框中心不变，其长度方向分别向上、下扩展，宽度方向分别向左、右扩展。
4.根据权利要求1～3任一项所述的一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：所述评分模型采用GPT模型，输入数据包含给定视频数据与任务描述文本；其中，给定视频数据为仅含有目标人体信息的视频数据，任务描述文本包括输入视频描述、任务介绍、动作等级、评分细则与输出格式要求；
5.根据权利要求1所述的一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：所述模型一致性检查具体为：针对同一组输入数据、即同一个空中技巧，评分模型依次输出D组评分包、D组评分包均包括空中技巧总评分以及各分项的得分；>
6.根据权利要求5所述的一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：所述人工抽查采用K名专业裁判组成的专家团队抽检若干个评分模型的样本，获得人工抽检评分，具体为：
7.根据权利要求6所述的一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：所述项目误差门限值具体获取步骤为：
8.根据权利要求7所述的一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：所述评分质量g由一致性检查失败率es与人工抽检评分偏差率eh拟合获得，具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：包括数据收集系统、动作处理系统、评分系统、评分质量计算系统与微调系统，
2.根据权利要求1所述的一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：所述动作处理系统获得仅含有目标人体的视频数据的具体步骤为：
3.根据权利要求1或2所述的一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：所述目标人体识别框整体扩大的比例为a，即目标人体识别框中心不变，其长度方向分别向上、下扩展，宽度方向分别向左、右扩展。
4.根据权利要求1～3任一项所述的一种用于滑雪比赛评分的自动判别系统，其特征在于：所述评分模型采用gpt模型，输入数据包含给定视频数据与任务描述文本；其中，给定视频数据为仅含有目标人体信息的视频数据，任务描述文本包括输入视频描述、任务介绍...
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