CN113486757A - 基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，属于田径计时技术领域。所述方法包括：在各体测人员进入跑道之前，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像对跑道和终点线进行识别；为身份认证成功的体测人员分配跑道；在指令抢响起后，开始计时，当跑步模式为非折返跑时，则根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩；对采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道进行识别，根据跑道识别结果和跑道分配结果将体测人员的成绩和身份进行匹配。采用本发明，能够精准、快速地获取各体测人员的成绩和身份信息。

Description

基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法

技术领域

本发明涉及田径计时技术领域，特别是指一种基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法。

背景技术

跑步作为一种全民参与，全民热爱的体育活动，即是一种老少皆宜的健身运动，也是一种重要的竞技项目。因此，快速准确的进行跑步计时显得尤为重要。

目前，跑步计时的方法主要包括：

1)人工计时方法，这种方法由裁判站在终点线，手握秒表，当运动员到达终点时，通过手动计时方式，依次记录运动员的成绩。该种计时方法会面临计时不准确，受裁判主观意识影响较大等问题，且当运动员人数较多时，需要浪费大量人力且测试过程无记录、测试成绩输入费时费力等问题。

2)依靠辅助装置和可穿戴设备的计时方式。例如，申请号为201210402201.5的多用途跑步计时系统，在起点位置配置犯规检测装置和无线发送装置，终点配置无线接收装置以及计时终端，运动员身穿带有芯片的运动衣，每当选手冲过终点线时，读取芯片中的人员信息并进行圈数计算和计时。申请号为201910519615.8的跑步测试防作弊计时系统，在测试起点和终点设置射频、在测试线路上各测试计时点处设置感应设备，测试者需随身佩戴RFID射频卡片，方法依赖感应设备对RFID射频卡的感应实现计时。这种计时方式较为准确，是目前采用较多的方式，但是使用繁琐，成本较高，需要在起点和终点配置传感装置，每个运动员也需要佩戴有带有芯片的运动服等穿戴设备，测试者体验不好，且设备损坏率高、维护费用高。

3)基于人脸识别和人体检测框的计时方法。例如申请号为202010371837.2的人脸与人体识别的直道跑步检测与计时方法，通过人脸识别获得运动员的身份信息，并指定运动员进入相应的跑道，通过对视频帧中提取的人体检测框底线与设定的跑到终点线做相交检测判断测试者是否过线。这样，一方面需要人工设置跑道位置和跑道的终点线，另一方面，摄像头拍摄的为测试者冲线过程的正面视频，采用人体检测框判定撞线的方式精度有限，特别是当有多个测试者同时冲线时。

发明内容

本发明实施例提供了基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，能够精准、快速地获取各体测人员的成绩和身份信息。所述技术方案如下：

本发明实施例提供了一种基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，包括：

在各体测人员进入跑道之前，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像对跑道和终点线进行识别；

对各体测人员进行身份认证，为身份认证成功的体测人员分配跑道；

当体测人员在各自的跑道起点准备就绪时，启动骨骼检测模块，在指令抢响起后，开始计时，当跑步模式为非折返跑时，则根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩；

对采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道进行识别，根据跑道识别结果和跑道分配结果将体测人员的成绩和身份进行匹配。

进一步地，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像对跑道进行识别包括：

利用统计概率霍夫线变换方法，检测架设在终点线侧面的摄像头采集的图像中的直线，得到直线的端点坐标(x0,y0,x1,y1)；

若检测到的直线相对于图像水平方向的夹角a小于预设的第一阈值，则判定该直线为水平直线，其中，a＝arctan|(y1-y0)/(x1-x0)|；

在所有检测到的水平直线中，选取等间隔分布的(N+1)条水平直线作为跑道线，将提取到的(N+1)条跑道线的纵坐标依次从小到大排序，获得由下及上的跑道线的纵坐标Y_0,Y_1,...,Y_N，进而得到N个跑道的位置信息，其中，N表示跑道的数目。

进一步地，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像对终点线进行识别包括：

若检测到的直线相对于图像水平方向的夹角a大于预设的第二阈值，则判定该直线为竖直线，在所有检测到的竖直线中选取长度最大且位置在画面中心区域的线作为终点线。

进一步地，所述对各体测人员进行身份认证，为身份认证成功的体测人员分配跑道包括：

将体测人员的人脸图片与人脸照片库中的人脸图片进行一一匹配；

若匹配度高于预设的匹配阈值，则身份认证成功，为身份认证成功的体测人员分配跑道；

否则，身份认证失败。

进一步地，所述匹配度高于预设的匹配阈值，则身份认证成功包括：

若体测人员的人脸图片与人脸照片库中多张人脸照片的匹配度都高于预设的匹配阈值，则将人脸照片库中匹配度最高的人脸照片作为与体测人员相匹配的照片，确定体测人员的身份。

进一步地，所述骨骼关键点包括：右手腕，左手腕，鼻子，右肩，左肩，右膝盖，左膝盖，右小拇指和左小拇指。

进一步地，所述根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩包括：

D1，骨骼检测模块检测所述摄像头采集的跑步测试过程图像中的第一体测人员的骨骼关键点，计算第一体测人员的所有骨骼关键点与终点线之间的距离，将任一骨骼关键点与终点线之间的距离小于预设距离阈值的时刻作为第一体测人员的撞线时刻，同时对所述第一体测人员停止计时；其中，第一体测人员为任一体测人员；

D2，利用第一体测人员的撞线时刻减去开始计时时间得到第一体测人员的成绩；

D3，按照步骤D1、D2，确定跑道上所有体测人员的成绩。

进一步地，当跑步模式为折返跑，所述方法还包括：

H0，初始化第一体测人员的折返次数计数器；

H1，骨骼检测模块检测所述摄像头采集的跑步测试过程图像中的第一体测人员的骨骼关键点，计算第一体测人员的所有骨骼关键点与起点线之间的距离，若任一骨骼关键点与终点线之间的距离小于预设的距离阈值，则第一体测人员的折返次数计数器加1，此时所述起点线同时为终点线，当第一体测人员的计数次数达到预设的折返跑次数时，此时为第一体测人员的撞线时刻，并对所述第一体测人员停止计时；其中，第一体测人员为任一体测人员；

H2，利用第一体测人员的撞线时刻减去开始计时时间，得到第一体测人员的成绩；

H3，按照步骤H0、H1、H2，确定跑道上所有体测人员的成绩。

进一步地，所述对采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道进行识别包括：

通过确定的各跑道位置信息及采集的跑步测试过程图像中各体测人员的双脚的纵坐标所在跑道线的区间，确定采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道。

进一步地，在根据跑道识别结果和跑道分配结果将体测人员的成绩和身份进行匹配之后，所述方法还包括：

将各体测人员的身份信息及其成绩存入本地数据库以及远程服务器；

将架设在终点线侧面摄像头录制的跑步测试全过程视频上传至远端服务器端进行保存。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

本发明实施例中，在各体测人员进入跑道之前，只需要将摄像头放置到终点线侧面，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像，便可以实现跑道和终点线的自动识别，部署快速，且设备简单、便于维护、成本低；当体测人员在各自的跑道起点准备就绪时，启动骨骼检测模块，在指令抢响起后，开始计时，当跑步模式为非折返跑时，则根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩；对采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道进行识别，根据跑道识别结果和跑道分配结果将体测人员的成绩和身份进行匹配。这样，能够精准、快速地获取各体测人员的成绩和身份信息。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法的详细流程示意图；

图3为本发明实施例提供的非折返跑模式的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的折返跑模式的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

如图1所示，本发明实施例提供了一种基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，包括：

S101，在各体测人员进入跑道之前，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像对跑道和终点线进行识别；

S102，对各体测人员进行身份认证，为身份认证成功的体测人员分配跑道；

S103，当体测人员在各自的跑道起点准备就绪时，启动骨骼检测模块，在指令抢响起后，开始计时，当跑步模式为非折返跑时，则根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩；

S104，对采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道进行识别，根据跑道识别结果和跑道分配结果将体测人员的成绩和身份进行匹配。

本发明实施例所述的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，在各体测人员进入跑道之前，只需要将摄像头放置到终点线侧面，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像，便可以实现跑道和终点线的自动识别，部署快速，且设备简单、便于维护、成本低；当体测人员在各自的跑道起点准备就绪时，启动骨骼检测模块，在指令抢响起后，开始计时，当跑步模式为非折返跑时，则根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩；对采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道进行识别，根据跑道识别结果和跑道分配结果将体测人员的成绩和身份进行匹配。这样，能够精准、快速地获取各体测人员的成绩和身份信息。

本实施例中，为了实现本发明实施例所述的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，首先需要在终点线侧面架设摄像头。

本实施例中，在各体测人员进入跑道之前，利用跑道线智能识别模块对跑道和终点线进行识别，并获取相应的坐标信息，具体可以包括以下步骤：

A1，利用统计概率霍夫线变换方法，检测架设在终点线侧面的摄像头采集的图像中的直线，得到直线的端点坐标(x0,y0,x1,y1)；

A2，若检测到的直线相对于图像水平方向的夹角a小于预设的第一阈值，则判定该直线为水平直线，其中，a＝arctan|(y1-y0)/(x1-x0)|；

因为本申请中的摄像头架设在终点线侧面的位置，在摄像头所采集的图像中，终点线在图像中为竖直方向上的线，跑道线在图像中为水平方向的线，因此可以通过计算检测到的每条直线相对于图像水平方向的夹角a来判断该直线是水平的还是竖直的。理论上水平直线相对于图像水平方向的夹角a应该为0，实际中可以取一个较小的第一阈值T1(T1为0到π/2之间一个较小的值，如取T1＝π/20)，当a<T1时，则认为该直线为水平直线。

A3，在所有检测到的水平直线中，选取等间隔分布的(N+1)条水平直线作为跑道线(也可以称为：跑道的分割线)，将提取到的(N+1)条跑道线的纵坐标依次从小到大排序，获得由下及上的横向跑道线的纵坐标Y_0,Y_1,...,Y_N，进而确认N个跑道的位置信息，其中，N表示跑道的数目。

本实施例中，以8个跑道为例，在上述所有检测到的水平直线中，选取等间隔分布的9条线作为跑道线，将提取到的9条直线的纵坐标依次从小到大排序，获得由下及上的横向跑道的纵坐标Y_0,Y_1,...,Y_8，进而确认8个跑道的位置信息。具体来说，介于Y_0和Y_1间的跑道为跑道1，介于Y_1和Y_2间的跑道为跑道2，以此类推，获得8个跑道的位置信息。

A4，若检测到的直线相对于图像水平方向的夹角a大于预设的第二阈值，则判定该直线为竖直线，在所有检测到的竖直线中选取长度最大且位置在画面中心区域的线作为终点线。

理论上，竖直线相对于图像水平方向的夹角a应该为无限接近π/2的值，实际中也可以设定一个第二阈值T2(T2为0到π/2之间一个取值接近π/2的值，如取T2＝19*π/20)，当a>T2时，则认为该直线为竖直线。

在前述基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法的具体实施方式中，进一步地，所述对各体测人员进行身份认证，为身份认证成功的体测人员分配跑道(S102)包括：

将体测人员的人脸图片与人脸照片库中的人脸图片进行一一匹配；

若匹配度高于预设的匹配阈值，则身份认证成功，为身份认证成功的体测人员分配跑道；

否则，身份认证失败。

本实施例中，可以通过身份认证模块对对各体测人员进行身份认证，为身份认证成功的体测人员分配跑道，其中，所述身份认证模块连接本地人脸照片库，身份认证具体可以包括以下步骤：

体测人员进入身份验证区域，位于身份验证区域的摄像头以一定频率采集体测人员的人脸图片，点击人脸识别按钮，提取此时的一帧照片，将提取的人脸图片与人脸照片库中的人脸图片进行一一匹配，当匹配度高于预设的匹配阈值(例如，85％)，也就是说高于85％时，匹配成功，可以确认体测人员的身份，即身份认证成功。

本实施例中，若体测人员的人脸图片与人脸照片库中多张人脸照片的匹配度都高于预设的匹配阈值，即：同时与人脸照片库中的多张人脸照片匹配成功时，则取人脸照片库中匹配度最高的一张作为最终匹配结果，确定体测人员的身份。

本实施例中，为身份认证成功的体测人员分配跑道，后续的成绩统计和存储，在显示屏显示体测人员的身份信息，并语音播报人脸检测成功，指示体测人员进入对应的跑道，等待体测人员全部进入对应跑道，进入下一项

本实施例中，若人脸照片库中不存在匹配度高于匹配阈值的人脸图片，则显示身份认证失败，需要确认体测人员的身份或重新进行身份验证。

本实施例中，如图2和图3所示，所述当体测人员在各自的跑道起点准备就绪时，启动骨骼检测模块，在指令抢响起后，开始计时，当跑步模式为非折返跑时，则根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩可以包括以下步骤：

当体测人员在各自的跑道起点准备就绪时，启动骨骼检测模块以识别架设在终点线侧面摄像头录制的跑步测试全过程视频中的各体测人员的骨骼关键点，在指令抢响起后，计时模块开始计时，记录时间为t_start，当跑步模式为非折返跑时，则当第一位体测人员经过终点线X_end时，此人完成跑步测试，计时模块便停止对此人的计时，记录撞线时刻为t_end1，则该体测人员的成绩(t_end1-t_start)，而后以此类推，依次记录后续各体测人员的成绩，当所有体测人员均完成跑步测试，便停止计时模块。

本实施例中，所述骨骼检测模块用于检测体测人员的右手腕，左手腕，鼻子，右肩，左肩，右膝盖，左膝盖，右小拇指和左小拇指等骨骼关键点。

在前述基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法的具体实施方式中，进一步地，所述根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩包括：

D1，当体测人员经过终点线X_end时，通过骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中的各体测人员的骨骼关键点与终点线之间的距离，确定各体测人员的撞线时刻，即：t_end1，具体：骨骼检测模块检测所述摄像头采集的跑步测试过程图像中的第一体测人员的骨骼关键点，计算第一体测人员的所有骨骼关键点与终点线之间的距离，将任一骨骼关键点与终点线之间的距离小于预设距离阈值的时刻作为第一体测人员的撞线时刻，同时对所述第一体测人员停止计时；其中，第一体测人员为任一体测人员；

D2，利用第一体测人员的撞线时刻减去开始计时时间得到第一体测人员的成绩；

D3，按照步骤D1、D2，确定跑道上所有体测人员的成绩。

本实施例中，可以根据视频的每一帧图像进行计时处理，且对每一帧中体测人员的骨骼关键点进行确认，对体测人员的撞线时刻可以精确到毫秒级。

在前述基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法的具体实施方式中，进一步地，当跑步模式为折返跑，所述方法还包括：

H0，初始化第一体测人员的折返次数计数器；

H1，骨骼检测模块检测所述摄像头采集的跑步测试过程图像中的第一体测人员的骨骼关键点，计算第一体测人员的所有骨骼关键点与起点线之间的距离，若任一骨骼关键点与终点线之间的距离小于预设的距离阈值，则第一体测人员的折返次数计数器加1，表示第一体测人员再次回到起点线，完成了一次往返跑，此时所述起点线同时为终点线，当第一体测人员的计数次数达到预设的折返跑次数时，说明此人完成跑步测试，此时为第一体测人员的撞线时刻，并对所述第一体测人员停止计时；其中，第一体测人员为任一体测人员；

H2，利用第一体测人员的撞线时刻减去开始计时时间，得到第一体测人员的成绩；

H3，按照步骤H0、H1、H2，确定跑道上所有体测人员的成绩。

本实施例中，如图2和图4所示，折返跑计时的基本原理与非折返跑相同，与非折返跑计时不同的是，体测人员会多次经过终点线，此时，终点线也同时为起点线。首先，初始化各体测人员的折返次数计数器C_init＝0，以第一体测人员为例，当第一体测人员再次回到起点线(即终点线)时，便进行一次计数，即：第一体测人员的折返次数计数器加1，表示完成了一次往返跑，当计数次数达到预设的折返跑次数，说明此人完成跑步测试，此时为第一体测人员的撞线时刻t_end1，计时模块停止对此人的计时，接着，利用撞线时刻t_end1减去开始计时时间t_start即为第一体测人员的成绩。例如，对于50*8折返跑，当C_i＝4时，记录最后一次到达终点线的时间，即：撞线时刻t_end1，利用撞线时刻t_end1减去开始计时时间t_start即为第一体测人员的成绩。按照上述方法依次记录各体测人员的成绩，当所有体测人员均完成跑步测试，便停止计时模块。

在前述基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法的具体实施方式中，进一步地，所述对采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道进行识别包括：

通过确定的各跑道位置信息及采集的跑步测试过程图像中各体测人员的双脚的纵坐标所在跑道线的区间，确定采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道。

在前述基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法的具体实施方式中，进一步地，在根据跑道识别结果和跑道分配结果将体测人员的成绩和身份进行匹配之后，所述方法还包括：

将各体测人员的身份信息及其成绩存入本地数据库以及远程服务器；

将架设在终点线侧面摄像头录制的跑步测试全过程视频上传至远端服务器端进行保存。

本实施例中，在得到各体测人员的成绩和身份信息之后，将体测人员的身份信息(包括：姓名、编号邓)、开始测试时间(指：t_start)、结束测试时间(指：t_end1)、成绩等等信息传入到本地数据库，并每隔一定的时间将数据库的数据传入到远程服务器，便于后续的整理和分析，有效的节约了时间，并且也提高了测试成绩的真实有效性。

本实施例中，还支持将架设在终点线侧面摄像头录制的跑步测试全过程视频上传至远端服务器端进行保存，从而能够实现跑步测试全程留痕，可查询、可追溯、可纠错。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，其特征在于，包括：

在各体测人员进入跑道之前，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像对跑道和终点线进行识别；

对各体测人员进行身份认证，为身份认证成功的体测人员分配跑道；

当体测人员在各自的跑道起点准备就绪时，启动骨骼检测模块，在指令抢响起后，开始计时，当跑步模式为非折返跑时，则根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩；

对采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道进行识别，根据跑道识别结果和跑道分配结果将体测人员的成绩和身份进行匹配。

2.根据权利要求1所述的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，其特征在于，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像对跑道进行识别包括：

利用统计概率霍夫线变换方法，检测架设在终点线侧面的摄像头采集的图像中的直线，得到直线的端点坐标(x0,y0,x1,y1)；

若检测到的直线相对于图像水平方向的夹角a小于预设的第一阈值，则判定该直线为水平直线，其中，a＝arctan|(y1-y0)/(x1-x0)|；

在所有检测到的水平直线中，选取等间隔分布的(N+1)条水平直线作为跑道线，将提取到的(N+1)条跑道线的纵坐标依次从小到大排序，获得由下及上的跑道线的纵坐标Y_0,Y_1,...,Y_N，进而得到N个跑道的位置信息，其中，N表示跑道的数目。

3.根据权利要求2所述的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，其特征在于，根据架设在终点线侧面摄像头采集的图像对终点线进行识别包括：

若检测到的直线相对于图像水平方向的夹角a大于预设的第二阈值，则判定该直线为竖直线，在所有检测到的竖直线中选取长度最大且位置在画面中心区域的线作为终点线。

4.根据权利要求1所述的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，其特征在于，所述对各体测人员进行身份认证，为身份认证成功的体测人员分配跑道包括：

将体测人员的人脸图片与人脸照片库中的人脸图片进行一一匹配；

若匹配度高于预设的匹配阈值，则身份认证成功，为身份认证成功的体测人员分配跑道；

否则，身份认证失败。

5.根据权利要求4所述的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，其特征在于，所述匹配度高于预设的匹配阈值，则身份认证成功包括：

若体测人员的人脸图片与人脸照片库中多张人脸照片的匹配度都高于预设的匹配阈值，则将人脸照片库中匹配度最高的人脸照片作为与体测人员相匹配的照片，确定体测人员的身份。

6.根据权利要求1所述的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，其特征在于，所述骨骼关键点包括：右手腕，左手腕，鼻子，右肩，左肩，右膝盖，左膝盖，右小拇指和左小拇指。

7.根据权利要求1所述的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，其特征在于，所述根据开始计时时间及所述骨骼检测模块检测到的所述摄像头采集的跑步测试过程图像中各体测人员的骨骼关键点与终点线之间距离，确定各体测人员的成绩包括：

D1，骨骼检测模块检测所述摄像头采集的跑步测试过程图像中的第一体测人员的骨骼关键点，计算第一体测人员的所有骨骼关键点与终点线之间的距离，将任一骨骼关键点与终点线之间的距离小于预设距离阈值的时刻作为第一体测人员的撞线时刻，同时对所述第一体测人员停止计时；其中，第一体测人员为任一体测人员；

D2，利用第一体测人员的撞线时刻减去开始计时时间得到第一体测人员的成绩；

D3，按照步骤D1、D2，确定跑道上所有体测人员的成绩。

8.根据权利要求1所述的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，其特征在于，当跑步模式为折返跑，所述方法还包括：

H0，初始化第一体测人员的折返次数计数器；

H1，骨骼检测模块检测所述摄像头采集的跑步测试过程图像中的第一体测人员的骨骼关键点，计算第一体测人员的所有骨骼关键点与起点线之间的距离，若任一骨骼关键点与终点线之间的距离小于预设的距离阈值，则第一体测人员的折返次数计数器加1，此时所述起点线同时为终点线，当第一体测人员的计数次数达到预设的折返跑次数时，此时为第一体测人员的撞线时刻，并对所述第一体测人员停止计时；其中，第一体测人员为任一体测人员；

H2，利用第一体测人员的撞线时刻减去开始计时时间，得到第一体测人员的成绩；

H3，按照步骤H0、H1、H2，确定跑道上所有体测人员的成绩。

9.根据权利要求2所述的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，其特征在于，所述对采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道进行识别包括：

通过确定的各跑道位置信息及采集的跑步测试过程图像中各体测人员的双脚的纵坐标所在跑道线的区间，确定采集的跑步测试过程图像中各体测人员所在的跑道。

10.根据权利要求1或8任一项所述的基于人体骨骼关键点检测的多人直线跑步测试计时方法，其特征在于，在根据跑道识别结果和跑道分配结果将体测人员的成绩和身份进行匹配之后，所述方法还包括：

将各体测人员的身份信息及其成绩存入本地数据库以及远程服务器；

将架设在终点线侧面摄像头录制的跑步测试全过程视频上传至远端服务器端进行保存。

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