CN113903070A - 一种用于体育测试的引体向上自动监测设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于体育测试的引体向上自动监测设备，具体涉及体测自动检测技术领域，包括主控模块、摄像头、肢体动作检测模块、成绩判定模块和材料固化模块；摄像头用于拍摄考生的引体向上的过程，并整个录像实时传给肢体动作检测模块；肢体动作检测模块使用图像识别技术查看摄像头上传的视频帧图像，识别出考生的关节，将一个个帧图像的关节位置按时间进行记录，形成一个关节运动轨迹；成绩判定模块用于通过关节运动轨迹和引体向上的规则判定考生的动作是否合规以及单位时间内完成的数量。本发明通过区块链保证成绩数据可信，保证了运动视频和考生关节轨迹数据不被篡改，对后期复查也提供了可靠的依据。
Description
技术领域
本发明涉及体测自动检测技术领域，更具体地说，本发明涉及一种用于体育测试的引体向上自动监测设备。
背景技术
在升学体育考试中，很多考试项目是由人工进行计时、计数、成绩评测等，因为人工介入的原因，不能保证绝对的公平公正，同时也是舞弊发生的环节。重要的考试可能需要将考试视频进行存储固化，常用的方法是刻录成光盘，但是光盘刻录的速度慢、成本大。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种用于体育测试的引体向上自动监测设备，通过。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于体育测试的引体向上自动监测设备，包括主控模块、摄像头、肢体动作检测模块、成绩判定模块和材料固化模块；
摄像头用于拍摄考生的引体向上的过程，并整个录像实时传给肢体动作检测模块；
肢体动作检测模块使用图像识别技术查看摄像头上传的视频帧图像，识别出考生的关节，将一个个帧图像的关节位置按时间进行记录，形成一个关节运动轨迹；
成绩判定模块用于通过关节运动轨迹和引体向上的规则判定考生的动作是否合规以及单位时间内完成的数量；
材料固化模块将摄像头采集的视频进行hash计算、将考生的关节轨迹数据进行hash计算、考生成绩上链保存。
在一个优选地实施方式中，所述肢体动作检测模块的图像识别与关节运动轨迹过程中，设定考生的关节工作中发生位置改变的点，包括肘关节点Al、肩关节点Bj,并根据关节点在起始状态下，高低变化趋势，计算两点之间的距离，具体为：
Bj(xj,yi,zi)与Al(xl,yl,zl)之间的距离b，
在一个优选地实施方式中，所述肢体动作检测模块的图像识别与关节运动轨迹过程中，设定考生的关节工作中发生位置改变的点，包括肩关节点Bj和下颚点Ci,并根据关节点在起始状态下，高低变化趋势，计算两点之间的距离，具体为：
Ci(xi,yi,zi)与Bj(xj,yi,zi)之间的距离a，
在一个优选地实施方式中，所述肢体动作检测模块的图像识别与关节运动轨迹过程中，设定考生的关节工作中发生位置改变的点，包括肘关节点Al和下颚点Ci,并根据关节点在起始状态下，高低变化趋势，计算两点之间的距离，具体为：
Ci(xi,yi,zi)与Al(xl,yl,zl)之间的距离c，
在一个优选地实施方式中，通过Kinect获取需要计算的多个关节点的坐标和距离，再对距离特征进行处理，获取关节点之间的角度特征，进行成绩判断。
在一个优选地实施方式中，所述成绩判定模块在对肢体工作检测模块获取的关节运动轨迹进行判定计算时，通过需要计算的三个关节点Al、Bj和Ci与他们之间的距离、坐标信息，获取多个关节点连线支架的夹角，再根据引体向上的规则判定工作是否合格，其中，夹角的获取为：
而合格判定为θ≥170°。
在一个优选地实施方式中，主控模块还用于人脸识别，利用人脸识别技术识别每个考生身份，并且整个运动过程都对考生身份进行监测。
本发明的技术效果和优点：
本发明利用图像识别技术，识别人体的关节等重要位置，根据相应的运动算法和体育规则实现自动评判，不需要人工干预，将原始的录像文件hash、评测的关键数据、成绩进行上链，通过区块链保证成绩数据可信，保证了运动视频和考生关节轨迹数据不被篡改，对后期复查也提供了可靠的依据。
附图说明
图1为本发明的设备系统框架结构示意图。
图2为本发明的工作流程示意图。
图3为本发明的关节运动轨迹示意图。
图4为本发明的关节运动轨迹判定图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
在考生进行引体向上检测时，具有明确的检测规定，听到报号后，考生走到杠下跳起，双手正握杠，两手约与肩同宽成直臂悬垂，身体呈静止状态后，开始做第一次引体向上的动作；屈臂向上引体至下颏超过横杠上沿，恢复直臂悬垂后为完成一次；动作未达到此规格者，不计次数；考试时间从双手握杠开始，到双手离杠结束，期间，两次动作的时间间隔超过10秒者，考试自动结束，计取考生成功完成的引体次数。
本发明通过利用图像识别技术，识别人体的关节等重要位置，根据相应的运动算法和体育规则实现自动评判，不需要人工干预，将原始的录像文件hash、评测的关键数据、成绩进行上链，通过区块链保证成绩数据可信，评判结果即可作为实际成绩。
具体为，如图1所示的一种用于体育测试的引体向上自动监测设备，包括摄像头、肢体动作检测模块、成绩判定模块和材料固化模块；
进一步的，还包括主控模块，主控模块还用于人脸识别，利用人脸识别技术识别每个考生身份，并且整个运动过程都对考生身份进行监测。
在上述的基础上，如图2所示，摄像头拍摄考生的引体向上的过程，并整个录像实时传给肢体动作检测模块；
肢体动作检测模块使用图像识别技术查看摄像头上传的视频帧图像，识别出考生的关节，将一个个帧图像的关节位置按时间进行记录，形成一个关节运动轨迹；
成绩判定模块通过关节运动轨迹和引体向上的规则判定考生的动作是否合规以及单位时间内完成的数量；
材料固化模块将摄像头采集的视频进行hash计算、将考生的关节轨迹数据进行hash计算、考生成绩上链保存，区块链不可篡改，上链了这些数据，保证了运动视频和考生关节轨迹数据不被篡改，对后期复查也提供了可靠的依据。
这样就可以解决人工裁判的公平公正性的问题和视频固化的速度慢、成本高的问题。
进一步的，参赛前考生的个人信息及面部特征已经录入系统，系统只需要使用人脸识别技术就可以识别每个考生身份，并且整个运动过程都可以对考生身份就是监测，确保不会有人顶替考生作弊。
所述肢体动作检测模块的图像识别与关节运动轨迹过程中，设定考生的关节工作中发生位置改变的点，包括肘关节点Al、肩关节点Bj,并根据关节点在起始状态下，高低变化趋势，计算两点之间的距离，具体为：
Bj(xj,yi,zi)与Al(xl,yl,zl)之间的距离b，
所述肢体动作检测模块的图像识别与关节运动轨迹过程中，设定考生的关节工作中发生位置改变的点，包括肩关节点Bj和下颚点Ci,并根据关节点在起始状态下，高低变化趋势，计算两点之间的距离，具体为：
Ci(xi,yi,zi)与Bj(xj,yi,zi)之间的距离a，
所述肢体动作检测模块的图像识别与关节运动轨迹过程中，设定考生的关节工作中发生位置改变的点，包括肘关节点Al和下颚点Ci,并根据关节点在起始状态下，高低变化趋势，计算两点之间的距离，具体为：
Ci(xi,yi,zi)与Al(xl,yl,zl)之间的距离c，
通过Kinect获取需要计算的多个关节点的坐标和距离，再对距离特征进行处理，获取关节点之间的角度特征，进行成绩判断。
所述成绩判定模块在对肢体工作检测模块获取的关节运动轨迹进行判定计算时，通过需要计算的三个关节点Al、Bj和Ci与他们之间的距离、坐标信息，获取多个关节点连线支架的夹角，再根据引体向上的规则判定工作是否合格，其中，夹角的获取为：
而合格判定为θ≥170°。
当考生的动作符合上述要求，才会被判定为合格的工作，计入总成绩。
进一步的，肢体运动检测模块在进行图像处理过程中，还可以进行更多的关节点分析。
与上述的不同的是，在一个实施例中，肢体运动检测模块会将采集到的视频，分解成一个个的帧图像，再运用图像识别技术，识别出运动的脚踝、膝关节、胯关节、肘关节、肩关节、头部等重要部位，最后将一个个帧图像的关节位置按时间进行记录，形成一个运动轨迹。
由肢体运动检测模块识别出的关键关节运动轨迹，以时间为X轴，各个关节点的位置为Y轴，如图3所示，在整个运动中，人的手腕几乎处于同一水平线上，肘关节会发生一些位移，幅度很小，最主要的发生位移变化的是肩关节和下颚，根据规则向上引体至下颏超过横杠上沿，所以上颚的最高点是高于横杆的和手腕的(横杆和手腕的位置重合了，这里没有额外画出)，引体向上最低点的时候手臂要成近乎垂直的状态，通过判断手腕、肘关节、肩关节是不是近乎在同一平面上，如图4所示，当三个关节连线后角度应大于170度，这样才会判定引体向上动作标准合规，根据上颚位置最高点、最低点以及时间轴可以判断考生完成两次动作直接的间隔，如果超过规定的时间即不计数。
关于规则中规定两手约与肩同宽的判定，每一个完整的引体向上的动作中，取三个时间点的两手腕、两肩关节共四处关节的位置信息，计算手腕之间的距离和肩关节之间的距离是否相近，距离差在±5％之内，三次都相近即判断此次引体向上动作是符合规定的。
再将根据上述过程检测合格的数据进行存储上链，保证了运动视频和考生关节轨迹数据不被篡改。
通过利用图像识别技术，识别人体的关节等重要位置，根据相应的运动算法和体育规则实现自动评判，不需要人工干预，将原始的录像文件hash、评测的关键数据、成绩进行上链，通过区块链保证成绩数据可信，保证了运动视频和考生关节轨迹数据不被篡改，对后期复查也提供了可靠的依据。
最后应说明的几点是：首先，在本申请的描述中,需要说明的是,除非另有规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,可以是机械连接或电连接,也可以是两个元件内部的连通,可以是直接相连,“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变，则相对位置关系可能发生改变；
其次：本发明公开实施例附图中，只涉及到与本公开实施例涉及到的结构，其他结构可参考通常设计，在不冲突情况下，本发明同一实施例及不同实施例可以相互组合；
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，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 (7)
1.一种用于体育测试的引体向上自动监测设备，其特征在于：包括主控模块、摄像头、肢体动作检测模块、成绩判定模块和材料固化模块；
摄像头用于拍摄考生的引体向上的过程，并整个录像实时传给肢体动作检测模块；
肢体动作检测模块使用图像识别技术查看摄像头上传的视频帧图像，识别出考生的关节，将一个个帧图像的关节位置按时间进行记录，形成一个关节运动轨迹；
成绩判定模块用于通过关节运动轨迹和引体向上的规则判定考生的动作是否合规以及单位时间内完成的数量；
材料固化模块将摄像头采集的视频进行hash计算、将考生的关节轨迹数据进行hash计算、考生成绩上链保存。
2.根据权利要求1所述的一种用于体育测试的引体向上自动监测设备，其特征在于：所述肢体动作检测模块的图像识别与关节运动轨迹过程中，设定考生的关节工作中发生位置改变的点，包括肘关节点Al、肩关节点Bj,并根据关节点在起始状态下，高低变化趋势，计算两点之间的距离，具体为：
Bj(xj,yi,zi)与Al(xl,yl,zl)之间的距离b，
3.根据权利要求2所述的一种用于体育测试的引体向上自动监测设备，其特征在于：所述肢体动作检测模块的图像识别与关节运动轨迹过程中，设定考生的关节工作中发生位置改变的点，包括肩关节点Bj和下颚点Ci,并根据关节点在起始状态下，高低变化趋势，计算两点之间的距离，具体为：
Ci(xi,yi,zi)与Bj(xj,yi,zi)之间的距离a，
4.根据权利要求3所述的一种用于体育测试的引体向上自动监测设备，其特征在于：所述肢体动作检测模块的图像识别与关节运动轨迹过程中，设定考生的关节工作中发生位置改变的点，包括肘关节点Al和下颚点Ci,并根据关节点在起始状态下，高低变化趋势，计算两点之间的距离，具体为：
Ci(xi,yi,zi)与Al(xl,yl,zl)之间的距离c，
5.根据权利要求4所述的一种用于体育测试的引体向上自动监测设备，其特征在于：通过Kinect获取需要计算的多个关节点的坐标和距离，再对距离特征进行处理，获取关节点之间的角度特征，进行成绩判断。
6.根据权利要求5所述的一种用于体育测试的引体向上自动监测设备，其特征在于：所述成绩判定模块在对肢体工作检测模块获取的关节运动轨迹进行判定计算时，通过需要计算的三个关节点Al、Bj和Ci与他们之间的距离、坐标信息，获取多个关节点连线支架的夹角，再根据引体向上的规则判定工作是否合格，其中，夹角的获取为：
而合格判定为θ≥170°。
7.根据权利要求1所述的一种用于体育测试的引体向上自动监测设备，其特征在于：所述主控模块还用于人脸识别，利用人脸识别技术识别每个考生身份，并且整个运动过程都对考生身份进行监测。
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| CN202111266097.7A CN113903070A (zh) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 一种用于体育测试的引体向上自动监测设备 |
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| CN202111266097.7A CN113903070A (zh) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | 一种用于体育测试的引体向上自动监测设备 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114821016A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-07-29 | 河北中晟易通科技有限公司 | 无人自动化智能体测设备及其智能体测方法 |
| CN115394400A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-11-25 | 杭州闪动信息服务有限公司 | 一种线上ai智能运动管理方法及检测系统 |
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2021
- 2021-10-28 CN CN202111266097.7A patent/CN113903070A/zh active Pending
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