CN114569984A - 一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，属于计算机视觉领域，该检测方法具体步骤如下：(1)判断被测者是否到达起跳区；(2)对被测者起跳与落地进行判断；(3)对被测者跳远成绩进行分析反馈；本发明通过雷达工装能够方便工作人员携带设备，同时拆卸方便，方便切换场景进行检测，通过对雷达的点云数据进行分析，能够大幅提高获得的跳远距离的准确性，并且能够准确检测出被测者的犯规行为，同时能够在任意光照条件下使用。

Description

一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法
技术领域
本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法。
背景技术
立定跳远是指不用助跑从立定姿势开始的跳远，是集弹跳、爆发力、身体的协调性和技术等方面的身体素质于一体的运动，它要求下肢与髋部肌肉协调快速用力，并与上肢的摆动相配合，所以它也需要一定的灵巧性，立定跳远检测的结果通常是人工肉眼观察得出落点位置再根据地面画的刻度进行估计得到最终结果。肉眼检测误差较大，特别是当人双脚落地后发生滑步或者快速离开，人眼速度无法及时反应，起跳压线的瞬间也很难有效的捕捉；
现有的基于单线激光雷达的立定跳远检测方法无法获得准确的跳远距离，犯规判断精确度低下，同时在过暗或过亮的地方无法准确进行检测；为此，我们提出一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，该检测方法具体步骤如下：
(1)判断被测者是否到达起跳区：单线激光雷达对跳远垫进行扫描标定并构建其点云数据，同时对起跳区点云进行标记，单线激光雷达实时对起跳区进行扫描，并进行起跳判断；
(2)对被测者起跳与落地进行判断：实时收集被测者在起跳区以及落地区的状态点云，同时分别对被测者在起跳区以及落地区的状态进行分析判断；
(3)对被测者跳远成绩进行分析反馈：综合被测者在起跳区和落地区的状态对该被测者跳远成绩进行数据确认，同时将该被测者的跳远成绩上传至云服务器进行存储。
作为本发明的进一步方案，步骤(1)中所述起跳判断具体步骤如下：
步骤一：计算机实时接收单线激光雷达所传输的点云数据，并依据点云数据构建相关三维坐标模型；
步骤二：对三维坐标模型中的起跳区进行标记，并对起跳区的点云数据进行聚类处理；
步骤三：判断各组聚类后的点云数据是否大于预设个数，若大于，则提取该组聚类的点云数据的特征信息，并拟合得到椭圆特征，若不大于，则删除改组聚类的点云数据的坐标信息；
步骤四：通过机器学习方法识别该物体是否是人，若是，则反馈工作人员被测者已就位，若不是，则提示被测者及时到达规定起跳区进行准备。
作为本发明的进一步方案，步骤(1)中所述单线激光雷达通过雷达工装进行稳定，同时在跳远垫上设计固定卡槽将雷达固定安装在跳远垫特定位置。
作为本发明的进一步方案，步骤(1)中所述扫描标定具体原理为雷达安装位置固定之后，当被测者站在特定位置，通过计算雷达获得的物体坐标和已知的真实坐标求出坐标转换关系，完成标定，后面使用过程中的每个雷达输入在进行算法使用前都会进行一次转换，并且限定整个跳远范围，去掉范围之外的点云使用。
作为本发明的进一步方案，步骤(2)中所述分析判断具体步骤如下：
第一步：计算机通过连续帧的方式判断起跳区被测者的状态；
第二步：如果判断被测者起跳存在犯规行为，则通过语音播报模块向被测者以及工作人员反馈被测者起跳犯规，同时反馈被测者测试结束；
第三步：计算机通过通过连续帧的方式判断落地后的被测者的状态；
第四步：如果判断被测者落地存在犯规行为，则通过语音播报模块向被测者以及工作人员反馈被测者落地犯规，同时反馈被测者测试结束。
作为本发明的进一步方案，第二步中所述起跳犯规行为具体包括踮脚起跳、压线起跳以及单脚起跳，第四步中所述落地犯规行为具体包括跨步、后撤以及手撑地。
作为本发明的进一步方案，第二步中所述起跳犯规行为判断标准具体如下：
S1.1：如果被测者起跳的前两帧分别是没有点云和有点云说明是踮脚起跳；
S1.2：如果被测者起跳的前一帧的点云压线则判断为压线起跳；
S1.3：如果被测者起跳的前一帧点云的聚类结果只有一个点云簇说明是单脚起跳；
第四步中所述落地犯规行为判断标准具体如下：
S2.1：如果聚类的点云簇分别位于起跳线两侧，则说明被测者落地发生跨步；
S2.2：如果被测者落地后检测到新的点云簇位于落地区且位于前面检测到的点云簇之后，说明被测者落地后发生后撤或者手撑地。
作为本发明的进一步方案，步骤(6)中所述数据确认具体步骤如下：
P1.1：若被测者在整个起跳过程都中存在犯规行为，则该被测者跳远成绩成绩为0，并且输出其犯规类型；
P1.2：若被测者整个起跳过程中不存在犯规行为，则以最近点计算成绩，并输出最终成绩；
P1.3：被测者成绩生成后，将其上传至云服务器中进行存储，同时被测者可通过智能手机从云服务器进行检索查看。
相比于现有技术，本发明的有益效果在于：
1、该基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，相较于以往检测方法，本发明通过雷达工装将单线激光雷达与跳远垫进行固定连接，同时通过单线激光雷达对跳远垫进行扫描，并生成点云数据，计算机依据收集的点云数据生成相关三维坐标模型，并对起跳区进行标记，并通过实时采集的点云数据确认被测者是否到达起跳区，单线激光雷达采集被测者起跳以及落地时的点云数据，计算机对各组点云进行分析，并判断被测者在起跳以及落地时是否存在犯规行为，若存在犯规行为，则该被测者跳远成绩成绩为0，并且输出其犯规类型，若被测者整个起跳过程中不存在犯规行为，则以最近点计算成绩，并输出最终成绩，被测者成绩生成后，将其上传至云服务器中进行存储，通过雷达工装能够方便工作人员携带设备，同时拆卸方便，方便切换场景进行检测，通过对雷达的点云数据进行分析，能够大幅提高获得的跳远距离的准确性，并且能够准确检测出被测者的犯规行为，同时能够在任意光照条件下使用。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明提出的一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法的流程框图。
具体实施方式
参照图1，一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，该检测方法具体步骤如下：
判断被测者是否到达起跳区：单线激光雷达对跳远垫进行扫描标定并构建其点云数据，同时对起跳区点云进行标记，单线激光雷达实时对起跳区进行扫描，并进行起跳判断。
具体的，首先计算机实时接收单线激光雷达所传输的点云数据，并依据点云数据构建相关三维坐标模型，模型建立完成后，对三维坐标模型中的起跳区进行标记，并对起跳区的点云数据进行聚类处理，同时判断各组聚类后的点云数据是否大于预设个数，若大于，则提取该组聚类的点云数据的特征信息，并拟合得到椭圆特征，若不大于，则删除改组聚类的点云数据的坐标信息，并通过机器学习方法识别该物体是否是人，若是，则反馈工作人员被测者已就位，若不是，则提示被测者及时到达规定起跳区进行准备。
需要进一步说明的是，单线激光雷达通过雷达工装进行稳定，同时在跳远垫上设计固定卡槽将雷达固定安装在跳远垫特定位置。
具体的，扫描标定具体原理为：雷达安装位置固定之后，当被测者站在特定位置，通过计算雷达获得的物体坐标和已知的真实坐标求出坐标转换关系，完成标定，后面使用过程中的每个雷达输入在进行算法使用前都会进行一次转换，并且限定整个跳远范围，去掉范围之外的点云使用。
对被测者起跳与落地进行判断：实时收集被测者在起跳区以及落地区的状态点云，同时分别对被测者在起跳区以及落地区的状态进行分析判断。
具体的，计算机通过连续帧的方式判断起跳区被测者的状态，如果判断被测者起跳存在犯规行为，则通过语音播报模块向被测者以及工作人员反馈被测者起跳犯规，同时反馈被测者测试结束，被测者落地后，计算机通过通过连续帧的方式判断落地后的被测者的状态，如果判断被测者落地存在犯规行为，则通过语音播报模块向被测者以及工作人员反馈被测者落地犯规，同时反馈被测者测试结束。
需要进一步说明的是，起跳犯规行为具体包括踮脚起跳、压线起跳以及单脚起跳，其具体判断如下：如果被测者起跳的前两帧分别是没有点云和有点云说明是踮脚起跳，如果被测者起跳的前一帧的点云压线则判断为压线起跳，如果被测者起跳的前一帧点云的聚类结果只有一个点云簇说明是单脚起跳；落地犯规行为具体包括跨步、后撤以及手撑地，其具体判断标准如下：如果聚类的点云簇分别位于起跳线两侧，则说明被测者落地发生跨步，如果被测者落地后检测到新的点云簇位于落地区且位于前面检测到的点云簇之后，说明被测者落地后发生后撤或者手撑地。
对被测者跳远成绩进行分析反馈：综合被测者在起跳区和落地区的状态对该被测者跳远成绩进行数据确认，同时将该被测者的跳远成绩上传至云服务器进行存储。
具体的，若被测者在整个起跳过程都中存在犯规行为，则该被测者跳远成绩成绩为0，并且输出其犯规类型，若被测者整个起跳过程中不存在犯规行为，则以最近点计算成绩，并输出最终成绩，被测者成绩生成后，将其上传至云服务器中进行存储，同时被测者可通过智能手机从云服务器进行检索查看。

Claims (8)

1.一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，其特征在于，该检测方法具体步骤如下：
(1)判断被测者是否到达起跳区：单线激光雷达对跳远垫进行扫描标定并构建其点云数据，同时对起跳区点云进行标记，单线激光雷达实时对起跳区进行扫描，并进行起跳判断；
(2)对被测者起跳与落地进行判断：实时收集被测者在起跳区以及落地区的状态点云，同时分别对被测者在起跳区以及落地区的状态进行分析判断；
(3)对被测者跳远成绩进行分析反馈：综合被测者在起跳区和落地区的状态对该被测者跳远成绩进行数据确认，同时将该被测者的跳远成绩上传至云服务器进行存储。
2.根据权利要求1所述的一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，其特征在于，步骤(1)中所述起跳判断具体步骤如下：
步骤一：计算机实时接收单线激光雷达所传输的点云数据，并依据点云数据构建相关三维坐标模型；
步骤二：对三维坐标模型中的起跳区进行标记，并对起跳区的点云数据进行聚类处理；
步骤三：判断各组聚类后的点云数据是否大于预设个数，若大于，则提取该组聚类的点云数据的特征信息，并拟合得到椭圆特征，若不大于，则删除改组聚类的点云数据的坐标信息；
步骤四：通过机器学习方法识别该物体是否是人，若是，则反馈工作人员被测者已就位，若不是，则提示被测者及时到达规定起跳区进行准备。
3.根据权利要求1所述的一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，其特征在于，步骤(1)中所述单线激光雷达通过雷达工装进行稳定，同时在跳远垫上设计固定卡槽将雷达固定安装在跳远垫特定位置。
4.根据权利要求1所述的一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，其特征在于，步骤(1)中所述扫描标定具体原理为雷达安装位置固定之后，当被测者站在特定位置，通过计算雷达获得的物体坐标和已知的真实坐标求出坐标转换关系，完成标定，后面使用过程中的每个雷达输入在进行算法使用前都会进行一次转换，并且限定整个跳远范围，去掉范围之外的点云使用。
5.根据权利要求1所述的一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，其特征在于，步骤(2)中所述分析判断具体步骤如下：
第一步：计算机通过连续帧的方式判断起跳区被测者的状态；
第二步：如果判断被测者起跳存在犯规行为，则通过语音播报模块向被测者以及工作人员反馈被测者起跳犯规，同时反馈被测者测试结束；
第三步：计算机通过通过连续帧的方式判断落地后的被测者的状态；
第四步：如果判断被测者落地存在犯规行为，则通过语音播报模块向被测者以及工作人员反馈被测者落地犯规，同时反馈被测者测试结束。
6.根据权利要求5所述的一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，其特征在于，第二步中所述起跳犯规行为具体包括踮脚起跳、压线起跳以及单脚起跳，第四步中所述落地犯规行为具体包括跨步、后撤以及手撑地。
7.根据权利要求5所述的一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，其特征在于，第二步中所述起跳犯规行为判断标准具体如下：
S1.1：如果被测者起跳的前两帧分别是没有点云和有点云说明是踮脚起跳；
S1.2：如果被测者起跳的前一帧的点云压线则判断为压线起跳；
S1.3：如果被测者起跳的前一帧点云的聚类结果只有一个点云簇说明是单脚起跳；
第四步中所述落地犯规行为判断标准具体如下：
S2.1：如果聚类的点云簇分别位于起跳线两侧，则说明被测者落地发生跨步；
S2.2：如果被测者落地后检测到新的点云簇位于落地区且位于前面检测到的点云簇之后，说明被测者落地后发生后撤或者手撑地。
8.根据权利要求1所述的一种基于单线激光雷达的立定跳远检测方法，其特征在于，步骤(6)中所述数据确认具体步骤如下：
P1.1：若被测者在整个起跳过程都中存在犯规行为，则该被测者跳远成绩成绩为0，并且输出其犯规类型；
P1.2：若被测者整个起跳过程中不存在犯规行为，则以最近点计算成绩，并输出最终成绩；
P1.3：被测者成绩生成后，将其上传至云服务器中进行存储，同时被测者可通过智能手机从云服务器进行检索查看。
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