CN114931742A - 一种基于计算机视觉人工智能的体育跳远测量设备 - Google Patents

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CN114931742A CN202110676348.2A CN202110676348A CN114931742A CN 114931742 A CN114931742 A CN 114931742A CN 202110676348 A CN202110676348 A CN 202110676348A CN 114931742 A CN114931742 A CN 114931742A
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蒋现新
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Abstract

本发明公开了一种基于计算机视觉人工智能技术的体育跳远测量设备，采用人脸识别算法来自动识别跳远运动员的信息，通过手势识别来启动跳远测量，利用人体姿态识别算法与图像语义分割算法来确定跳远运动员的落地点信息，结合投影的尺子信息，最终计算出起跳点到落地点的距离，并自动存入运动员的成绩档案中。本发明自动化程度高，极大节省体育跳远测量的人力成本，能客观、准确的记录跳远距离，为提高体育科技水平具有十分重要的意义，并具有极大的应用价值。

Description

一种基于计算机视觉人工智能的体育跳远测量设备
技术领域
体育跳远，计算机视觉测量
背景技术
目前的体育跳远测量基本是人工方式用尺子测量，是一种重复性的体力劳动，技术含量低，且容易受到人为主观因素影响。人工测量方式效率低，自动化程度低，难以进行大规模测量与数据自动存档。专利检索到一些跳远测量装置，主要是采用机械辅助的方式，这些装置对跳远场地进行改造或者需要在特定装置上进行跳远，难以让运动员在常用的跳远沙池上进行测量。
发明内容
本发明采用计算机视觉人工智能方式，对体育跳远进行自动化测量，并将测量到的成绩自动存入跳远人员的信息系统中，便于后续的研究与分析。采用人工智能方式后，提高了测量效率，降低了对人力的需求，同时便于大规模应用。有别于其它的跳远测量装置，本发明可以在常用的跳远沙池上进行测量，无需对跳远场地进行改造，不对运动员造成任何影响，能用于运动日常的跳远训练或者跳远比赛。
本发明体育跳远智能测量装置主要包括4大模块：1)控制计算机，2)投影仪，3)人脸识别相机，4) 工业同步相机。
1)控制计算机---负责对整个系统进行控制，对跳远运动员进行人脸识别，识别运动员的手势，对跳远运动员进行动作捕捉，计算跳远距离成绩并存入档案。
2)投影仪----负责在沙池上投影尺子信息，以便于计算机识别落地点到起跳点的距离。
3)人脸识别相机---对跳远运动员进行人脸捕捉与手势捕捉。
4)工业同步相机---捕捉跳远运动员的落地运动细节。
系统工作原理：
1.准备工作
1)选择跳远类型，设置起跳点以及起跳点到沙池边沿的距离
2)在跳远准备起点架设人脸识别相机
3)在沙池4个角落架设工业同步相机
4)在沙池旁边架设投影仪
5)启动系统，让投影仪在沙池上投出尺子形状，并对工业相机进行标定。
2.测量过程
1)跳远运动员站在准备起点，面对人脸识别相机。控制计算机采用人脸识别算法对运动员进行人脸识别，然后通过语音提示运动准备好就高举右手。
2)运动员调整状态，准备好后，高举右手，高速控制计算机，可以开始跳远。计算机进行手势识别，然后语音提示运动员可以跳远了。控制计算机同时启动投影仪投影和工业同步相机进行视频记录。
3)控制计算机通过工业同步相机从多个角度进行视频捕捉，采用人体姿态识别算法，识别出跳远运动员的落地时间。运动员落地后，延迟10秒后停止视频拍摄。
4)控制计算机在落地时间附近，采用图像语义分割算法，识别运动员落地身体部位，从而确定最终的落地点。
5)结合投影仪的尺子投影信息，计算出最终落地点到起跳点的距离，将跳远成绩记录入档案中。
6)本次跳远测量结束。可以开始下一轮跳远测量。
系统技术细节
1)关于人脸识别
人脸识别算法是很成熟的算法，基于深度学习的算法已经被广泛使用，github上也有很多开源的人脸识别算法。
2)关于人体姿态识别
人体姿态可以采用HRnet算法或者OpenPose算法，也可以采用其它的姿态识别算法。
3)关于图像语义分割
图像语义分割算法也十分成熟，github上也能找到很多开源算法。
附图说明
图1是基于计算机视觉人工智能体育跳远测量装置图。

Claims (4)

1.基于计算机视觉人工智能的体育跳远测量设备包括4大模块：1)控制计算机，2)工业同步相机，3)人脸识别相机，4)投影仪。通过人脸识别的方式获知运动员的信息，通过手势识别的方式来确定跳远的开始时间，通过人体姿态识别与语义分割算法获取跳远落地点信息，结合投影尺子信息，最终测量出跳远距离成绩，并将跳远成绩存入档案。
2.根据权利要求1所述的体育跳远智能测量设备，其特征在于，采用视觉捕捉的方式来获取跳远运动员信息与落地点信息。
3.根据权利要求1所述的体育跳远智能测量设备，其特征在于，采用投影尺子信息来辅助计算落地点到起跳点的距离。
4.根据权利要求1所述的体育跳远智能测量设备，其特征在于，采用人体姿态识别与语义分割算法来确定落地点信息。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109646924A (zh) * 2019-01-14 2019-04-19 南华大学 一种可视化测距方法及装置
CN110604915A (zh) * 2019-10-14 2019-12-24 上海淡竹体育科技有限公司 立定跳远测试的方法及装置
CN110975268A (zh) * 2019-11-24 2020-04-10 南京象皮尼科技有限公司 一种幼儿立定跳远的监测与评估方法及系统
CN210698722U (zh) * 2019-08-21 2020-06-09 湖南启翔科技有限公司 计时记分器
CN213131856U (zh) * 2020-09-29 2021-05-07 英玉生 一种基于OpenCV图文识别技术的跳远检测设备

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109646924A (zh) * 2019-01-14 2019-04-19 南华大学 一种可视化测距方法及装置
CN210698722U (zh) * 2019-08-21 2020-06-09 湖南启翔科技有限公司 计时记分器
CN110604915A (zh) * 2019-10-14 2019-12-24 上海淡竹体育科技有限公司 立定跳远测试的方法及装置
CN110975268A (zh) * 2019-11-24 2020-04-10 南京象皮尼科技有限公司 一种幼儿立定跳远的监测与评估方法及系统
CN213131856U (zh) * 2020-09-29 2021-05-07 英玉生 一种基于OpenCV图文识别技术的跳远检测设备

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