CN115578419A - 运动检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于运动检测技术领域，提供了一种运动检测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，上述方法包括：获取目标对象的待检测部位的运动视频；从所述运动视频中提取用于反映所述待检测部位完整运动过程的图像序列，其中，所述图像序列中包含有若干个按时序排列的图像帧；根据所述若干个按时序排列的图像帧，对所述待检测部位进行运动规律检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律，通过上述方法，解决了相关技术中的运动检测方法存在由于获取到的待检测部位在运动过程中的图像不精准导致的待检测部位的运动检测结果不准确的问题。

Description

运动检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及运动检测技术领域，尤其涉及一种运动检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，在对研究对象中的待检测部位在运动过程中的状态进行研究时(例如，在对山羊的瘤胃在蠕动过程中的状态进行研究时)，一般都是通过超声图像或者CT(ComputedTomography，电子计算机断层扫描算法)扫描来获取待研究部位在运动过程中的瞬时图像，再通过瞬时图像进行研究。

然而，超声和CT在观察瘤胃各囊腔壁运动以及瘤胃内容物(上述待研究部位的一种示例)的运动上具有局限性，特别是视野局限性，不能同时观察瘤胃内各个囊腔运动状态，不能涵盖整个瘤网胃运动周期。

由此可见，相关技术中的运动检测方法，存在由于获取到的待检测部位在运动过程中的图像不精准导致的待检测部位的运动检测结果不准确的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种运动检测方法、装置、电子设备及存储介质，解决了相关技术中的运动检测方法存在由于获取到的待检测部位在运动过程中的图像不精准导致的待检测部位的运动检测结果不准确的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种方法，包括：获取目标对象的待检测部位的运动视频；从所述运动视频中提取用于反映所述待检测部位完整运动过程的图像序列，其中，所述图像序列中包含有若干个按时序排列的图像帧；根据所述若干个按时序排列的图像帧，对所述待检测部位进行运动规律检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律。

在一个示例性实施例中，所述获取目标对象的待检测部位的运动视频，包括：采用视频采集设备对所述待检测部位显影后的完整运动过程进行视频采集，获得所述运动视频。

在一个示例性实施例中，所述根据所述若干个按时序排列的图像帧，对所述待检测部位进行运动规律检测，包括：从每个图像帧中获取所述待检测部位对应的待检测区域，得到若干个按时序排列的待检测区域；根据所述若干个按时序排列的待检测区域，对所述待检测部位进行运动规律检测。

在一个示例性实施例中，在所述从每个图像帧中获取所述待检测部位对应的待检测区域，得到若干个按时序排列的待检测区域之前，所述方法还包括：根据所述目标对象内的参照物，确定所述待检测部位在所述每个图像帧中所对应的位置区域；在所述每个图像帧中，对所述位置区域进行标记，生成所述待检测区域。

在一个示例性实施例中，所述根据所述若干个按时序排列的待检测区域，对所述待检测部位进行运动规律检测，包括：分别对所述若干个按时序排列的待检测区域进行图像识别，确定每个待检测区域的区域参数，其中，所述区域参数至少包括以下之一：所述待检测部位的区域面积；根据每个待检测区域的所述区域参数，对所述待检测部位进行检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律。

在一个示例性实施例中，所述根据每个待检测区域的所述区域参数，对所述待检测部位进行检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律，包括：计算所述若干个按时序排列的待检测区域中、任意相邻两个待检测区域所对应的所述区域参数的差值，得到多个参数差值；根据所述多个参数差值，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的状态变化规律，其中，所述运动规律包括所述状态变化规律。

在一个示例性实施例中，所述根据所述若干个按时序排列的图像帧，对所述待检测部位进行运动规律检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律，包括：在所述待检测部位为多个部位的情况下，分别从所述若干个按时序排列的图像帧中截取出与所述多个部位中的每个部位各自对应的部位区域序列，其中，所述部位区域序列包括若干个按时序排列的部位区域；根据所述每个部位对应的部位区域序列，对所述每个部位进行所述运动规律检测，确定所述每个部位在所述完整运动过程中的运动规律。

本申请实施例的第二方面提供了一种装置，包括：获取单元，用于获取目标对象的待检测部位的运动视频；提取单元，用于从所述运动视频中提取用于反映所述待检测部位完整运动过程的图像序列，其中，所述图像序列中包含有若干个按时序排列的图像帧；检测单元，用于根据所述若干个按时序排列的图像帧，对所述待检测部位进行运动规律检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律。

在一个示例性实施例中，所述获取单元包括：采集模块，用于采用视频采集设备对所述待检测部位显影后的完整运动过程进行视频采集，获得所述运动视频。

在一个示例性实施例中，所述检测单元包括：获取模块，用于从每个图像帧中获取所述待检测部位对应的待检测区域，得到若干个按时序排列的待检测区域；第一检测模块，用于根据所述若干个按时序排列的待检测区域，对所述待检测部位进行运动规律检测。

在一个示例性实施例中，所述装置还包括：确定单元，用于在所述从每个图像帧中获取所述待检测部位对应的待检测区域，得到若干个按时序排列的待检测区域之前，根据所述目标对象内的参照物，确定所述待检测部位在所述每个图像帧中所对应的位置区域；生成单元，用于在所述每个图像帧中，对所述位置区域进行标记，生成所述待检测区域。

在一个示例性实施例中，所述第一检测模块包括：识别子模块，用于分别对所述若干个按时序排列的待检测区域进行图像识别，确定每个待检测区域的区域参数，其中，所述区域参数至少包括以下之一：所述待检测部位的区域面积；确定子模块，用于根据每个待检测区域的所述区域参数，对所述待检测部位进行检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律。

在一个示例性实施例中，所述确定子模块包括：计算子单元，用于计算所述若干个按时序排列的待检测区域中、任意相邻两个待检测区域所对应的所述区域参数的差值，得到多个参数差值；确定子单元，用于根据所述多个参数差值，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的状态变化规律，其中，所述运动规律包括所述状态变化规律。

在一个示例性实施例中，所述检测单元包括：截取模块，用于在所述待检测部位为多个部位的情况下，分别从所述若干个按时序排列的图像帧中截取出与所述多个部位中的每个部位各自对应的部位区域序列，其中，所述部位区域序列包括若干个按时序排列的部位区域；第二检测模块，用根据所述每个部位对应的部位区域序列，对所述每个部位进行所述运动规律检测，确定所述每个部位在所述完整运动过程中的运动规律。

本申请实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的方法。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的方法。

本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的方法。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：采用先获取待检测部位在完整运动过程中的运动视频，再根据运动视频生成待检测部位在完整运动过程中的图像序列，最后根据图像序列确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律的方式，通过获取目标对象的待检测部位的运动视频；从运动视频中提取用于反映待检测部位完整运动过程的图像序列，其中，图像序列中包含有若干个按时序排列的图像帧；根据若干个按时序排列的图像帧，对待检测部位进行运动规律检测，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律，由于获取到的待检测部位的图像并不是多次拍照获得的，而是根据运动视频生成的，并且运动视频中包括有待检测部位的完整运动过程，从而提升了获取到的、待检测部位在运动过程中的图像的精准性，进而解决了相关技术中的运动检测方法存在由于获取到的待检测部位在运动过程中的图像不精准导致的待检测部位的运动检测结果不准确的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1是根据本申请实施例的一种可选的运动检测方法的硬件环境的示意图；

图2是根据本申请实施例的一种可选的运动检测方法的流程示意图；

图3是根据本申请实施例的一种可选的运动检测方法的示意图；

图4是根据本申请实施例的一种可选的运动检测装置的结构框图；

图5是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种运动检测方法。可选地，在本实施例中，上述运动检测方法可以应用于如图1所示的由终端设备102和服务器104所构成的硬件环境中。如图1所示，终端设备102通过网络与服务器104进行连接，可用于为终端设备或终端设备上安装的客户端提供服务(如应用服务等)，可在服务器上或独立于服务器设置数据库，用于为服务器104提供数据存储服务。

上述网络可以包括但不限于以下至少之一：有线网络，无线网络。上述有线网络可以包括但不限于以下至少之一：广域网，城域网，局域网，上述无线网络可以包括但不限于以下至少之一：WIFI(Wireless Fidelity，无线保真)，蓝牙。终端设备102可以但不限定于为智能手机、智能电脑、智能平板等设备。

本申请实施例的运动检测方法可以由服务器104来执行，也可以由终端设备102来执行，还可以是由服务器104和终端设备102共同执行。以由终端设备102来执行本实施例中的运动检测方法为例，图2是根据本申请实施例的一种可选的运动检测方法的流程示意图，如图2所示，该方法的流程可以包括以下步骤：

步骤S202，获取目标对象的待检测部位的运动视频。

本实施例中的运动检测方法可以应用到对目标对象的部位进行检测的场景中，上述目标对象可以是人，也可以是动物，上述待检测部位可以是动物体内的瘤胃，还可以是动物体内的其他部位，本实施例中对此不做限定。

由于反刍动物的复杂的胃结构，反刍动物前胃运动研究一直在持续。相关技术中对于瘤胃蠕动规律的研究一般都采用气囊、压力传感器和生物电等方法，这些方法虽然能涉及囊腔内压力变化和肌细胞活动的本质，但是会出现胃电和胃壁收缩应变在体同步测量的干扰难题和人工读图采集数据的不准确性问题，同时不能达到各囊腔运动的定性和定量研究，因而不能完全反映其运动规律。

近年来，腹部超声和CT的方法成为了研究瘤胃运动规律的主流，但是超声和CT在观察瘤胃各囊腔壁运动以及瘤胃内容物的运动上具有局限性，特别是视野局限性，不能同时观察瘤胃内各个囊腔运动状态，不能涵盖整个瘤网胃运动周期。超声图像的可视化程度低，CT扫描期间会对动物采用麻醉的方式，但麻醉会引起瘤胃网胃无力，因此不适合使用。两种方法不能清楚的对运动情况进行定性与定量分析，因此在瘤胃蠕动的方面还需要结合医学上和影像学上的顶尖技术来进行更加科学的研究。

可选地，在本实施例中利用医用动态DR(Digital Radiography，数字化摄影)仪获取瘤胃运动视频图像，瘤胃运动视频图像涵盖整个瘤网胃运动周期，然后利用计算机图像识别技术对所获取的图像进行分析，得到更加科学和具体的瘤网胃的运动规律。

可选地，上述获取目标对象的待检测部位的运动视频可以是通过视频采集设备所获取的待检测部位的运动视频，上述运动视频中包含有待检测部位的位置运动过程。例如，可以使用医学DR仪器(上述视频采集设备的一种可选示例)对山羊(上述目标对象的一种可选示例)的瘤胃(上述待检测部位的一种示例)进行视频采集，以获取山羊的瘤胃在完整消化过程中的运动规律。

可选地，由于视频采集设备所获取到的运动视频中待检测部位的清晰度较低，从而使得从运动视频中较难准确的确定待检测部位。因此，为了能够更为准确地从运动视频中确定出待检测部位。可选地，可以先向对待检测部位进行显影处理，再通过视频采集设备获取目标对象的待检测部位的运动视频。例如，可以在向山羊的瘤胃中注入钡餐之后，再获取瘤胃在消化过程中的运动视频。

可选地，本实施例中通过医用动态DR仪结合钡餐显影技术来获取瘤胃运动视频图像具有以下优势：第一，动态DR仪的曝光时间较长，可以涵盖整个瘤网胃运动周期；第二，该方法利用木架子对山羊进行绑定，使山羊自然状态下站立，没有注射任何镇静剂，因此获取的瘤网胃运动视频都视化程度高；第三，钡餐的显影效果较好，图像是真实有效的。第四，该方法操作较简单，容易实现，并且对动物应激较小。

步骤S204，从运动视频中提取用于反映待检测部位完整运动过程的图像序列，其中，图像序列中包含有若干个按时序排列的图像帧。

在本实施例中，在获取到待检测部位的运动视频之后，可以从运动视频中提取用于反映待检测部位完整运动过程的图像序列，上述图像序列中包含有若干个按时序排列的图像帧。例如，当获取到山羊的瘤胃蠕动视频之后，可以从该蠕动视频中获取到反映瘤胃完整蠕动过程的图像序列。

可选地，上述从运动视频中提取用于反映待检测部位完整运动过程的图像序列的过程可以是：先对运动视频进行分帧处理，得到与该运动视频对应的多个视频图像帧，再从多个视频图像帧中筛选出用于反映待检测部位完整运动过程的图像序列。例如，可以先对获取到的瘤胃蠕动视频进行分帧处理，得到多个视频图像帧，然后再从多个视频图像帧中按照时序筛选出指定的图像序列，上述图像序列中包括瘤胃的完整蠕动过程。

可选地，上述对先对运动视频进行分帧处理，得到与该运动视频对应的多个视频图像帧的过程可以是：按照设置的分帧参数对运动视频进行分帧处理，得到与该运动视频对应的多个视频图像帧。例如，在获取瘤胃蠕动视频之后，可以瘤胃蠕动视频输入至视频处理软件，并在视频处理软件中设置帧速率为13帧/s(上述分帧参数的一种示例)，清晰度与原视频一致(上述分帧参数的一种示例)，输出图片格式为jpg(一种图像格式)格式(上述分帧参数的一种示例)，从而通过该视频处理软件对运动视频进行分帧处理。

可选地，由于获取到的运动视频中可能包含有其他无关的视频段，因此为了简化对运动视频进行分帧处理所带来的资源消耗，可以先对运动视频进行进行整理分类，找到有效的运动视频之后，再对有效的运动视频进行分帧处理，得到图像序列，上述有效运动视频指的是只包括完整运动过程的视频。例如，可以先将获取的有效视频进行整理分类，找到完整的瘤胃蠕动的时间区间，然后再对该时间区间的运动视频进行分帧处理。

步骤S206，根据若干个按时序排列的图像帧，对待检测部位进行运动规律检测，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律。

在本实施例中，在从运动视频中获取到若干个按时序排列的图像帧之后，可以对待检测部位进行运动规律检测，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律。

可选地，上述根据若干个按时序排列的图像帧，对待检测部位进行运动规律的过程可以是：根据若干个按时序排列的图像帧中相邻图像帧中待检测部件所在区域的面积变化，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律。

需要说明的是，在本实施例中，通过利用图像识别技术对视频中的运动对象进行提取，最后转化成数据形式进行分析，可以更加科学有效的解释瘤胃囊腔的运动规律，更具有真实性和说服力。

通过上述步骤S202至步骤S206，获取目标对象的待检测部位的运动视频；从运动视频中提取用于反映待检测部位完整运动过程的图像序列，其中，图像序列中包含有若干个按时序排列的图像帧；根据若干个按时序排列的图像帧，对待检测部位进行运动规律检测，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律，解决了相关技术中的运动检测方法存在由于获取到的待检测部位在运动过程中的图像不精准导致的待检测部位的运动检测结果不准确的问题，提升了待检测部位的运动检测结果的精准性。

在一个示例性实施例中，获取目标对象的待检测部位的运动视频，包括：采用视频采集设备对待检测部位显影后的完整运动过程进行视频采集，获得运动视频。

在本实施例中，可以通过视频采集设备获取目标对象的待检测部位的运动视频，可选地，可以采用视频采集设备对待检测部位显影后的完整运动过程进行视频采集，获得运动视频。

可选地，上述视频采集设备可以是照相机，也可以是医疗动态DR仪，还可以是其他的类型的视频采集设备，本实施例中对此不做限定。

可选地，为了提高获取到的运动视频中待检测部位的清晰度，可以先向待检测部位注入造影剂(例如，钡餐、碘制剂等)，然后再使用视频采集设备采集待检测部位的运动视频。例如，可以先向山羊的瘤胃中注入钡餐之后，然后再使用医疗动态DR仪对瘤胃进行视频采集，得到山羊的瘤胃蠕动视频。

通过本实施例，在对待检测部位进行显影处理之后，再通过视频采集设备获取待检测部位的运动视频，可以提升待检测部位在运动视频中的清晰度，从而提升确定出的运动规律的准确性。

在一个示例性实施例中，根据若干个按时序排列的图像帧，对待检测部位进行运动规律检测，包括：从每个图像帧中获取待检测部位对应的待检测区域，得到若干个按时序排列的待检测区域；根据若干个按时序排列的待检测区域，对待检测部位进行运动规律检测。

由于每个图像帧中除了包含有待检测部位外，还包括有其他的部位。因此为了使得确定出的运动规律更为精准，可以先从每个图像帧中分割出待检测部位所对应的区域，得到若干个按照时序排列的待检测区域(即，待检测部位所对应的图像)，然后再根据若干个按照时序排列的待检测区域，确定运动规律。

可选地，上述从每个图像帧中分割出待检测部位所对应的区域，得到若干个按照时序排列的待检测区域的过程可以是：先在若干个图像帧中的每个图像帧上都对待检测部件所对应的区域进行标记，然后再从若干个图像帧的每个图像帧中将所标记的区域分割出来，得到若干个按照时序排列的待检测区域。

可选地，上述在若干个图像帧中的每个图像帧上都对待检测部件所对应的区域进行标记的过程可以是：将若干个图像帧都导入至图像标记软件，然后在图像标记软件上手动进行标记；或者，利用图像识别技术对若干个图像帧中的每个图像帧都执行图像识别操作，从每个图像帧中确定出待检测区域并对其进行标记，本实施例中对此不做限定。

例如，可以将分帧图像(即，上述图像帧)导入至图像标记软件，并利用编辑中标注按钮对分帧图像中的瘤胃囊腔的运动边界进行标注，标注过程中可以查看原视频找到瘤胃囊腔蠕动边界，并且由于每张图片标注范围应有固定参照物，可以通过固定参照物来更为精准的对待检测部位进行区域标记，在对瘤胃进行标注的过程中，上述固定参照物为图像中肋骨和脊椎骨位置，可以标注完成后进行数字命名，并输出格式为json(一种轻量级的数据交换格式)文件。

通过本实施例，先从每个图像帧中获取到与待检测部位对应的待检测区域，得到若干个待检测区域之后，再根据若干个按时序排列的待检测区域，对待检测部位进行运动规律检测，可以简化对待检测部位进行运动规律检测的过程，提高确定出的待检测部位所对应的运动规律的准确性。

在一个示例性实施例中，在从每个图像帧中获取待检测部位对应的待检测区域，得到若干个按时序排列的待检测区域之前，上述方法还包括：根据目标对象内的参照物，确定待检测部位在每个图像帧中所对应的位置区域；在每个图像帧中，对位置区域进行标记，生成待检测区域。

由于在图像帧中确定待检测部位时，很有可能会出现确定出的待检测部位不准确的情况(例如，在图像帧中会存在多个深色区域，其中，有些区域为待检测区域，而有些区域并不是待检测区域，可能会将非待检测部位所对应的区域确定为待检测区域)。而待检测区域在目标对象中的位置相对固定。因此，可以通过图像帧中的固定参照物来确定待检测区域。

可选地，可以先根据目标对象内的参照物，确定待检测部位在每个图像帧中所对应的位置区域；然后再在每个图像帧中，对位置区域进行标记，生成待检测区域。例如，可以先在若干个图像帧的每个图像帧中确定出肋骨和脊椎骨的位置。又因为瘤胃一般都位于脊椎骨下方以及指定肋骨处，因此，可以通过图像帧中的脊椎骨以及肋骨，确定瘤胃所在的位置，并对改位置区域进行标记，生成待检测区域。

可选地，由于目标对象内可能会存在多个待检测部位，因此，在对待检测部位所对应的位置区域进行标记的过程中，可以对不同的待检测部件所对应的位置区域进行不同的标记。例如，山羊的瘤胃中包含有网胃、瘤胃前囊、背囊、腹囊等，可以对这些不同的胃囊采用不同的颜色进行标注。

通过本实施例，通过目标对象内的参照物确定待检测部位在每个图像帧中的位置区域，并对该位置区域进行标记，生成待检测区域，可以提升确定出的待检测区域的精准度，进而提高确定出的运动规律的精确性。

在一个示例性实施例中，根据若干个按时序排列的待检测区域，对待检测部位进行运动规律检测，包括：分别对若干个按时序排列的待检测区域进行图像识别，确定每个待检测区域的区域参数，其中，区域参数至少包括以下之一：待检测部位的区域面积；根据每个待检测区域的区域参数，对待检测部位进行检测，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律。

在本实施例中，在确定若干个按时序排列的待检测区域之后，可以根据每个待检测区域的区域参数，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律，可选地，可以先分别对若干个按时序排列的待检测区域进行图像识别，确定每个待检测区域的区域参数，上述区域参数至少包括以下之一：待检测部位的区域面积；然后再根据每个待检测区域的区域参数，对待检测部位进行检测，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律。

可选地，为了更好的确定待检测区域的区域参数，可以先将待检测区域进行二值化处理，得到二值化的待检测区域，再根据二值化的待检测区域，确定待检测区域的区域参数。上述二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能突显出感兴趣的目标的轮廓。

上述待检测区域进行二值化处理的过程，可以是将图像上的像素点的灰度值设置为适当的阈值，所有灰度大于或等于阈值的像素点被判定为特定物体，灰度小于阈值的像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。

可选地，可以提取二值图像的面积数据，并利用面积的变化来判断瘤胃各囊腔的运动性质、强度以及位置变化，即，上述瘤胃的运动规律。

通过本实施例，根据每个待检测区域的区域参数，对待检测部位进行检测，可以更为直观的确定待检测部位的在完整运动过程中的运动参数，进而提升确定出的运动规律的准确性。

在一个示例性实施例中，根据每个待检测区域的区域参数，对待检测部位进行检测，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律，包括：计算若干个按时序排列的待检测区域中、任意相邻两个待检测区域所对应的区域参数的差值，得到多个参数差值；根据多个参数差值，确定待检测部位在完整运动过程中的状态变化规律，其中，运动规律包括状态变化规律。

在本实施例中，可以通过若干个按时序排列的待检测区域中、任意相邻两个待检测区域所对应的区域参数的差值，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律。可选地，可以先计算若干个按时序排列的待检测区域中、任意相邻两个待检测区域所对应的区域参数的差值，得到多个参数差值，然后再根据多个参数差值，确定待检测部位在完整运动过程中的状态变化规律，上述运动规律包括状态变化规律。

例如，当对相邻的瘤胃区域所对应的区域参数的差值大于或者等于0时，则表示瘤胃在这个过程中处于舒张状态，当对相邻的瘤胃区域所对应的区域参数的差值小于0时，则表示瘤胃在这个过程中处于收缩状态，上述瘤胃的状态变化规律可以被视为瘤胃在蠕动过程中的运动规律。差值的大小表示舒张和收缩的强度。

可选地，上述区域参数还可以包括待检测区域的质心参数，上述确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律的过程还可以是：通过若干个按时序排列的待检测区域中、任意相邻两个待检测区域所对应的质心参数的差值，确定待检测部位在蠕动过程中的位置变化规律，上述瘤胃的位置变化规律也可以被视为瘤胃在蠕动过程中的运动规律。

通过本实施例，根据相邻两个待检测区域所对应的区域参数的差值，确定待检测部位在完整运动过程中的状态变化规律，可以提升确定出的、待检测部位的运动规律的准确性。

在一个示例性实施例中，根据若干个按时序排列的图像帧，对待检测部位进行运动规律检测，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律，包括：在待检测部位为多个部位的情况下，分别从若干个按时序排列的图像帧中截取出与多个部位中的每个部位各自对应的部位区域序列，其中，部位区域序列包括若干个按时序排列的部位区域；根据每个部位对应的部位区域序列，对每个部位进行运动规律检测，确定每个部位在完整运动过程中的运动规律。

在本实施例中，当待检测部位为多个部位时，可以分别确定每个部位的运动规律，从而确定出待检测部位的运动规律。

可选地，上述分别确定每个部位的运动规律的过程可以是：先在待检测部位为多个部位的情况下，分别从若干个按时序排列的图像帧中截取出与多个部位中的每个部位各自对应的部位区域序列，上述部位区域序列包括若干个按时序排列的部位区域；再根据每个部位对应的部位区域序列，对每个部位进行运动规律检测，确定每个部位在完整运动过程中的运动规律。

可选地，上述多个部位可以使用不同的颜色进行标记，然后再在若干个按时序排列的图像帧中，按照颜色的不同，确定出与颜色对应的部位区域序列。例如，当待检测区域包括3个部位A、B、C时，可以在若干个图像帧中将A部位所在的区域使用红色进行标记，将B部位所在的区域使用黄色进行标记，将C部位所在的区域使用绿色进行标记。然后再根据颜色的不同，依次截取若干个按时序排列的图像帧与该颜色对应的部位区域，得到与该部位区域对应的的部位区域序列(如，在确定A部位所对应的部位区域序列时，可以在若干个图像帧中对红色区域进行裁剪)。

通过本实施例，在待检测部位包括多个部位的情况下，分别确定多个部位的运动规律，可以提升确定出的待检测部位的运动规律的精准性。

下面结合可选示例对本申请实施例中的运动检测方法进行解释说明。在本可选示例中，待检测部位为瘤胃。

结合图3所示，本可选示例中的瘤胃蠕动规律研究主要分为两个部分，第一个部分为瘤胃蠕动视频图像的获取，利用医用动态DR仪结合钡餐显影技术来获取瘤胃运动视频图像，瘤胃运动视频图像涵盖整个瘤网胃运动周期；第二个部位为利用动物解剖学和计算机图像识别技术对视频进行分析，并通过图像识别技术中质心的方法来获得各囊腔位置和面积的改变，阐明瘤胃各囊腔蠕动规律,包括各囊腔的收缩和舒张的时间，各囊腔的运动周期，各囊腔的运动性质和强度以及囊腔蠕动之间的联系等。

上述获取瘤胃蠕动视频图像主要分为三个步骤，第一步，在山羊饲喂一小时后，利用绳索和木架对山羊进行绑定，使山羊瘤胃自然垂直向下。第二步，利用瘤胃导管强饲的方式使显影剂进入瘤胃(显影剂为硫酸钡(Ⅱ型)干混悬剂，每袋200g，最终硫酸钡显影剂浓度为0.4g/ml)，灌服的显影溶液体积为1L，然后按摩山羊瘤胃位置30s，使显影剂充分粘附在瘤胃壁上。第三步，利用固定装置将山羊固定在动态DR仪拍摄位置，待山羊较稳定时，进行瘤胃蠕动视频图像的获取(一个阶段拍摄时长3分钟，总共采集10个阶段)。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文实施例所述的运动检测方法，图4示出了本申请实施例提供的运动检测装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种用于实施上述运动检测方法的运动检测装置。图4是根据本申请实施例的一种可选的运动检测装置的结构框图，如图4所示，该装置可以包括：

获取单元402，用于获取目标对象的待检测部位的运动视频；

提取单元404，与获取单元402相连，用于从运动视频中提取用于反映待检测部位完整运动过程的图像序列，其中，图像序列中包含有若干个按时序排列的图像帧；

检测单元406，与提取单元404相连，用于根据若干个按时序排列的图像帧，对待检测部位进行运动规律检测，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律。

需要说明的是，该实施例中的获取单元402可以用于执行上述步骤S202，该实施例中的提取单元404可以用于执行上述步骤S204，该实施例中的检测单元406可以用于执行上述步骤S206。

通过上述模块，获取目标对象的待检测部位的运动视频；从运动视频中提取用于反映待检测部位完整运动过程的图像序列，其中，图像序列中包含有若干个按时序排列的图像帧；根据若干个按时序排列的图像帧，对待检测部位进行运动规律检测，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律，解决了相关技术中的运动检测方法存在由于获取到的待检测部位在运动过程中的图像不精准导致的待检测部位的运动检测结果不准确的问题，提升了待检测部位的运动检测结果的精准性。

在一个示例性实施例中，获取单元包括：

采集模块，用于采用视频采集设备对待检测部位显影后的完整运动过程进行视频采集，获得运动视频。

在一个示例性实施例中，检测单元包括：

获取模块，用于从每个图像帧中获取待检测部位对应的待检测区域，得到若干个按时序排列的待检测区域；

第一检测模块，用于根据若干个按时序排列的待检测区域，对待检测部位进行运动规律检测。

在一个示例性实施例中，上述装置还包括：

确定单元，用于在从每个图像帧中获取待检测部位对应的待检测区域，得到若干个按时序排列的待检测区域之前，根据目标对象内的参照物，确定待检测部位在每个图像帧中所对应的位置区域；

生成单元，用于在每个图像帧中，对位置区域进行标记，生成待检测区域。

在一个示例性实施例中，第一检测模块包括：

识别子模块，用于分别对若干个按时序排列的待检测区域进行图像识别，确定每个待检测区域的区域参数，其中，区域参数至少包括以下之一：待检测部位的区域面积；

确定子模块，用于根据每个待检测区域的区域参数，对待检测部位进行检测，确定待检测部位在完整运动过程中的运动规律。

在一个示例性实施例中，确定子模块包括：

计算子单元，用于计算若干个按时序排列的待检测区域中、任意相邻两个待检测区域所对应的区域参数的差值，得到多个参数差值；

确定子单元，用于根据多个参数差值，确定待检测部位在完整运动过程中的状态变化规律，其中，运动规律包括状态变化规律。

在一个示例性实施例中，检测单元包括：

截取模块，用于在待检测部位为多个部位的情况下，分别从若干个按时序排列的图像帧中截取出与多个部位中的每个部位各自对应的部位区域序列，其中，部位区域序列包括若干个按时序排列的部位区域；

第二检测模块，用根据每个部位对应的部位区域序列，对每个部位进行运动规律检测，确定每个部位在完整运动过程中的运动规律。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于执行本申请实施例中上述任一项运动检测方法的程序代码。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于上述实施例所示的网络中的多个网络设备中的至少一个网络设备上。

可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤S202、步骤S204以及步骤S206的程序代码，可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例中对此不再赘述。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、ROM、RAM、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

图5是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的结构示意图。所述电子设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。

如图5所示，该实施例的电子设备包括：处理器11、存储器12以及存储在所述存储器12中并可在所述处理器11上运行的计算机程序13。所述处理器11执行所述计算机程序13时实现上述运动检测方法实施例中的步骤S202、步骤S204以及步骤S206。或者，所述处理器11执行所述计算机程序13时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示获取单元402、提取单元404以及检测单元406的功能。

示例性的，所述计算机程序13可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器12中，并由所述处理器11执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序13在所述电子设备中的执行过程。

本领域技术人员可以理解，图5仅仅是电子设备的示例，并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器11可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器12可以是所述电子设备的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。所述存储器12也可以是所述电子设备的外部存储设备，例如所述电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器12还可以既包括所述电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器12用于存储所述计算机程序以及所述电子设备所需的其他程序和数据。所述存储器12还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种运动检测方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的待检测部位的运动视频；

从所述运动视频中提取用于反映所述待检测部位完整运动过程的图像序列，其中，所述图像序列中包含有若干个按时序排列的图像帧；

根据所述若干个按时序排列的图像帧，对所述待检测部位进行运动规律检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律。

2.如权利要求1所述的运动检测方法，其特征在于，所述获取目标对象的待检测部位的运动视频，包括：

采用视频采集设备对所述待检测部位显影后的完整运动过程进行视频采集，获得所述运动视频。

3.如权利要求1所述的运动检测方法，其特征在于，所述根据所述若干个按时序排列的图像帧，对所述待检测部位进行运动规律检测，包括：

从每个图像帧中获取所述待检测部位对应的待检测区域，得到若干个按时序排列的待检测区域；

根据所述若干个按时序排列的待检测区域，对所述待检测部位进行运动规律检测。

4.如权利要求3所述的运动检测方法，其特征在于，在所述从每个图像帧中获取所述待检测部位对应的待检测区域，得到若干个按时序排列的待检测区域之前，所述方法还包括：

根据所述目标对象内的参照物，确定所述待检测部位在所述每个图像帧中所对应的位置区域；

在所述每个图像帧中，对所述位置区域进行标记，生成所述待检测区域。

5.如权利要求3所述的运动检测方法，其特征在于，所述根据所述若干个按时序排列的待检测区域，对所述待检测部位进行运动规律检测，包括：

分别对所述若干个按时序排列的待检测区域进行图像识别，确定每个待检测区域的区域参数，其中，所述区域参数至少包括以下之一：所述待检测部位的区域面积；

根据每个待检测区域的所述区域参数，对所述待检测部位进行检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律。

6.如权利要求5所述的运动检测方法，其特征在于，所述根据每个待检测区域的所述区域参数，对所述待检测部位进行检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律，包括：

计算所述若干个按时序排列的待检测区域中、任意相邻两个待检测区域所对应的所述区域参数的差值，得到多个参数差值；

根据所述多个参数差值，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的状态变化规律，其中，所述运动规律包括所述状态变化规律。

7.如权利要求1所述的运动检测方法，其特征在于，所述根据所述若干个按时序排列的图像帧，对所述待检测部位进行运动规律检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律，包括：

在所述待检测部位为多个部位的情况下，分别从所述若干个按时序排列的图像帧中截取出与所述多个部位中的每个部位各自对应的部位区域序列，其中，所述部位区域序列包括若干个按时序排列的部位区域；

根据所述每个部位对应的部位区域序列，对所述每个部位进行所述运动规律检测，确定所述每个部位在所述完整运动过程中的运动规律。

8.一种运动检测装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取目标对象的待检测部位的运动视频；

提取单元，用于从所述运动视频中提取用于反映所述待检测部位完整运动过程的图像序列，其中，所述图像序列中包含有若干个按时序排列的图像帧；

检测单元，用于根据所述若干个按时序排列的图像帧，对所述待检测部位进行运动规律检测，确定所述待检测部位在所述完整运动过程中的运动规律。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

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