CN116152917A - 一种绕杆测试方法、装置、可读存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种绕杆测试方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，该方法包括：响应于触发计时开始事件，确定预期区域序列；对图像进行识别，确定球类对象所在的第一区域和运球对象所在的第二区域；响应于相邻两帧图像确定的第一区域发生变化，且变化后的第一区域非预期区域序列中的第一预期区域，则进行违规处理；响应于相邻两帧图像确定的第二区域发生变化，且变化后的第二区域非预期区域序列中的第二预期区域，则进行违规处理；响应于运球对象和球类对象均进入结束区域、且由非重复的第一区域按序组成的第一区域序列以及由非重复的第二区域按序组成的第二区域序列均符合预期区域序列的情况下，确认用于表明绕杆测试通过的测试结果。

Description

一种绕杆测试方法、装置、可读存储介质及电子设备

技术领域

本发明涉及视频播放领域，且更具体地，涉及一种绕杆测试方法、装置、可读存储介质及电子设备。

背景技术

S形绕杆是一些球类体育运动中常见的运球训练测试项目。目前，在进行S形绕杆测试时，通常采用人工测试方式，测试人员的得分成绩均由监考人员人为判定，这种传统的人工测试监考方式存在较大的主观因素，且存在无法准确的评估运球人员和球之间的位置的情况，因此误判的可能性较高，测试结果的准确性较低。

发明内容

本发明提供了一种绕杆测试方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，以解决现有技术中绕杆测试的测试结果准确性较低的技术问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种绕杆测试方法，包括：

响应于触发计时开始事件，基于运球对象的出发方位，确定预期区域序列；

对实时采集的图像进行识别，确定球类对象所在的第一区域和所述运球对象所在的第二区域；

响应于相邻两帧图像确定的所述第一区域发生变化，且变化后的所述第一区域非所述预期区域序列中的第一预期区域，则进行违规处理，所述第一预期区域基于变化前的所述第一区域确定；

响应于相邻两帧图像确定的所述第二区域发生变化，且变化后的所述第二区域非所述预期区域序列中的第二预期区域，则进行违规处理，所述第二预期区域基于变化前的所述第二区域确定；

响应于所述运球对象和所述球类对象均进入结束区域、且由非重复的所述第一区域按序组成的第一区域序列以及由非重复的所述第二区域按序组成的第二区域序列均符合所述预期区域序列的情况下，确认用于表明绕杆测试通过的测试结果。

可选地，所述进行违规处理，包括：

响应于测试规则允许重新测试，确定违规处理时，所述球类对象对应的第一有效区域和所述运球对象对应的第二有效区域；

基于所述第一有效区域和所述第二有效区域在所述预期区域序列中的序列顺序，将顺序在先的确定为目标有效区域；

提示所述运球对象携带所述球类对象退回至所述目标有效区域，并基于所述目标有效区域更新所述第一预期区域和所述第二预期区域。

可选地，所述进行违规处理，包括：

响应于所述球类对象未在测试区域内，且测试规则不允许重新测试，确定用于表明出界违规的测试结果；

响应于所述测试规则不允许重新测试，则确定用于表明绕杆违规的测试结果。

可选地，所述对实时采集的图像进行识别，确定球类对象所在的第一区域和所述运球对象所在的第二区域，包括：

获取至少两个图像采集装置实时采集到的图像，所述至少两个图像采集装置分别设置在预设位置处；

对所述图像中的所述球类对象和所述运球对象进行识别，确定所述球类对象对应的第一空间信息、所述运球对象对应的第二空间信息；

基于所述球类对象对应的第一空间信息，确定所述球类对象的第一投影信息，并基于所述第一投影信息，确定所述球类对象所在的第一区域；

基于所述运球对象对应的第二空间信息，确定所述运球对象的第二投影信息，并基于所述第二投影信息，确定所述运球对象所在的第二区域。

可选地，所述基于所述第二投影信息，确定所述运球对象所在的第二区域，包括：

在所述第二投影信息对应至少两个划分区域的情况下，确定每个划分区域分别对应的投影占比；

基于每个划分区域分别对应的投影占比，在所述至少两个划分区域中，确定出所述运球对象所在的第二区域。

可选地，对所述图像中的所述球类对象和所述运球对象进行识别，确定所述球类对象对应的第一空间信息、所述运球对象对应的第二空间信息，包括：

对所述图像中所述球类对象、所述运球对象、立杆对象进行识别，确定所述球类对象对应的原始空间信息，所述运球对象对应的原始空间信息和所述立杆对象对应的第三空间信息；

基于所述立杆对象的标注数据和所述第三空间信息对所述球类对象对应的原始空间信息进行校正，确定所述球类对象对应的第一空间信息；

基于所述立杆对象的标注数据和所述第三空间信息对所述运球对象对应的原始空间信息进行校正，确定所述运球对象对应的第二空间信息。

可选地，所述对实时采集的图像进行识别时，所述方法还包括：

确定所述运球对象的姿态信息和空间信息；

基于连续帧的所述姿态信息和所述空间信息，确定所述运球对象的运动参数；

基于所述测试结果、所述姿态信息、所述运动参数和历史数据，生成分析报告。

根据本发明的第二方面，提供了一种绕杆测试装置，包括：

序列确定模块，用于响应于触发计时开始事件，基于运球对象的出发方位，确定预期区域序列；

图像识别模块，用于对实时采集的图像进行识别，确定球类对象所在的第一区域和所述运球对象所在的第二区域；

第一处理模块，用于响应于相邻两帧图像确定的所述第一区域发生变化，且变化后的所述第一区域非所述预期区域序列中的第一预期区域，则进行违规处理，所述第一预期区域基于变化前的所述第一区域确定；

第二处理模块，用于响应于相邻两帧图像确定的所述第二区域发生变化，且变化后的所述第二区域非所述预期区域序列中的第二预期区域，则进行违规处理，所述第二预期区域基于变化前的所述第二区域确定；

结果确定模块，用于响应于所述运球对象和所述球类对象均进入结束区域、且由非重复的所述第一区域按序组成的第一区域序列以及由非重复的所述第二区域按序组成的第二区域序列均符合所述预期区域序列的情况下，确认用于表明绕杆测试通过的测试结果。

根据本发明的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述绕杆测试方法。

根据本发明的第四方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述的绕杆测试方法。

与现有技术相比，本发明提供的绕杆测试方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，至少包括以下有益效果：

本发明的技术方案在触发计时开始事件后，根据运球对象的出发方位，确定预期区域序列，预期区域序列由正确的预期区域按序组成，用于指示正确的运球路线。对实时采集的图像进行识别，不断识别出球类对象所在的第一区域和运球对象所在的第二区域。在相邻两帧图像确定的第一区域发生变化，且变化后的第一区域非预期序列中的第一预期区域时，表明球类对象的路线出现问题，因此进行违规处理，其中，第一预期区域基于变化后的第一区域确定，为球类对象应该到达的正确预期区域。在相邻两帧图像确定的第二区域发生变化，且变化后的第二区域非预期序列中的第二预期区域中，表明运球对象的路线出现问题，因此进行违规处理，其中，第二预期区域基于变化后的第二区域确定，为运球对象应该到达的正确预期区域。在运球对象和球类对象均进入结束区域时，在非重复的第一区域按序组成的第一区域序列以及非重复的第二区域按序组成的第二区域序列均符合预期区域序列的情况下，表明在运球过程中运球对象携带球类对象按照正确路线完成了运球，因此确认用于表明绕杆测试通过的测试结果。在发明的技术方案中，可以实现自动化绕杆测试，测试效率较高、测试过程中避免人为因素的参与，准确性较高，并且通过对运球对象和球类对象均进行监测，进一步保证测试结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本的技术方案，下面将对本发明的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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一示例性实施例提供的绕杆测试方法的流程示意图一；

图2是本发明一示例性实施例提供的绕杆测试方法中测试区域平面示意图；

图3是本发明一示例性实施例提供的绕杆测试方法中局部流程示意图一；

图4是本发明一示例性实施例提供的绕杆测试方法中局部流程示意图二；

图5是本发明一示例性实施例提供的绕杆测试方法中局部流程示意图三；

图6是本发明一示例性实施例提供的绕杆测试方法的流程示意图二；

图7是本发明一示例性实施例提供的绕杆测试装置的结构示意图；

图8是本发明一示例性实施例提供的电子设备的结构图。

具体实施方式

下面将结合本中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实施例保护的范围。

示例性方法

图1是本发明一示例性实施例提供的绕杆测试方法的流程示意图，应用于分析终端或服务器，该服务器可以为云端服务器，该方法至少包括如下步骤：

步骤11，响应于触发计时开始事件，基于运球对象的出发方位，确定预期区域序列。

其中，计时开始事件用于指示绕杆测试开始。具体地，计时开始事件可以是监考人员下达的开始指令，在一种可能的应用场景中，监考人员通过移动终端下达开始指令，移动终端在接收到开始指令后，向分析终端上报计时开始事件，分析终端在接收到计时开始事件后进行响应。计时开始事件也可以是位于出发区域的球类对象如足球发生位置移动，在一种可能的应用场景中，图像采集装置实时进行图像采集，对实时采集的图像中球类对象进行识别，在相邻两帧图像中位于出发区域的足球的位置发生变化，则触发计时开始事件。计时开始事件还可以是达到指定时间，在一种可能的应用场景中，预先设置指定时间，在到达该指定时间时，则触发计时开始事件。

运球对象为进行测试人员，如学生。在开始计时后，运球对象开始离开出发区域，而运球对象不同的出发方位，决定该运球对象的运球路线不同，进而预期区域序列不同，预期区域序列由正确的预期区域按序组成，用于指示正确的运球路线。

示例性地，如图2所示，在XY两个垂直相交方向上各安装一台摄像机，用于实现对学生和足球的立体视觉，依据立杆X及Y方向的延长线进行区域的划分，得到1A、1B、2A、2B、3A、3B、4A、4B、5A、5B这10个区域。如学生从第一个立杆右侧绕行出发，则完成全程的预期区域序列对应为1B、1A、2A、2B、3B、3A、4A、4B、5B、5A；如学生从第一个立杆左侧绕行出发，则完成全程的预期区域序列对象为1A、1B、2B、2A、3A、3B、4B、4A、5A、5B。

步骤12，对实时采集的图像进行识别，确定球类对象所在的第一区域和所述运球对象所在的第二区域。

具体地，对实时采集的图像进行图像识别，识别出球类对象如足球、篮球所在的第一区域，以及运球对象所在的第二区域，其中第一区域和第二区域为预先划分区域中的一个或界外区域。第一区域和第二区域可以相同也可以不同，例如，运球对象从第一个立杆右侧绕行出发时，此时采集到的图像中运球对象和球类对象均可能在1B区域，此时第一区域和第二区域相同；随着运球对象带球前进，存在球类对象已经进入1A区域，而运球对象仍在1B区域的情形，此时第一区域和第二区域不同。

在一些实施例中，所述步骤12对实时采集的图像进行识别，确定球类对象所在的第一区域和所述运球对象所在的第二区域，包括：

步骤121，获取至少两个图像采集装置实时采集到的图像，所述至少两个图像采集装置分别设置在预设位置处。

具体地，利用至少两个图像采集装置进行图像采集，将至少两个图像采集装置分别设置在预设位置处，如图2所示，在测试区域的俯视平面的XY两个方向上各自安装一台摄像机，利用这两台摄像机同步进行图像采集，其中每一台摄像机可以以30fps(每秒30帧)的速度拍摄图像。

步骤122，对所述图像中的所述球类对象和所述运球对象进行识别，确定所述球类对象对应的第一空间信息、所述运球对象对应的第二空间信息。

具体地，在获取到至少两个图像采集装置同步采集的图像后，对同一时间的至少两帧图像进行图像识别，确定球类对象的第一空间信息，该第一空间信息用于指示球类对象在三维空间中的位置信息；并确定运球对象对应的第二空间信息，该第二空间信息用于指示运球对象在三维空间中的位置信息。

在一些实施例中，步骤122对所述图像中的所述球类对象和所述运球对象进行识别，确定所述球类对象对应的第一空间信息、所述运球对象对应的第二空间信息，包括：

步骤1221，对所述图像中所述球类对象、所述运球对象、立杆对象进行识别，确定所述球类对象对应的原始空间信息，所述运球对象对应的原始空间信息和所述立杆对象对应的第三空间信息。

具体地，在对图像进行识别时，不仅对图像中的球类对象和运球对象进行识别，还对图像中立杆对象进行识别，得到球类对象在三维空间中的原始空间信息，运球对象在三维空间中的原始空间信息以及立杆对象在三维空间中的第三空间信息。

步骤1222，基于所述立杆对象的标注数据和所述第三空间信息对所述球类对象对应的原始空间信息进行校正，确定所述球类对象对应的第一空间信息。

步骤1223，基于所述立杆对象的标注数据和所述第三空间信息对所述运球对象对应的原始空间信息进行校正，确定所述运球对象对应的第二空间信息。

具体地，因立杆对象具有可测量性，因此预先确定立杆对象的长度、并对确定立杆对象测试地面上的坐标信息，将立杆对象的长度信息和坐标信息作为立杆对象的标注数据。确定立杆对象的标注数据后，利用标注数据和第三空间信息对球类对象对应的原始空间信息进行校正，得到球类对象对应的第一空间信息；并利用标注数据和第三空间信息对运球对象对应的原始空间信息进行校正，确定运球对象对应的第二空间信息。

示例性地，基于标注数据和第三空间信息确定修正系数，如利用第三空间信息的坐标值除以标注数据的坐标值，得到修正系数，进一步基于该修正系数对球类对象对应的原始空间信息进行校正，得到球类对象对应的第一空间信息，以及基于该修正系数对运球对象对应的原始空间信息进行校正，确定运球对象对应的第二空间信息。

在本实施例中，通过立杆对象的标注数据和第三空间信息对球类对象的原始空间信息和运球对象的原始空间信息进行校正后，可以进一步提升第一空间信息和第二空间信息的准确性，为后续准确地确定出第一区域和第二区域提供前提条件。

在一种可能的应用场景中，如图3所示，获取摄像机1拍摄的图像帧，并获取摄像机2拍摄的图像帧，获取的两帧图像时间同步，对摄像机1拍摄的图像帧中的足球(即球类对象)、学生躯干(即运球对象)和立杆进行识别；对摄像机2拍摄的图像帧中的足球、学生躯干和立杆进行识别，以基于双目原理进行三维定位，确定出足球的原始空间信息和学生躯干的原始空间信息，利用已知立杆位置进行校正，获取到足球的第一空间信息和学生躯干的第二空间信息，该第一空间信息和第二空间信息的准确性较高。

步骤123，基于所述球类对象对应的第一空间信息，确定所述球类对象的第一投影信息，并基于所述第一投影信息，确定所述球类对象所在的第一区域。

具体地，为了准确地确定出球类对象所在的第一区域，在确定出球类对象对应的第一空间信息后，根据该第一空间信息进行投影，确定出在测试地面上的第一投影信息，该第一投影信息用于指示球类对象在测试地面上的投影坐标，进一步确定包含该第一投影信息的划分区域，将该划分区域作为球类对象所在的第一区域。

在第一投影信息对应至少两个划分区域时，确定第一投影信息在每个划分区域分别对应的投影占比，基于每个划分区域分别对应的投影占比，在至少两个划分区域中，确定出球类对象所在的第一区域。示例性地，球类对象在某个划分区域的投影占比超过80％时，则认为该划分区域为球类对象所在的第一区域。

步骤124，基于所述运球对象对应的第二空间信息，确定所述运球对象的第二投影信息，并基于所述第二投影信息，确定所述运球对象所在的第二区域。

具体地，为了准确地确定出运球对象所在的第二区域，在确定出运球对象对应的第二空间信息后，根据该第二空间信息进行投影，确定出在测试地面上的第二投影信息，该第二投影信息用于指示球类对象在测试地面上的投影坐标，进一步确定包括该第二投影信息的划分区域，将该划分区域作为运球对象所在的第二区域。

在一些实施例中，所述步骤124基于所述第二投影信息，确定所述运球对象所在的第二区域，包括：

步骤1241，在所述第二投影信息对应至少两个划分区域的情况下，确定每个划分区域分别对应的投影占比。

步骤1242，基于每个划分区域分别对应的投影占比，在所述至少两个划分区域中，确定出所述运球对象所在的第二区域。

具体地，因运球对象的体积较大，可能会存在第二投影信息与至少两个划分区域相对应的情况，因此确定各个划分区域分别对应的投影占比，然后根据每个划分区域分别对应的投影占比，在至少两个划分区域中，确定出运球对象所在的第二区域。

示例性地，投影占比可以通过投影面积进行计算，在根据运球对象对应的第二空间信息，确定运球对象的第二投影信息时，可以以运球对象的躯干竖直方向在地面投影，在地面上的投影为一阴影面积，确定该阴影面积分别在各个划分区域中的分布情况，将各个划分区域中的阴影面积进行对比，得到每个划分区域分别对应的投影占比，在某个划分区域对应的投影占比大于80％，则认为该划分区域为运球对象所在的第二区域，在每个投影占比均小于80％，时，将投影占比最大的划分区域确定为运球对象所在的第二区域。

在一种可能的应用场景中，由于在绕杆过程中，运球对象可能由于距离立杆过近，致使运球对象的躯干在地面的投影面积可能跨越不同区域。因此在计算中允许运球对象同时处于1至3个区域，在运球对象对应2到3个区域时，计算运球对象在各个区域中的占比，以确定出第二区域。需要说明的是，由于检测误差，计算过程中可能会存在运球对象躯干同时投影到全部4个区域的情形，但考虑到立杆的物理阻隔，运球对象躯干实际不能投影到4个区域。因此使用运球对象躯干与立杆的遮挡关系去掉一个不符合实际的区域，去掉不符合的区域后再计算第二投影信息在每个划分区域分别对应的投影占比，以准确地确定出运球对象所在的第二区域。

步骤13，响应于相邻两帧图像确定的所述第一区域发生变化，且变化后的所述第一区域非所述预期区域序列中的第一预期区域，则进行违规处理，所述第一预期区域基于变化前的所述第一区域确定。

具体地，因为图像采集装置对图像的采集是实时进行的，因此会持续性的获取到新图像，对获取的图像均进行识别，识别出球类对象所在的第一区域。若相邻两帧图像确定的第一区域发生变化时，判断变化后的第一区域是否为第一预期区域，第一预期区域根据变化前的第一区域在预期区域序列中确定出的，用于指示正确预期区域，因此在变化后的第一区域非预期区域序列中的第一预期区域时，表明运球对象的路线出现问题，因此需要进行违规处理。

示例性地，如图2所示，对两个摄像机采集到的同一时间的图像进行识别，确定出球类对象所在的第一区域，如1B，根据预期区域序列可知，1B对应的第一预期区域为1A，运球对象进行运球，球类对象滚动前行，存在球类对象离开1B区域的时刻，此时在图像进行识别时，相邻两帧图像识别出的球类对象所在的第一区域存在变化，若变化后的第一区域为2B，变化后的第一区域2B非第一预期区域1A，则运球对象存在路线问题，需要进行违规处理。

在一些实施例中，所述方法还包括响应于相邻两帧图像确定的第一区域发生变化，且变化后的第一区域是预期区域序列中的第一预期区域，则未检测到违规，继续进行绕杆测试，或继续执行步骤14。

在一些实施例中，所述步骤13中进行违规处理，包括：

步骤131，响应于测试规则允许重新测试，确定违规处理时，所述球类对象对应的第一有效区域和所述运球对象对应的第二有效区域。

其中，第一有效区域用于指示球类对象在违规前最后的正确区域；第二有效区域用于指示运球对象在违规前最后的正确区域。

具体地，在进行违规处理时，先确定测试规则是否允许重新测试，在允许重新测试时，分别确定出球类对象对应的第一有效区域和运球对象对应的第二有效区域。

步骤132，基于所述第一有效区域和所述第二有效区域在所述预期区域序列中的序列顺序，将顺序在先的确定为目标有效区域。

具体地，在确定第一有效区域和第二有效区域后，确定第一有效区域在预期区域序列中的序列顺序，以及第二有效区域在预期区域序列中的序列顺序，然后在第一有效区域和第二有效区域中，将序列顺序在先的确定为目标有效区域，目标有效区域为运球对象和球类对象的回退区域。

步骤133，提示所述运球对象携带所述球类对象退回至所述目标有效区域，并基于所述目标有效区域更新所述第一预期区域和所述第二预期区域。

具体地，在确定出目标有效区域后，提示运球对象携带球类对象退回至目标有效区域，并基于目标有效区域更新第一预期区域和第二预期区域，以使得后续测试过程可以正常进行。

进一步地，在识别出第一区域或第二区域时，会对第一区域和第二区域进行记录，则可以将记录内容中目标有效区域后的区域进行删除，保证后续测试过程可以正常进行。

示例性地，如图2所示，学生和足球当前处于区域1A，其新进入的期望区域应为2A，学生误将足球踢入到2B区域，不符合序列队要求，因此要求学生带球返回目标有效区域，此时学生的第二有效区域为1A，足球的第一有效区域为1A，因此确定出目标有效区域1A，同时将球类对象的第一期望区域设定为2A，运球对象的第二期望区域设置为2A，实现球类对象的第一期望区域和运球对象的第二期望区域的有效回退，保证后续测试的正常进行。

在一些实施例中，所述进行违规处理，包括：

步骤134，响应于所述测试规则不允许重新测试，则确定用于表明绕杆违规的测试结果。

具体地，在测试规则不允许重新测试的情况下，确定用于表明绕杆违规的测试结果。进一步的，在不允许重新测试的情况下，运球对象停止继续进行运球测试，不再对该运球对象继续进行分析，运球对象从结束区域离开测试场地后，若又触发计时开始事件，则重新执行步骤11。

在一些实施例中，所述进行违规处理，包括：

步骤135，响应于所述球类对象未在测试区域内，且所述测试规则不允许重新测试，确定用于表明出界违规的测试结果。

具体地，在球类对象未在测试区域内时，若测试规则不允许重新测试，确定用于表明出界违规的测试结果，进一步地，运球对象停止继续进行运球测试，不再对该运球对象继续进行分析，运球对象从结束区域离开测试场地后，若又触发计时开始事件，则重新执行步骤11。

需要说明的，在球类对象未在测试区域内是相邻两帧图像确定的第一区域发生变化，且变化后的第一区域非预期区域序列中的第一预期区域中的一种可能情形，因此若在测试规则允许重新测试时，则执行步骤131。

在一些实施例中，响应于在当前图像中未检测到球类对象或运球对象，原因可能是遮挡或对象不在拍摄范围中，此时将转为对下一时间点的图像进行检测，当检测失败的次数积累到设置的阈值后，将作为异常处理，生成提示信息，提示相关工作人员进行设备维修。

在一种可能的实现方式中，获取当前帧图像，确定当前帧图像中球类对象的第一区域，根据该第一区域确定预期区域序列中的第一预期区域；获取下一帧图像，确定下一帧图像中球类对象的第一区域，并根据该第一区域在预期区域序列中确定下一第一预期区域，在第一区域发生变化时，若变化后的第一区域为第一预期区域(此处并非下一第一预期区域，而是根据当前帧图像对应的第一预期区域)，则未检测到违规，若变化后的第一区域非第一预期区域，则检测到违规，进行违规处理。进行违规处理时，在测试规则允许重新测试时，确定目标有效区域，使得运球对象携带球类对象退回至目标有效区域，且将下一第一预期区域进行回退，回退到与目标有效预期对应的第一预期区域，继续进行后续检测。

步骤14，响应于相邻两帧图像确定的所述第二区域发生变化，且变化后的所述第二区域非所述预期区域序列中的第二预期区域，则进行违规处理，所述第二预期区域基于变化前的所述第二区域确定。

具体地，因为图像采集装置对图像的采集是实时进行的，因此会持续性的获取到新图像，对获取的图像均进行识别，识别出运球对象所在的第二区域。若相邻两帧图像确定的第二区域发生变化时，判断变化后的第二区域是否为第二预期区域，第二预期区域是根据变化前的第二区域在预期区域序列中确定出的，用于指示正确预期区域，因此在变化后的第二区域非预期区域序列中的第二预期区域时，表明运球对象的路线出现问题，因此需要进行违规处理。

示例性地，如图2所示，对两个摄像机采集到的同一时间的图像进行识别，确定出运球对象所在的第二区域，如1B，根据预期区域序列可知，1B对应的第一预期区域为1A，运球对象进行运球前行，存在运球对象离开1B区域的时刻，即在图像进行识别时，相邻两帧图像识别出的运球对象所在的第二区域存在变化，若变化后的第二区域为2B，变化后的第二区域2B非第二预期区域1A，则运球对象在运球时违规，需要进行违规处理。

在一些实施例中，所述方法还包括响应于相邻两帧图像确定的第二区域发生变化，且变化后的第二区域是预期区域序列中的第二预期区域，则未检测到违规，继续进行绕杆测试。

需要说明的是，步骤13用于对球类对象进行监测，在球类对象的路线出现问题时，可能存在运球违规的情况。步骤14用于对运球对象进行监测，在运球对象的路线出现问题时，可能存在运球违规的情况。进一步地，步骤13和步骤14可以顺序执行，即对球类对象的路线进行判定，然后再对运球对象的路线进行判断。当然步骤13和步骤14也可以同时执行，或执行步骤14在执行步骤13，对此本实施例不作具体限定。

在一些实施例中，所述步骤14中进行违规处理，包括：

步骤141，响应于测试规则允许重新测试，确定违规处理时，所述球类对象对应的第一有效区域和所述运球对象对应的第二有效区域。

其中，第一有效区域用于指示球类对象在违规前最后的正确区域；第二有效区域用于指示运球对象在违规前最后的正确区域。

具体地，在进行违规处理时，先确定测试规则是否允许重新测试，在允许重新测试时，分别确定出球类对象对应的第一有效区域和运球对象对应的第二有效区域。

步骤142，基于所述第一有效区域和所述第二有效区域在所述预期区域序列中的序列顺序，将顺序在先的确定为目标有效区域。

具体地，在确定第一有效区域和第二有效区域后，确定第一有效区域在预期区域序列中的序列顺序，以及第二有效区域在预期区域序列中的序列顺序，然后在第一有效区域和第二有效区域中，将序列顺序在先的确定为目标有效区域，目标有效区域为运球对象和球类对象的回退区域。

步骤143，提示所述运球对象携带所述球类对象退回至所述目标有效区域，并基于所述目标有效区域更新所述第一预期区域和所述第二预期区域。

具体地，在确定出目标有效区域后，提示运球对象携带球类对象退回至目标有效区域，并基于目标有效区域更新第一预期区域和第二预期区域，以使得后续测试过程可以正常进行。

进一步地，在识别出第一区域或第二区域时，会对第一区域和第二区域进行记录，则可以将记录内容中目标有效区域后的区域进行删除，保证后续测试过程可以正常进行。

示例性地，如图2所示，学生和足球当前处于区域1A，其新进入的期望区域应为2A，学生先将足球踢入到2A区域，此时足球的期望区域向依序列队后移动2B，而学生则错误的直接从1A跑入到2B区域，不符合序列队要求，因此要求学生带球返回目标有效区域，此时学生的第二有效区域为1A，足球的第一有效区域为2A，由于1A在序列队中的队列较早，因此确定出目标有效区域1A，同时将球类对象的第一期望区域设定为2A，运球对象的第二期望区域设置为2A，并重新开始进行测试。

在一些实施例中，所述进行违规处理，包括：

步骤144，响应于所述测试规则不允许重新测试，则确定用于表明绕杆违规的测试结果。

具体地，在测试规则不允许重新测试的情况下，确定用于表明绕杆违规的测试结果。进一步的，在不允许重新测试的情况下，运球对象停止继续进行运球测试，不再对该运球对象继续进行分析，运球对象从结束区域离开测试场地后，若又触发计时开始事件，则重新执行步骤11。

在一种可能的实现方式中，获取当前帧图像，确定当前帧图像中运球对象的第二区域，根据该第二区域确定预期区域序列中的第二预期区域；获取下一帧图像，确定下一帧图像中运球对象的第二区域，并根据该第二区域在预期区域序列中确定下一第二预期区域，在第二区域发生变化时，若变化后的第二区域为第二预期区域(此处并非下二第一预期区域，而是根据当前帧图像对应的第二预期区域)，则未检测到违规，若变化后的第二区域非第二预期区域，则检测到违规，进行违规处理。进行违规处理时，在测试规则允许重新测试时，确定目标有效区域，使得运球对象携带球类对象退回至目标有效区域，且将下一第二预期区域进行回退，回退到与目标有效预期对应的第二预期区域，继续进行后续检测。

示例性地，如图4所示，在进行违规检测时，可以以球类对象为主，在对获取的同一时间的两帧图像进行违规检测时，存在以下具体步骤：

步骤1，获取两个摄像机采集的新的图像，对新的图像进行目标定位，其中目标包括足球和学生，即确定球类对象所在的第一区域和运球对象所在的第二区域；若足球成功定位，即确定出足球的第一区域，则执行步骤2；若足球检测异常，即未检测到足球，则执行步骤3。

步骤2，若根据第一区域表明足球在界内，则进行信息的记录，记录该第一区域，并执行步骤4；若根据第一区域表明足球在界外，进一步判断测试规则是否允许重试，若不允许重试，则判定为出界违规结束当前流程；若允许重试，学生携带足球回到目标有效区域，并获取下一帧新的图像重新进行目标定位，继续进行测试。

步骤3，若学生定位成功，即确定出学生的第二区域，则进行信息的记录，记录该第一区域，并进一步执行步骤4；若学生定位失败，则确定检测异常，在异常次数达到阈值的情况下，定位异常，退出。在异常次数未达到阈值的情况下，获取下一帧新的图像重新进行目标定位，继续进行测试。

步骤4，足球或学生是否进行新区域，即相邻两帧确定的第一区域是否发生变化，或相邻两帧确定的第二区域是否发生变化，若足球或学生未进入新的区域，获取下一帧新的图像重新进行目标定位，继续进行测试。若足球或学生进入新的区域，则执行步骤5。

步骤5，确定足球区域是否符合序列队即预期区域序列，即第一区域的变化是否符合预期区域序列，若足球区域不符合序列队即预期区域序列，则执行步骤6；若足球区域符合序列队即预期区域序列，则足球期望区域依序列队更新，并执行步骤7。

步骤6，确定规则是否允许重试，若不允许重试，则判定为绕杆违规；若允许重试，则使得学生携带足球回到目标有效区域，并将足球学生期望区域回退，即利用目标有效区域更新第一预期区域和第二预期区域，获取下一帧新的图像重新进行目标定位，继续进行测试。

步骤7，确定学生区域是否符合序列队，即第二区域的变化是否符合第二预期区域，若学生区域不符合序列队即预期区域序列，则执行步骤6；若学生区域符合序列队即预期区域序列，学生期望区域依序列队更新，并执行步骤8。

步骤8，确定出足球和学生是否均在期望区域内，若在，则确定未检查到违规；若足球或学生不在期望区域，则并获取下一帧新的图像重新进行目标定位，继续进行测试。

通过上述步骤，可以对同一时间获取的两帧图像中运球对象和球类对象进行精准地自动化监控，效率较高、准确性较高。

步骤15，响应于所述运球对象和所述球类对象均进入结束区域、且由非重复的所述第一区域按序组成的第一区域序列以及由非重复的所述第二区域按序组成的第二区域序列均符合所述预期区域序列的情况下，确认用于表明绕杆测试通过的测试结果。

具体地，在运球对象和球类对象均进入结束区域时，表明运球对象的运球结束，确定非重复的第一区域按序组成的第一区域序列以及非重复的第二区域按序组成的第二区域序列，将第一区域序列和第二区域序列与预期区域序列进行对比，在第一区域序列和第二区域序列均符合预期区域序列的情况下，表明运球对象在运球过程中走了正确的运球路线，不存在违规运球，因此确认用于表明绕杆测试通过的测试结果。

需要说明的是，在识别出球类对象所在的第一区域和运球对象所在的第二区域时，对第一区域和第二区域进行记录，因此可能会存在重复的第一区域和重复的第二区域。在组成第一区域序列时，按照各个第一区域的先后记录顺序进行按序排列，并删除其中重复的第一区域，从而得到由非重复的第一区域按序组成的第一区域序列。在组成第二区域序列时，按照各个第二区域的先后记录顺序进行按序排列，并删除其中重复的第二区域，从而得到由非重复的第二区域按序组成的第二区域序列。

示例性地，预期区域序列为1B、1A、2A、2B、3B、3A、4A、4B、5B、5A，若第一区域序列和第二区域序列均为1B、1A、2A、2B、3B、3A、4A、4B、5B、5A，则运球对象按照正确的路线进行运球，从而确定用于表明绕杆测试通过的测试结果。

需要说明的是，若运球对象在运球过程中存在违规且允许进行重新测试的情况下，在运球对象携带球类对象回退到目标有效区域后，删除相关违规记录后，运球对象后续按照正确路线完成了运球，此时因相关违规记录已被删除，因此该运球对象也可以获取到用于表明绕杆测试通过的测试结果。

在一些实施例中，所述对实时采集的图像进行识别时，所述方法还包括：

步骤16，确定所述运球对象的姿态信息和空间信息。

具体地，在对图像进行识别时，可以采用姿态识别算法进行识别，姿态识别算法用于构建人体关键点与其人体中心之间的联系，可以先通过卷积神经网络预测人体中心向量并将人体关键点指向其人体中心，然后分析人体关键点指向的人体中心的距离从而完成对人体关键点分组，实现对人体姿态的估计，得到运球对象的姿态信息。

在一种可能的实现方式中，在获取运球对象的姿态信息时，先识别人体关节，人体关节包括膝、踝、以及髋、肩、肘、腕关节，并基于关节位置识别人体姿势，包括腿部、足部、躯干、手臂角度等。

进一步地，在对图像进行识别时，还可以确定出运动对象的空间信息，该空间信息用于指示运动对象在三维空间中坐标位置。

步骤17，基于连续帧的所述姿态信息和所述空间信息，确定所述运球对象的运动参数。

具体地，在确定出运球对象的姿态信息和空间信息后，对连续帧图像中运球对象的姿态信息和空间信息进行对比，即可确定出运动参数。示例性地，运动参数包括但不限于运动对象的步幅，运动对象的步频、运动对象的踢球动作、人球距离，运动对象的手臂摆动等。

在一种可能的实现方式中，如图5所示，在帧内计算中需要过滤干扰信息，避免使用因为遮挡、拍摄角度等原因，位置定位计算结果置信度不高，误差大的数据。此外，在单帧画面中使用多人面部回归算法，时检测画面中的多人面部，在连续多帧画面中，依据面部特征和上一帧中的学生位置，保障分析检测不受到背景镜头内其他人物干扰，提高数据的准确度。

在一种可能的实现方式中，参考机器视觉的步态识别机制，使用基于躯干、腿部关节的骨架模型，配合躯干位置前移，以踝关节落地位置为基准判定步幅，依据每步时间计算步频。

在一种可能的实现方式中，在判定脚踢球动作以及人球距离时，判定方法为：足部与足球位置连续靠近，且足球速度出现瞬时加速。

在一种可能的实现方式中，在确定手臂摆动时，通过手臂与躯干间是否存在显著夹角检测是否摆臂以及计算摆臂幅度，并判定摆臂是否与脚步行进同步。

步骤18，基于所述测试结果、所述姿态信息、所述运动参数和历史数据，生成分析报告。

在获取到测试结果、姿态信息和运动参数后，结合历史数据进行分析生成，分析报告，该分析报告用于提供绕杆过程中的数据，并依据历史数据给出改进建议。进一步地，将该分析报告发送给至目标终端，以在目标终端显示该分析报告。

在一些实施例中，分析报告包括至少两部分内容，即客观数据部分和运动建议部分。

在客观数据部分，用于对运动对象在绕杆过程进行情况描述，包括：总计时、绕杆分段计时；触球次数、触球部位；跑动距离、球运动距离、变向次数、变向角度；步频、步幅、摆臂幅度；球速变化、奔跑速度变化；人球距离变化及平均值、最高值、方差；关键节点如启动、绕杆、抵达终点等的截图。

在运动建议部分，用于基于测试中不同运动对象的成绩及对应的客观运动参数，通过数据分析获得较为理想的运动模型，包括合理的速度分配、路线分配、身体姿态等。以此为基础，针对不同水平的运动对象进行分层分析，给出与其层次相匹配的改进建议。

示例性地，如图6所示，在运球对象开始运球时自动计时开始，分析终端获取至少两个摄像机实时采集的图像，并利用至少四种检测算法对图像进行综合检测，四种检测算法包括目标检测、姿态检测、面部检测和坐标计算，在对图像进行综合检测后，获取到检测数据集人球位置、人体姿态和运球参数，在人球均到达结束区域后自动计算结束，记录的人球位置即第一区域序列和第二区域序列与预期区域序列进行对比，以进行违规判定，根据违规判定结果和人体姿态、运动参数和历史数据生成分析报告。

在上述实施例中在触发计时开始事件后，根据运球对象的出发方位，确定预期区域序列，预期区域序列由正确的预期区域按序组成，用于指示正确的运球路线。对实时采集的图像进行识别，不断识别出球类对象所在的第一区域和运球对象所在的第二区域。在相邻两帧图像确定的第一区域发生变化，且变化后的第一区域非预期序列中的第一预期区域时，表明球类对象的路线出现问题，因此进行违规处理，其中，第一预期区域基于变化后的第一区域确定，为球类对象应该到达的正确预期区域。在相邻两帧图像确定的第二区域发生变化，且变化后的第二区域非预期序列中的第二预期区域中，表明运球对象的路线出现问题，因此进行违规处理，其中，第二预期区域基于变化后的第二区域确定，为运球对象应该到达的正确预期区域。在运球对象和球类对象均进入结束区域时，在非重复的第一区域按序组成的第一序列以及非重复的第二区域按序组成的第二区域序列均符合预期区域序列的情况下，表明在运球过程中运球对象和球类对象按照正确路线完成了运球，因此确认用于表明绕杆测试通过的测试结果。在发明的技术方案中，可以实现自动化绕杆测试，测试效率较高、测试过程中避免人为因素的参与，准确性较高，因此通过对运球对象和球类对象均进行监测，进一步保证测试结果的准确性，且具备对运球对象姿态进行检测的能力，能够识别运动参数、可为运球对象学生提供运动技能改进的建议，同时支持对规则的设定，适用于更多应用场景，及更多地区的要求，检测装置简单可以直接在现有场地进行快速部署，该检测装置不安装在测试区域中，不易在测试中被损坏。

示例性装置

基于与本发明方法实施例相同的构思，本发明实施例还提供了一种绕杆测试装置。

图7示出了本发明一示例性实施例提供的绕杆测试装置的结构示意图，包括：

序列确定模块71，用于响应于触发计时开始事件，基于运球对象的出发方位，确定预期区域序列；

图像识别模块72，用于对实时采集的图像进行识别，确定球类对象所在的第一区域和所述运球对象所在的第二区域；

第一处理模块73，用于响应于相邻两帧图像确定的所述第一区域发生变化，且变化后的所述第一区域非所述预期区域序列中的第一预期区域，则进行违规处理，所述第一预期区域基于变化前的所述第一区域确定；

第二处理模块74，用于响应于相邻两帧图像确定的所述第二区域发生变化，且变化后的所述第二区域非所述预期区域序列中的第二预期区域，则进行违规处理，所述第二预期区域基于变化前的所述第二区域确定；

结果确定模块75，用于响应于所述运球对象和所述球类对象均进入结束区域、且由非重复的所述第一区域按序组成的第一区域序列以及由非重复的所述第二区域按序组成的第二区域序列均符合所述预期区域序列的情况下，确认用于表明绕杆测试通过的测试结果。

在本发明一示例性实施例中，所述第一处理模块或所述第二处理模块，包括：

区域确定单元，用于响应于测试规则允许重新测试，确定违规处理时，所述球类对象对应的第一有效区域和所述运球对象对应的第二有效区域；

目标确定单元，用于基于所述第一有效区域和所述第二有效区域在所述预期区域序列中的序列顺序，将顺序在先的确定为目标有效区域；

回退处理单元，用于提示所述运球对象携带所述球类对象退回至所述目标有效区域，并基于所述目标有效区域更新所述第一预期区域和所述第二预期区域；

在本发明一示例性实施例中，所述第一处理模块或所述第二处理模块，包括：

违规判定单元，用于响应于所述球类对象未在测试区域内，且测试规则不允许重新测试，确定用于表明出界违规的测试结果；响应于所述测试规则不允许重新测试，则确定用于表明绕杆违规的测试结果。

在本发明一示例性实施例中，所述图像识别模块，包括：

图像获取单元，用于获取至少两个图像采集装置实时采集到的图像，所述至少两个图像采集装置分别设置在预设位置处；

图像识别单元，用于对所述图像中的所述球类对象和所述运球对象进行识别，确定所述球类对象对应的第一空间信息、所述运球对象对应的第二空间信息；

第一区域确定单元，用于基于所述球类对象对应的第一空间信息，确定所述球类对象的第一投影信息，并基于所述第一投影信息，确定所述球类对象所在的第一区域；

第二区域确定单元，用于基于所述运球对象对应的第二空间信息，确定所述运球对象的第二投影信息，并基于所述第二投影信息，确定所述运球对象所在的第二区域。

在本发明一示例性实施例中，所述第二区域确定单元，进一步用于在所述第二投影信息对应至少两个划分区域的情况下，确定每个划分区域分别对应的投影占比；基于每个划分区域分别对应的投影占比，在所述至少两个划分区域中，确定出所述运球对象所在的第二区域。

在本发明一示例性实施例中，所述图像识别单元，包括：

识别子单元，用于对所述图像中所述球类对象、所述运球对象、立杆对象进行识别，确定所述球类对象对应的原始空间信息，所述运球对象对应的原始空间信息和所述立杆对象对应的第三空间信息；

校正子单元，用于基于所述立杆对象的标注数据和所述第三空间信息对所述球类对象对应的原始空间信息进行校正，确定所述球类对象对应的第一空间信息；基于所述立杆对象的标注数据和所述第三空间信息对所述运球对象对应的原始空间信息进行校正，确定所述运球对象对应的第二空间信息。

在本发明一示例性实施例中，所述图像识别模块，还用于确定所述运球对象的姿态信息和空间信息。

所述方法还包括：参数确定模块，用于基于连续帧的所述姿态信息和所述空间信息，确定所述运球对象的运动参数；

报告确定模块，用于基于所述测试结果、所述姿态信息、所述运动参数和历史数据，生成分析报告。

示例性电子设备

图8图示了根据本发明实施例的电子设备的框图。

如图8所示，电子设备80包括一个或多个处理器81和存储器82。

处理器81可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备80中的其他组件以执行期望的功能。

存储器82可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器81可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本发明的各个实施例的绕杆测试方法以及/或者其他期望的功能。

在一个示例中，电子设备80还可以包括：输入装置83和输出装置84，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。

当然，为了简化，图8中仅示出了该电子设备80中与本发明有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备80还可以包括任何其他适当的组件。

示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质

第六方面，除了上述方法和设备以外，本发明的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种实施例的绕杆测试方法中的步骤。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本发明的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种实施例的绕杆测试方法中的步骤。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

以上结合具体实施例描述了本发明的基本原理，但是，需要指出的是，在本发明中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本发明的各个实施例必须具备的。另外，上述发明的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本发明为必须采用上述具体的细节来实现。

本发明中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。

还需要指出的是，在本发明的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。

提供所发明的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本发明。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本发明的范围。因此，本发明不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此发明的原理和新颖的特征一致的最宽范围。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本发明的实施例限制到在此发明的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (10)

1.一种绕杆测试方法，其特征在于，包括：

响应于触发计时开始事件，基于运球对象的出发方位，确定预期区域序列；

对实时采集的图像进行识别，确定球类对象所在的第一区域和所述运球对象所在的第二区域；

响应于相邻两帧图像确定的所述第一区域发生变化，且变化后的所述第一区域非所述预期区域序列中的第一预期区域，则进行违规处理，所述第一预期区域基于变化前的所述第一区域确定；

响应于相邻两帧图像确定的所述第二区域发生变化，且变化后的所述第二区域非所述预期区域序列中的第二预期区域，则进行违规处理，所述第二预期区域基于变化前的所述第二区域确定；

响应于所述运球对象和所述球类对象均进入结束区域、且由非重复的所述第一区域按序组成的第一区域序列以及由非重复的所述第二区域按序组成的第二区域序列均符合所述预期区域序列的情况下，确认用于表明绕杆测试通过的测试结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行违规处理，包括：

响应于测试规则允许重新测试，确定违规处理时，所述球类对象对应的第一有效区域和所述运球对象对应的第二有效区域；

基于所述第一有效区域和所述第二有效区域在所述预期区域序列中的序列顺序，将顺序在先的确定为目标有效区域；

提示所述运球对象携带所述球类对象退回至所述目标有效区域，并基于所述目标有效区域更新所述第一预期区域和所述第二预期区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行违规处理，包括：

响应于所述球类对象未在测试区域内，且测试规则不允许重新测试，确定用于表明出界违规的测试结果；

响应于所述测试规则不允许重新测试，则确定用于表明绕杆违规的测试结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对实时采集的图像进行识别，确定球类对象所在的第一区域和所述运球对象所在的第二区域，包括：

获取至少两个图像采集装置实时采集到的图像，所述至少两个图像采集装置分别设置在预设位置处；

对所述图像中的所述球类对象和所述运球对象进行识别，确定所述球类对象对应的第一空间信息、所述运球对象对应的第二空间信息；

基于所述球类对象对应的第一空间信息，确定所述球类对象的第一投影信息，并基于所述第一投影信息，确定所述球类对象所在的第一区域；

基于所述运球对象对应的第二空间信息，确定所述运球对象的第二投影信息，并基于所述第二投影信息，确定所述运球对象所在的第二区域。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二投影信息，确定所述运球对象所在的第二区域，包括：

在所述第二投影信息对应至少两个划分区域的情况下，确定每个划分区域分别对应的投影占比；

基于每个划分区域分别对应的投影占比，在所述至少两个划分区域中，确定出所述运球对象所在的第二区域。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述图像中的所述球类对象和所述运球对象进行识别，确定所述球类对象对应的第一空间信息、所述运球对象对应的第二空间信息，包括：

对所述图像中所述球类对象、所述运球对象、立杆对象进行识别，确定所述球类对象对应的原始空间信息，所述运球对象对应的原始空间信息和所述立杆对象对应的第三空间信息；

基于所述立杆对象的标注数据和所述第三空间信息对所述球类对象对应的原始空间信息进行校正，确定所述球类对象对应的第一空间信息；

基于所述立杆对象的标注数据和所述第三空间信息对所述运球对象对应的原始空间信息进行校正，确定所述运球对象对应的第二空间信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对实时采集的图像进行识别时，所述方法还包括：

确定所述运球对象的姿态信息和空间信息；

基于连续帧的所述姿态信息和所述空间信息，确定所述运球对象的运动参数；

基于所述测试结果、所述姿态信息、所述运动参数和历史数据，生成分析报告。

8.一种绕杆测试装置，其特征在于，包括：

序列确定模块，用于响应于触发计时开始事件，基于运球对象的出发方位，确定预期区域序列；

图像识别模块，用于对实时采集的图像进行识别，确定球类对象所在的第一区域和所述运球对象所在的第二区域；

第一处理模块，用于响应于相邻两帧图像确定的所述第一区域发生变化，且变化后的所述第一区域非所述预期区域序列中的第一预期区域，则进行违规处理，所述第一预期区域基于变化前的所述第一区域确定；

第二处理模块，用于响应于相邻两帧图像确定的所述第二区域发生变化，且变化后的所述第二区域非所述预期区域序列中的第二预期区域，则进行违规处理，所述第二预期区域基于变化前的所述第二区域确定；

结果确定模块，用于响应于所述运球对象和所述球类对象均进入结束区域、且由非重复的所述第一区域按序组成的第一区域序列以及由非重复的所述第二区域按序组成的第二区域序列均符合所述预期区域序列的情况下，确认用于表明绕杆测试通过的测试结果。

9.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-7任一项所述的绕杆测试方法。

10.一种电子设备，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现上述权利要求1-7任一项所述的绕杆测试方法。

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