一种基于图像识别的跳远测距方法与流程

本发明涉及ai智能识别，尤其涉及一种基于图像识别的跳远测距方法。背景技术：1、智慧体测是一种创新的体育测试方式。它借助现代科技手段，比如智能感应设备、大数据分析与人工智能技术等，将人体运动学知识融入其中，为大、中、小学生们提供个性化的健康评估和科学指导，具有重要的意义和价值。2、在智慧跳远测试中，测试人员在落地时有多种形态，如正常站立姿态、坐姿、后仰等。因此，精确的判定人体最后面的着地部位是判定跳远距离的关键。站立时，要判定脚后跟的位置；坐姿，即臀部着地，要判定臀部的位置；后仰的话，手部会撑着地，因此要判定手部的位置。3、现有的技术有基于3d相机的识别技术、基于深度学习的识别技术等。4、现有的技术有基于深度学习识别技术等，是利用人工智能中的图像分割、骨骼点等算法，提取人体轮廓或者骨骼点，识别出脚部位置。但是通常对脚部的定位并不精确，而且无法识别手部、臀部等位置，难以应对落地时的复杂姿态。技术实现思路1、为了解决以上技术问题，本发明提供了一种基于图像识别的跳远测距方法。2、本发明的技术方案是：3、一种基于图像识别的跳远测距方法，包括：4、(1)利用图像差分技术和骨骼点识别算法提取出运动人体区域和骨骼点5、(2)利用轮廓识别、多边形拟合等技术，识别出手部、臀部、脚尖脚后跟的精确坐标。6、进一步的，7、首先利用图像差分技术精确分割运动人体区域和背景，然后结合骨骼点识别、轮廓识别、多边形拟合等技术识别出手部、臀部、脚部的坐标，与图像中标定的起跳线进行距离比对，计算跳跃距离。8、再进一步的，9、工作过程包括以下几个方面：10、(1)布置测试场地；11、(2)起跳线及距离标定；12、(3)识别人体轮廓；13、(4)识别人体谷歌点；14、(5)获取关键点坐标；15、(6)计算跳跃距离。16、再进一步的，17、挑选好固定的、背景单一的测试场地，放置纯色跳远垫子，垫子上印有起跳线及距离标尺；在垫子之外架设摄像头。18、用摄像头拍摄跳远场地图像，在图像上标定起跳线，即获取一条图像坐标系下的直线方程；用同样的方式在图像中标定跳远垫子上的距离标尺，每10cm标定一次。19、使用图像差分算法时，首先拍摄无人情况下的测试区域，作为背景；然后当有人进入测试区域时，当前图像就与背景产生了区别，即人体所在的区域；利用opencv中的轮廓提取算法提取人体轮廓。20、使用yolo骨骼点算法识别出人体骨骼点，共17个骨骼点，保留手部、腰部、脚部的6个关键点，其他过滤掉；根据骨骼点坐标，判断测试人员的动作状态；在起跳之后，当视频连续几帧的坐标不变并且脚部接近地面时，即可判定人员已经落地。21、落地时，首先根据骨骼点坐标判断落地姿态；如果腰部骨骼点接近地面，那么说明臀部已经着地；如果手部骨骼点接近地面，那么说明手部已经着地；如果这二者都远离地面，则为正常落地姿态；正常姿态下，截取脚部骨骼点下方的人体子轮廓，如果是臀部或者手部着地，那么需截取对应骨骼点下方的人体子轮廓；对于子轮廓，利用多边形拟合算法识别出轮廓的拐点，最靠后的一个拐点来作为成绩判定关键点。22、计算成绩判定点与图像中起跳线直线方程的距离，并根据距离标定转换成实际距离。技术特征：1.一种基于图像识别的跳远测距方法，其特征在于，2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，技术总结本发明提供一种基于图像识别的跳远测距方法，属于AI智能识别技术领域，本发明利用图像差分技术和骨骼点识别算法提取出运动人体区域和骨骼点；利用轮廓识别、多边形拟合等技术，识别出手部、臀部、脚尖脚后跟的精确坐标。技术研发人员：王龙晖,索春宝受保护的技术使用者：浪潮智能终端有限公司技术研发日：技术公布日：2024/8/15