一种智能跳绳防作弊方法及系统与流程

本发明涉及智能健身运动设备技术领域，具体地说，涉及一种智能跳绳防作弊方法、系统以及应用在云端比赛的智能跳绳防作弊方法。

背景技术：

随着人们对科技认知程度的不断加深和强化，对智能产品需求也越来越强烈，不再局限于智能家居，更是要求出现在日常的健身运动中。因此，智能健身器材就应声出现。智能跳绳作为智能健身器材的一种，非常受到人们的喜欢。智能跳绳云端比赛在各地悄然的出现，云端比赛为智能跳绳运动增添乐趣，使人们更加喜欢智能跳绳运动。

云端比赛由于参赛者皆是无人监督的情况下使用跳绳设备进行跳绳，并将跳绳数据上传至云端进行排名，所以需要有效的防作弊方法才能保证比赛和排名的可靠性。

为了解决上述的问题，目前有两种方案，一种是，通过统计用户的最大bpm(beatperminute，每分钟跳绳个数)是否超过了吉尼斯世界跳绳最快纪录，来判断是真实跳绳状态还是作弊跳绳状态；若超过了吉尼斯世界跳绳最快纪录，表示非真实跳绳；否则，表示真实跳绳状态。但是上述智能跳绳计数方法存在以下问题：若用户并没有真实跳绳，而是手握可计数手柄，摇动手柄计数，保持自己的最大bpm不超过吉尼斯世界最快纪录，那就无法检测出作弊，这样对于正常跳绳的用户就不公平。

还有一种方案，通过在智能跳绳设备内安装有心率传感器，在用户进行跳绳的过程中通过监测用户的心率数据，来判断用户是否存在作弊的行为，此方案对设备主芯片的计算能力有一定要求，而且增加额外的传感器会增加设备成本和电量消耗，增加了设备的复杂性。

所以有必要提出一种新的方案，防止人们在使用智能跳绳设备时的作弊行为。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明提出了一种智能跳绳防作弊的方法，由获得的跳绳动作视频数据得到人体的轮廓特征点数据相对地面数据高度坐标值随时间变化的曲线；由曲线得到按时间先后顺序排列的多个起跳的时间点，由智能跳绳设备上的计数传感器，获取多个计次时间点；对多个相邻的两个起跳时间点与其对应的计次时间点分别进行拟合处理后，获得多个单次起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度，对多个单次起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度进行标准化处理，获得起跳时间点与其对应计次时间点的整体拟合度；通过整体拟合度与一预设第一阀值进行比较，判断是否为正常跳绳数据。

由鉴于此，本发明公开的一种智能跳绳防作弊方法，应用于智能跳绳，包括，

s1：采集用户跳绳动作视频数据；

s2：对所述跳绳动作视频数据进行处理，通过图像识别算法识别出人体轮廓数据和地面数据，确定所述人体轮廓数据的特征点数据相对所述地面数据的高度坐标值，获取所述特征点数据相对所述地面数据高度坐标值随时间变化的曲线，由所述曲线得到按时间先后顺序排列的多个起跳时间点；

s3：由所述智能跳绳设置的计数传感器，获取按时间先后顺序排列的多个计次时间点；

s4:对多个相邻的两个所述起跳时间点与其对应的所述计次时间点分别进行拟合处理，获得多个单次起跳时间点与其对应的所述计次时间点的拟合度，对所述多个单次起跳时间点与其对应的所述计次时间点的拟合度进行标准化处理，获得所述起跳时间点与其对应所述计次时间点的整体拟合度；若所述整体拟合度大于一预设的第一阈值，判断为非正常跳绳数据，若所述整体拟合度小于所述预设的第一阈值，则判为正常跳绳数据。

优选的，所述由所述曲线得到按时间先后顺序排列的起跳的时间点步骤包括：在所述曲线图上作一条平行与水平横轴的过零检测线，所述过零检测线与所述曲线相交形成多个相交点，在一个跳绳周期内选取时间靠前的所述相交点为相应跳绳周期内的起跳时间点，由多个跳绳周期内的所述起跳时间点组成按时间先后顺序排列的多个起跳时间点。

优选的，步骤s4中，在对所述多个相邻的两个所述起跳时间点与其对应的所述计次时间点分别进行拟合处理之前，还包括:

1)拌绳数据检测：若相邻所述计次时间点的差值大于一预设的第二阀值，则判为出现了拌绳数据，在出现所述拌绳数据的周期内，时间靠后的所述计次时间点为最新计次时间点tax；

2)拌绳点的剔除：在所述特征点数据相对所述地面数据高度坐标值随时间变化的曲线上确定拌绳点，并将所述拌绳点进行剔除，不参与后续的数据处理；

3)半拌绳后的起跳时间的选取；

若tbx为所述拌绳点，则在所述特征点数据相对所述地面数据高度坐标值随时间变化的曲线上取距tbx最近且时间晚于最新计次时间点tax的点tbx m作为新的起跳时间点，所述最新起跳时间点与所述最新计次时间点相对应。

优选的，所述特征点取所述人体轮廓数据的重心点数据。

优选的，步骤s4，还包括：若所述起跳时间点的个数与所述计次时间点的个数的比值小于一预定的第二阀值，则直接判为非正常跳绳数据。

优选的，步骤s1还包括：对用户进行人脸识别，人脸识别成功后，开始采集跳绳动作视频数据。

优选的，步骤s1还包括，若长时间没有检测到所述智能跳绳的转动，则本次跳绳运动结束，停止采集所述智能跳绳动作的视频数据。

本发明还提供了一种智能跳绳防作弊系统，应用在智能跳绳上，包括：

计数单元，安装在所述智能跳绳的手柄内部，用于获取按时先后顺序排列的多个计次时间点；

智能终端，所述智能终端包括图像获取单元、数据处理单元以及通讯单元；

所述图像获取单元用于采集用户跳绳动作视频数据；

所述数据处理单元，对所述跳绳动作视频数据进行处理，通过图像识别算法识别出人体轮廓数据和地面数据，确定所述人体轮廓数据的特征点数据相对所述地面数据的高度坐标值，获取所述特征点数据相对所述地面数据高度坐标值随时间变化的曲线，由所述曲线得到按时间先后顺序排列的多个起跳时间点；对多个相邻的两个所述起跳时间点与其对应的所述计次时间点分别进行拟合处理，获得多个单次起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度，对所述多个单次起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度进行标准化处理，获得所述起跳时间点与其对应所述计次时间点的整体拟合度；若所述整体拟合度大于一预设的第一阈值，判断为非正常跳绳数据，若所述标准差小于所述预设的第一阈值，则判为正常跳绳数据；

通讯单元，用于与所述智能跳绳进行数据通讯。

优选的，所述智能终端还包括人脸识别单元，所述人脸识别单元用于识别用户是否为参赛者用户，若不是则无法进入图像采集单元进行智能跳绳运动的视频数据的采集。

本发明还公开了一种基于云端比赛的智能跳绳防作弊方法，包括：

s1：采集用户跳绳动作视频数据；

s2：对所述跳绳动作视频数据进行处理，通过图像识别算法识别出人体轮廓数据和地面数据，确定所述人体轮廓数据的特征点数据相对所述地面数据的高度坐标值，获取所述特征点数据相对所述地面数据高度坐标值随时间变化的曲线，由所述曲线得到按时间先后顺序排列的多个起跳时间点；

s3：由所述智能跳绳设置的计数传感器，获取按时间先后顺序排列的多个计次时间点；

s4:对多个相邻的两个所述起跳时间点与其对应的所述计次时间点分别进行拟合处理，获得多个单次起跳时间点与其对应的所述计次时间点的拟合度，对所述多个单次起跳时间点与其对应的所述计次时间点的拟合度进行标准化处理，获得所述起跳时间点与其对应所述计次时间点的整体拟合度；若所述整体拟合度大于一预设的第一阈值，判断为非正常跳绳数据，若所述整体拟合度小于所述预设的第一阈值，则判为正常跳绳数据；

s5:将所述正常跳绳数据上传至云服务器，所述云服务器根据所述正常跳绳数据对当前用户进行成绩统计并进行比赛排名。

与现有技术相比本发明的有益效果是：

1.本发明通过智能终端获取的用户跳绳运动视频数据，对跳绳视频处理后得到人体的轮廓数据的特征点数据相对地面数据高度坐标值随时间变化的曲线；由曲线得到按时间先后顺序排列的多个起跳的时间点，将单次起跳时间点与其相对应单次计次时间点进行拟合计算，获得单次跳起时间点与其对应的计次时间点的拟合度，并对单次跳起时间点与其对应的计次时间点的拟合度标准化处理后得到整体拟合度，由整体拟合度与一预设阀值进行对比，获得正常跳绳数据，并将正常跳绳数据发送至云服务器进行处理，获得用户的成绩与排名，本发明不需要在智能跳绳的手柄端的安装有额外的传感器，可以有效的防止智能跳绳云端比赛中参赛者通过手摇智能跳绳旋转头，而非真实的进行跳绳的作弊行为，由于不需要额外添加传感器，节约了成本。

2.本发明在智能跳绳设备上不需要添加额外的传感器，减少了智能跳绳功耗，增加了智能跳绳的待机时间。

3.本发明允许在云端比赛中有拌绳情况的发生，且在出现拌绳情况后，还可以进行准确的判断整个跳绳过程是否发生了作弊行为，增加了云端比赛的多样性。

4.本发明数据处理单元搭载市面上已售的各种智能终端设备，不需要额外的配置与数据处理单元相适应的硬件设备，增加了智能跳绳设备的适应性。

附图说明

图1为本发明智能跳绳防作弊方法一具体实施例的流程图；

图2为本发明智能跳绳防作弊方法另一具体实施例的流程图；

图3为本发明智能跳绳防作弊方法第三具体实施例的流程图；

图4为本发明智能跳绳防作弊方法第四具体实施例的流程图；

图5为本发明智能跳绳防作弊系统一具体实施例的结构框图；

图6为本发明智能跳绳防作弊方法一具体实施例中，出现一次拌绳现象的计次时间点的坐标图图6(1)和跳绳起点坐标图图6(2)；

图7为本发明基于云端比赛智能跳绳防作弊方法一具体实施例的流程图；

具体实施方式

以下将结合附图所示的具体实施方式对本发明进行详细描述，但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。

如图1所示，本发明公开了一种智能跳绳防作弊方法，具体实施例的流程图，包括：

s1：采集用户跳绳动作视频数据；

s2：对跳绳动作视频数据进行处理，通过图像识别算法识别出人体轮廓数据和地面数据，确定人体轮廓数据的特征点数据相对地面数据的高度坐标值，获取特征点数据相对地面数据高度坐标值随时间变化的曲线，由曲线得到按时间先后顺序排列的多个起跳时间点tbn；有一优选方案，人体轮廓数据的特征点为人体轮廓数据的重心点数据。

具体的，由曲线得到按时间先后顺序排列的多个起跳的时间点tbn步骤包括：在曲线图上作一条平行与水平横轴的过零检测线，过零检测线与曲线相交形成多个相交点，在一个跳绳周期内选取时间靠前的相交点为相应跳绳周期内的起跳时间点，由多个跳绳周期内的所述起跳时间点组成按时间先后顺序排列的多个起跳时间点tbn。

s3：由智能跳绳设置的计数传感器，获取按时先后顺序排列的多个计次时间点tam；

需要说明的是，计数传感器可以是霍尔传感器，也可以是干簧管；若是霍尔传感器，霍尔传感器安装智能跳绳的手柄主体上，智能跳绳的旋转轴头上安装有磁铁，智能跳绳的旋转轴头相对智能跳绳的手柄主体可以旋转，当智能跳绳的旋转轴头旋转带动磁铁靠近霍尔传感器的附近时，霍尔传感器产生一个电信号，根据采集的电信号计算获得按时先后顺序排列的多个计次时间点tam；当然霍尔传感器安装的周向位置可以是任意的，本发明所公开的一种具体实施例，每一个计次时间点都对应一个起跳时间点，若在跳绳过程中出现拌绳的情况，则在拌绳之后的会选择新的起跳时间点与拌绳情况所对应的计次时间点相对应。具体如何选择新的起跳时间点请参考下文所述。

s4:对多个相邻的两个起跳时间点与其对应的计次时间点分别进行拟合处理，获得多个单次起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度，对多个单次起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度进行标准化处理，获得起跳时间点与其对应计次时间点的整体拟合度；若整体拟合度值大于一预设的第一阈值，判断为非正常跳绳数据，若整体拟合度小于所述预设的第一阈值，则判为正常跳绳数据，

对多个相邻的两个起跳时间点与其对应的计次时间点分别进行拟合处理，示例性的，若相邻的两个起跳时间点为tbn和tbn-1，与相邻的两个起跳时间点对应的是tan和tan-1，则相邻点的拟合公式(1)如下：

其中，sn为相邻的两个起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度，

对多个起跳时间点与其对应计次时间点的计算标准差值，计算公式(2)如下：

s＝(s1 s2 s3 s4…sn)/n(2)

其中，s为整体拟合度，sn为相邻的两个起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度。

智能跳绳云端比赛，根据比赛规则的不同，可以容忍出现拌绳情况的发生，若参赛者在比赛的过程中发生了拌绳，本发明可以继续对拌绳后的跳绳数据进行有效的监测是否作弊，有一优选实施例，步骤s4中，具体的步骤可参考图2所示，

在对多个相邻的两个起跳时间点与其对应的计次时间点分别进行拟合处理之前，还包括s40:

1)拌绳数据检测：若相邻计次时间点的差值大于一预设的第二阀值，则判为出现了拌绳数据，在出现拌绳数据的周期内，时间靠后的计次时间点为新的计次时间点tax；

2)拌绳点的剔除：在特征点数据相对所述地面数据高度坐标值随时间变化的曲线上确定拌绳点，并将拌绳点进行剔除，不参与后续的数据处理；

3)半拌绳后的起跳时间的选取；

若tbx为拌绳点，则在特征点数据相对地面数据高度坐标值随时间变化的曲线上取距tbx最近，且时间晚于最新计次时间点tax的点tbx m作为新的起跳时间点，最新起跳时间点与最新计次时间点相对应。

示例性的，请参考图6(1)和图6(2)所示，若相邻计次时间点的ta4与ta3的差值大于一预设的第二阀值，则判为出现了拌绳数据，在出现拌绳数据的周期内，时间靠后的计次时间点为新的计次时间点ta4；需要说明的是，第二阀值的确认，根据实际情况而定。在图6(2)中，在特征点数据相对地面数据高度坐标值随时间变化的曲线上确定拌绳点tb4，并将拌绳点tb4进行剔除，不参与后续的数据处理；则在重心点数据相对地面数据高度坐标值随时间变化的曲线上取距tb4最近且时间晚于最新计次时间点ta4的点tb5作为新的起跳时间点，最新起跳时间点与最新计次时间点相对应。则出现拌绳情况后，相邻跳绳起跳点的与其相对应的相邻计次时间点的拟合公式(2)如下：

相邻的两个起跳时间点为tb5和tb3，与相邻的两个起跳时间点对应的是ta3和ta4，则相邻点的拟合公式(3)如下：

其中拌绳点tb4不参与单次起跳的拟合度的计算。

在实际的跳绳云端比赛中，若参赛者的使用智能跳绳设备的计次时间点的个数大于起跳时间点的个数或特征点数据相对地面数据高度坐标值随时间变化的曲线纵坐标值无变化，说明参赛者在跳绳过程中发生了手动摇转智能跳绳旋转头，而没有真正的进行跳绳运动，此时可以直接判断参赛用户跳绳数据为非正常跳绳数据，该用户的跳绳数据将不再进行数据拟合计算。

有一具体的实施例，步骤s4，还包括：若计次时间点的个数远大于起跳时间点的个数或特征点数据相对地面数据高度坐标值随时间变化的曲线纵坐标值无变化，则直接判为非正常跳绳数据。

当然还可以通过判断若起跳时间点的个数与计次时间点的个数的比值与一预设阀值进行比较，判断参赛者在跳绳过程中是否发生了手动摇转智能跳绳旋转头，而没有真正的进行跳绳运动的情况，

有一具体的实施例，步骤s4，还包括：若起跳时间点的个数与计次时间点的个数的比值小于一预定的第二阀值，则直接判为非正常跳绳数据。

为了防止非参赛用户帮助参赛人员进行跳绳运动，有一具体的实施例，如图3所示，步骤s1还包括：对用户进行人脸识别，人脸识别成功后，开始采集跳绳动作视频数据。

参赛者跳绳运动视频采集完成后，可以自动的将采集到的视频数据发送至下一单元进行数据处理，本发明可以自动的识别跳绳运动是否结束，有一具体的实施例，具体如图4所示，有一具体的实施例，步骤s1还包括，若长时间没有检测到智能跳绳的转动，则本次跳绳运动结束，停止采集所述智能跳绳动作的视频数据。

如图5所示，本发明还公开了一种智能跳绳防作弊系统具体实施例，应用在智能跳绳上，包括：

计数单元51，安装在智能跳绳的手柄内部，用于获取按时先后顺序排列的多个计次时间点tam；

具体的，计数单元包括数据采集单元以及数据处理单元，数据采集单元可以为霍尔传感器，也可以是干簧管，在这里不在具体的限定，有一具体的实施例，数据采集单元包括霍尔传感器，在智能跳绳手柄旋转一周时，霍尔传感器会感应一个电信号，该电信号经过数据处理单元处理后会得用户跳绳的次数以及按时间先后顺序排列的多个计次时间点tam；用户跳绳的次数可以和计次时间点一起输入至一智能终端进行显示，也可以在智能跳绳手柄处直接显示，具体的，在智能跳绳手柄上还设有显示单元，显示单元和计数单元进行连接，霍尔传感器感应的电信号经过数据处理单元处理后，得到用户的跳绳次数，跳绳次数通过显示单元进行显示，方便用户更直观的看到自己的跳绳次数。

一具体的实施例，智能跳绳手柄还可以包括心率采集单元，心率采集单元用于采集用户在跳绳过程中的心率数据，心率采集单元采集的心率数据经过处理后通过显示单元进行显示，心率数据包括跳绳过程中异常心率数据、平均心率数据、最高心率数据；

有一优选方案，智能跳绳手柄还包括语音播报单元，语音播报单元与计数单元、心率采集单元进行连接，语音播报单元用于在用户结束跳绳后，对用户总的跳绳次数以及整个跳绳过程中的心率数据进行语音播报。

有一具体的实施例，智能跳绳手柄上包括电源模块，电源模块安装在智能跳绳手柄设置的电源安装槽内，在安装槽内还设置有电源的充电接口，方便用户对电源模块进行充电。电源模块与显示单元进行连接，显示单元用于显示电源模块所剩的电量，若电源模块的电量不足时，显示单元还可以发出警报的声音，提醒用户进行充电。

智能终端52，智能终端包括图像获取单元521、数据处理单元522、通讯单元523；通讯单元523包括第一通讯单元和第二通讯单元；第一通讯单元与智能跳绳进行通讯，第二通讯单元用于与一云服务器进行通信,进行数据交互，示例性的，智能终端52可以是手机、平板电脑、笔记本电脑或者其它任意可进行数据传输的电子设备。云服务器，用于接收正常跳绳数据，根据正常跳绳数据对当前用户进行成绩统计并进行排名；当然云服务器还可以参赛者的成绩和排名发送至智能终端，由智能终端的显示单元呈现给用户，让用户及时的知道自己的比赛结果，有一具体的实施例，云服务器还可以发送其他用户的比赛成绩至在智能终端52，方便用户进行对比比赛相关数据，方便用户在接下来的训练中，有目的的进行训练。具体的第一通信单元、第二通讯单元均为无线通讯单元，包括红外通讯、蓝牙通讯、wifi、nfc、zigbee。

图像获取单元521用于采集用户跳绳动作视频数据；

数据处理单元522，对跳绳动作视频数据进行处理，通过图像识别算法识别出人体轮廓数据和地面数据，确定人体轮廓数据的特征点数据相对所述地面数据的高度坐标值，获取特征点数据相对地面数据高度坐标值随时间变化的曲线，由曲线得到按时间先后顺序排列的多个起跳时间点tbn；对多个相邻的两个起跳时间点与其对应的计次时间点分别进行拟合处理，获得多个单次起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度，对多个单次起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度进行标准化处理，获得起跳时间点与其对应计次时间点的整体拟合度；若整体拟合度值大于一预设的第一阈值，判断为非正常跳绳数据，若整体拟合度小于所述预设的第一阈值，则判为正常跳绳数据。

有一具体的实施例，智能终端还包括超时检测单元，用于结束长时间没有用户进行跳绳运动的情况。

有一具体的实施例，智能终端还包括人脸识别单元，人脸识别单元用于识别用户是否为参赛者用户，若不是则无法进入图像采集单元进行智能跳绳运动的视频数据的采集。示例性的，智能终端52可以用于信息检录。参与比赛的用户可以预先通过智能终端52录入身份信息和人脸图像，并通过智能终端52将所录入的身份信息和人脸图像上传到云服务器。用户的相关信息经由云服务器同步至人脸识别单元，使得该用户在参加比赛时，人脸识别单元可以识别该用户的身份信息，如果用户通过识别，人脸识别单元会发送信息至图像获取单元进行视频数据采集的工作。

本发明还公开了一种基于云端比赛的智能跳绳防作弊方法，有一具体的实施例，如图7所示，包括：

s1：采集用户跳绳动作视频数据；

s2：对跳绳动作视频数据进行处理，通过图像识别算法识别出人体轮廓数据和地面数据，确定人体轮廓数据的特征点数据相对所述地面数据的高度坐标值，获取特征点数据相对地面数据高度坐标值随时间变化的曲线，由曲线得到按时间先后顺序排列的多个起跳时间点；

s3：由智能跳绳设置的计数传感器，获取按时间先后顺序排列的多个计次时间点；

s4:对多个相邻的两个所述起跳时间点与其对应的所述计次时间点分别进行拟合处理，获得多个单次起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度，对多个单次起跳时间点与其对应的计次时间点的拟合度进行标准化处理，获得起跳时间点与其对应计次时间点的整体拟合度；若整体拟合度大于一预设的第一阈值，判断为非正常跳绳数据，若整体拟合度小于所述预设的第一阈值，则判为正常跳绳数据；

s5:将正常跳绳数据上传至云服务器，云服务器根据所述正常跳绳数据对当前用户进行成绩统计并进行比赛排名。

本发明通过智能终端获取的用户跳绳运动视频数据，对跳绳视频处理后得到人体的轮廓特征点数据相对地面数据高度坐标值随时间变化的曲线；由曲线得到按时间先后顺序排列的多个起跳的时间点，将单次起跳时间点与其相对应单次计次时间点进行拟合计算，获得单次跳起时间点与其对应的计次时间点的拟合度，并对单次跳起时间点与其对应的计次时间点的拟合度标准化处理后得到整体拟合度，由整体拟合度与一预设阀值进行对比，获得正常跳绳数据，并将正常跳绳数据发送至云服务器进行处理，获得用户的成绩与排名，本发明不需要在智能跳绳的手柄端的安装有额外的传感器，可以有效的防止智能跳绳云端比赛中参赛者通过手摇智能跳绳旋转头，而非真实的进行跳绳的作弊行为，由于不需要额外添加传感器，节约了成本。

本发明在智能跳绳设备上不需要添加额外的传感器，减少了智能跳绳功耗，增加了智能跳绳的待机时间。

本发明允许在云端比赛中有拌绳情况的发生，且在出现拌绳情况后，还可以进行准确的判断整个跳绳过程是否发生了作弊行为，增加了云端比赛的多样性。

本发明通过智能终端内设的数据处理单元，数据处理单元可以搭载市面上已售的各种智能终端设备，不需要额外的配置与数据处理单元相适应的硬件设备，增加了智能跳绳设备的适应性。

尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施方式，但是本领域的普通技术人员将意识到，在不脱离由所附的权利要求书公开的本发明的范围和精神的情况下，各种改进、增加以及取代是可以的。