一种对立定跳远的技术性进行分析的方法及装置与流程

1.本发明涉及视频分析技术领域，尤其涉及一种对立定跳远的技术性进行分析的方法及装置。


背景技术：

2.现有的技术中，运动员对自身的运动是否达到预定标准只能通过人为观察来确定，甚至有些时候，人为观察也无法真实确定。
3.因此，如何科学地提高运动员的成绩是目前亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

4.鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的立定跳远的技术性进行分析的方法及装置。
5.第一方面，本发明提供了一种对立定跳远的技术性进行分析的方法，包括：获取包含多个用户的目标视频；基于所述目标视频，确定目标用户的人体骨骼关键点的坐标，所述目标用户为进行立定跳远的用户；获取所述目标用户的人体骨骼关键点的坐标随时间变化的关键点坐标序列；基于所述关键点坐标序列，确定所述目标用户在所述立定跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻；基于所述目标用户的人体骨骼关键点的坐标，对所述目标用户在蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻中各个时刻对应的技术参数进行分析。
6.进一步地，所述基于所述目标视频，确定目标用户的人体骨骼关键点的坐标之前，还包括：采集n组历史用户进行立定跳远的视频样本，所述视频样本中包括各个历史用户的人体骨骼关键点的坐标，n为正整数；利用所述n组历史用户进行立定跳远的视频样本对神经网络模型进行训练，获得人体骨骼关键点坐标确定模型。
7.进一步地，所述基于所述目标视频，确定目标用户的人体骨骼关键点的坐标，包括：将所述目标视频输入所述人体骨骼关键点坐标确定模型中，得到所述目标用户的人体骨骼关键点的坐标。
8.进一步地，所述人体骨骼关键点包括：眼睛、鼻子、肩、腰以及各个肢体关节结点。
9.进一步地，所述获取所述目标用户的人体骨骼点的坐标随时间变化的关键点坐标序列之后，还包括：判断所述关键点坐标序列中是否存在缺失的关键点；
若是，对所述缺失的关键点进行补全处理。
10.进一步地，所述基于所述关键点坐标序列，确定所述目标用户在所述立定跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻，包括：基于所述关键点坐标序列，确定所述目标用户的重心位置；获取所述重心位置随时间变化的重心坐标序列；基于所述重心坐标序列和所述关键点坐标序列，确定所述目标用户在所述立定跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻。
11.进一步地，所述基于所述重心坐标序列和所述关键点坐标序列，确定所述目标用户在所述立定跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻，包括：基于所述重心坐标序列，获取所述目标用户的重心位置最高以及前后的三个时刻，包括：重心位置最高所对应的第一时刻、所述第一时刻之前的重心位置最低所对应的第二时刻以及所述第一时刻之后的重心位置最低所对应的第三时刻；基于所述关键点坐标序列，在所述第二时刻到所述第一时刻的过程中，将所述目标用户的大腿与小腿的夹角最大的时刻，确定为所述起跳时刻；基于所述关键点坐标序列，在所述第一时刻到所述第三时刻的过程中，将所述目标用户的大腿与小腿的夹角最大的时刻，确定为所述落地时刻；在所述起跳时刻之前，基于所述关键点坐标序列，获取所述目标用户的手臂与身体的时钟角；将所述时钟角小于预设角度时的最后一个峰值时刻，确定为所述蓄力时刻。
12.第二方面，本发明提供了一种对立定跳远的技术性进行分析的装置，包括：第一获取模块，用于获取多用户进行立定跳远的目标视频；第一确定模块，用于基于所述目标视频，确定目标用户的人体骨骼关键点的坐标；第二获取模块，用于获取所述目标用户的人体骨骼点的坐标随时间变化的关键点坐标序列；第二确定模块，用于基于所述关键点坐标序列，确定所述目标用户在所述立定跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻；分析模块，用于基于所述目标用户的人体骨骼关键点的坐标，对所述目标用户在蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻中各个时刻对应的技术参数进行分析。
13.第三方面，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法步骤。
14.第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上法步骤。
15.本发明实施例中的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本发明提供了一种对立定跳远的技术性进行分析的方法，包括：获取多用户进行立定跳远的目标视频；基于该目标视频，确定目标用户的人体骨骼关键点的坐标；获取目标用户的人体骨骼点的坐标随时间变化的关键点坐标序列；基于关键点坐标序列，确定目标用户在立定跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻；基于该目标用户的人体骨骼关键点的坐标，对目标用户在蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻中各个时刻对应的技术参数进行分析，进而借助计算机程序，科学地提高运动员的成绩。
附图说明
16.通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考图形表示相同的部件。在附图中：图1示出了本发明实施例中对立定跳远的技术性进行分析的方法的步骤流程示意图；图2示出了本发明实施例中对立定跳远的技术性进行分析的装置的结构示意图；图3示出了本发明实施例中实现对立定跳远的技术性进行分析的方法的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
17.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
18.实施例一本发明的实施例提供了一种对立定跳远的技术性进行分析的方法，如图1所示，包括：s101，获取目标用户进行立定跳远的目标视频；s102，基于目标视频，确定目标用户的人体骨骼关键点的坐标；s103，获取目标用户的人体骨骼关键点的坐标随时间变化的关键点坐标序列；s104，基于关键点坐标序列，确定目标用户在所述立定跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻；s104，基于目标用户的人体骨骼关键点的坐标，对目标用户在蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻中各个时刻对应的技术参数进行分析。
19.s101中，获取多用户的目标视频。
20.首先，在获取的目标视频中可能包括多个用户，其中，包括有非目标用户人物，以及目标用户，接着，对该视频进行处理。非目标用户可以直接当成背景，目标用户即为此次需要分析的用户在具体的处理过程中，需要对采集到的视频每一帧每一帧地进行色彩增强和去模糊的预处理。
21.接着，对处理后的视频进行记录，从而得到该目标视频。
22.即该目标视频即为多个用户的视频。
23.接着，执行s102，基于该目标视频，确定目标用户的人体骨骼关键点的坐标。
24.在该步骤之前，本发明还包括：采集n组历史用户进行立定跳远的视频样本，视频样本中包括多个历史用户的人体骨骼关键点的坐标，n为正整数；利用该n组历史用户进行立定跳远的视频样本对神经网络模型进行训练，获得人体骨骼关键点坐标确定模型。
25.该神经网络模型具体可以是gbdt（gradient boosting decision tree，迭代的决
策树算法模型）、cnn（convolutional neural network，卷积神经网络模型）、rnn（recurrent neural network，递归神经网络模型）等。在本发明实施例中就不再详细赘述了。
26.则在s102中，将该目标视频输入人体骨骼关键点坐标确定模型中，得到目标用户的人体骨骼关键点的坐标。
27.该人体骨骼关键点坐标确定模型能够对进行立定跳远的用户的人体骨骼关键点的坐标进行标注确定。
28.不仅如此，该人体骨骼关键点坐标确定模型还能够对各个人体骨骼关键点的坐标的置信度进行确定。该置信度用于对各个人体骨骼关键点的坐标的可信度进行评分。以提高人体骨骼关键点的坐标的准确性。
29.在确定目标用户时，可以通过该视频中所有用户中占整个画面的面积比例最大的用户，即最靠近镜头的用户确定为目标用户，该目标用户即为此次需要进行分析的用户，即进行立定跳远分析的用户。
30.当然，由于视频中对目标用户的各个人体骨骼关键点的坐标进行标注时，有些人体骨骼关键点会存在缺失的情况。缺失的点以0补齐，以标注该关键点是缺失状态。
31.上述提到的人体骨骼关键点可以是：眼睛、鼻子、肩、腰以及各个肢体关键点，在确定了这些人体骨骼点的坐标之后。
32.执行s103，获取目标用户的人体骨骼点坐标随时间变化的关键点坐标序列。
33.具体是基于该目标视频，获取该目标用户的人体骨骼点坐标随时间变化的关键点坐标序列。
34.在获取该目标用户的人体骨骼关键点的坐标随时间变化的关键点坐标序列之后，还包括：判断关键点坐标序列中是否存在缺失的关键点；若是，则对缺失的关键点进行补全处理。
35.由于摄像机是从左侧对用户拍摄，则用户右侧的区域就拍摄不到，则用户右侧缺失的关键点就以左侧的关键点通过对称进行坐标补全，同理，若从右侧对用户拍摄，用户左侧缺失的关键点就以右侧的关键点通过对称进行坐标补全。
36.当然，若经过上述的补全处理之后，仍然存在空缺的关键点，则通过该关键点坐标序列中的前后帧的相同关键点进行插值补全。
37.通过上述的补全处理之后，使得该关键点坐标序列中每帧图像的关键点都是全的，接着，再对每个关键帧的序列进行savitzky
‑
golay滤波，进而有效地过滤掉序列中的高频成分，从而得到稳定的人体骨骼关键点的关键点坐标序列。
38.接着，执行s104，基于关键点坐标序列，确定目标用户在立定跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻。
39.在确定这三个关键时刻时，具体是：基于关键点坐标序列，确定目标用户的重心位置；获取重心位置随时间变化的重心坐标序列；基于该重心坐标序列，确定目标用户在立定跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻。
40.用户的重心位置可以基于重心确定方式进行确定。比如，可以选取用户身体边缘点，将其连线，从而对多边形进行重心的确定，在此并不作详述。
41.在得到该重心位置随时间变化的重心坐标序列之后，确定三个时刻包括：基于该重心坐标序列，获取目标用户的重心位置最高的三个时刻，包括：重心位置最高所对应的第一时刻、第一时刻之前的重心位置最低所对应的第二时刻以及第一时刻之后的重心位置最低所对应的第三时刻；基于关键点坐标序列，在第二时刻到第一时刻的过程中，将目标用户的大腿与小腿的夹角最大的时刻，确定为起跳时刻；基于关键点坐标序列，在第一时刻到第三时刻的过程中，将目标用户的大腿与小腿的夹角最大的时刻，确定为落地时刻；在起跳时刻之前，基于关键点坐标序列，获取目标用户的手臂与身体的时钟角；将该时钟角小于预设角度时的最后一个峰值时刻，确定为该蓄力时刻。
42.其中，该预设角度为
‑
10度，该
‑
10度是为了避免误差所提出的。该蓄力时刻也是目标用户起跳之前手臂后摆最大的时刻。
43.由此，确定目标用户的三个关键时刻：起跳时刻、落地时刻以及蓄力时刻。由于这三个关键时刻是评价目标用户的运动技术性的关键时刻。
44.在这三个时刻，对目标用户的动作进行分析，能够确定此次立定跳远运动中的技术参数。
45.因此，s105中，基于人体骨骼坐标关键点的坐标，对目标用户在蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻中各个时刻对应的技术参数进行分析。
46.这里的技术参数包括：在蓄力时刻的手臂预摆角，膝关节蓄力角；起跳角度以及起跳重心速度；重心腾空高度，腾空折叠角度；落地角度、落地时重心
‑
膝盖
‑
脚踝的角度。
47.通过对上述这些技术性能分析，可以为目标用户提供立定跳远的各项分解参数，通过对这些分解参数的评判，确定目标用户在进行立定跳远的过程中哪个步骤还不够完善，进而在后期运动中主要针对该步骤进行提升，进而科学地提高运动成绩。
48.本发明实施例中的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：本发明提供了一种对立定跳远的技术性进行分析的方法，包括：获取包含多个用户进行立定跳远的目标视频；基于该目标视频，确定目标用户的人体骨骼关键点的坐标；获取目标用户的人体骨骼点的坐标随时间变化的关键点坐标序列；基于关键点坐标序列，确定目标用户在立定跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻；基于该目标用户的人体骨骼关键点的坐标，对目标用户在蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻中各个时刻对应的技术参数进行分析，进而借助计算机程序，科学地提高运动员的成绩。
49.实施例二基于相同的发明构思，本发明还提供了一种对立定跳远的技术性进行分析的装置，如图2所示，包括：第一获取模块201，用于获取包含多个用户的目标视频；确定模块202，用于基于所述目标视频，确定目标用户的人体骨骼关键点的坐标，所述目标用户为进行立定跳远的用户；第二获取模块203，用于获取所述目标用户的人体骨骼关键点的坐标随时间变化的关键点坐标序列；第二确定模块204，用于基于所述关键点坐标序列，确定所述目标用户在所述立定
跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻；分析模块205，用于基于所述目标用户的人体骨骼关键点的坐标，对所述目标用户在蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻中各个时刻对应的技术参数进行分析。
50.在一种可选的实施方式，还包括：采样模块，用于采集n组历史用户进行立定跳远的视频样本，所述视频样本中包括各个历史用户的人体骨骼关键点的坐标，n为正整数；训练模块，用于利用所述n组历史用户进行立定跳远的视频样本对神经网络模型进行训练，获得人体骨骼关键点坐标确定模型。
51.在一种可选的实施方式中，第一确定模块，用于：将所述目标视频输入所述人体骨骼关键点坐标确定模型中，得到所述目标用户的人体骨骼关键点的坐标。
52.在一种可选的实施方式中，所述人体骨骼关键点包括：眼睛、鼻子、肩、腰以及各个肢体关节结点。
53.在一种可选的实施方式中，还包括：补全处理模块，用于判断所述关键点坐标序列中是否存在缺失的关键点；若是，对所述缺失的关键点进行补全处理。
54.在一种可选的实施方式中，第二确定模块，包括：第一确定子单元，用于基于所述关键点坐标序列，确定所述目标用户的重心位置；获取单元，用于获取所述重心位置随时间变化的重心坐标序列；第二确定子单元，用于基于所述重心坐标序列和所述关键点坐标序列，确定所述目标用户在所述立定跳远运动中的蓄力时刻、起跳时刻、落地时刻。
55.在一种可选的实施方式中，第二确定子单元，用于：基于所述重心坐标序列，获取所述目标用户的重心位置最高以及前后的三个时刻，包括：重心位置最高所对应的第一时刻、所述第一时刻之前的重心位置最低所对应的第二时刻以及所述第一时刻之后重心位置最低所对应的第三时刻；基于所述关键点坐标序列，在所述第二时刻到所述第一时刻的过程中，将所述目标用户的大腿与小腿的夹角最大的时刻，确定为所述起跳时刻；基于所述关键点坐标序列，在所述第一时刻到所述第三时刻的过程中，将所述目标用户的大腿与小腿的夹角最大的时刻，确定为所述落地时刻；在所述起跳时刻之前，基于所述关键点坐标序列，获取所述目标用户的手臂与身体的时钟角；将所述时钟角小于预设角度时的最后一个峰值时刻，确定为所述蓄力时刻。
56.实施例三基于相同的发明构思，本发明实施例提供了一种计算机设备，如图3所示，包括存储器304、处理器302及存储在存储器304上并可在处理器302上运行的计算机程序，所述处理器302执行所述程序时实现上述对立定跳远的技术性进行分析的方法的步骤。
57.其中，在图3中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之
类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口306在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
58.实施例四基于相同的发明构思，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述对立定跳远的技术性进行分析的方法的步骤。
59.在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
60.在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
61.类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
62.本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书（包括伴随的权利要求、摘要和附图）中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书（包括伴随的权利要求、摘要和附图）中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
63.此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
64.本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器（dsp）来实现根据本发明实施例的对立定跳远的技术性进行
分析的装置、计算机设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序（例如，计算机程序和计算机程序产品）。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
65.应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。