一种赛况展示方法、装置、计算机设备及可读存储介质与流程

1.本公开涉及增强现实技术领域，具体而言，涉及一种赛况展示方法、装置、计算机设备及可读存储介质。


背景技术：

2.目前，人们在观看体育赛事时，例如体操、跳水、花样滑冰等，大多是坐在体育馆、体育场的观众席现场观看，或者是坐在电视、电脑等显示设备前，观看运动员运动，在运动员进行比赛或者表演完成后，有现场的赛事解说才能了解赛况信息，并且播放得分等信息，用户了解运动信息和比赛内容具有时间差，观赛过程呈现内容局限、呆板。


技术实现要素：

3.本公开实施例至少提供一种赛况展示方法、装置、计算机设备及可读存储介质。
4.第一方面，本公开实施例提供了一种赛况展示方法，所述方法包括：
5.根据增强现实ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象；
6.获取所述目标运动对象呈现出的运动动作的动作解析信息；
7.基于所述动作解析信息以及所述现实场景图像，控制所述ar设备展示所述目标运动对象呈现所述运动动作时的ar特效。
8.这样，通过ar设备拍摄的现实场景图像确定目标运动对象，并根据目标运动对象的动作解析信息以及现实场景图像，通过ar设备展示目标运动对象运动的ar特效，可以使得所展示的比赛内容更加丰富多彩，给用户提供更加直观多样的赛事内容，并且可以帮助用户及时和实时的了解运动员的动作解析信息，使得用户的观看更加具有针对性。
9.在一种可选的实施方式中，所述根据ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象，包括：
10.确定与所述现实场景图像匹配的目标赛事类型；
11.从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，确定正在呈现与所述目标赛事类型匹配的运动类型的所述目标运动对象。
12.这样，通过所述现实场景图像匹配的目标赛事类型确定目标运动对象，可以具有针对性的确定要展示ar效果的对象，使得后的动作解析信息的获取和呈现具有针对性，有助于提高内容呈现的准确性和针对性。
13.在一种可选的实施方式中，所述根据ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象，包括：
14.从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，识别与预设的参赛人脸数据库中存储的参赛者面部特征相匹配的运动对象；将识别出的运动对象确定为处于运动状态的目标运动对象；或者，
15.获取与所述现实场景图像呈现的赛事信息匹配的参赛标识；从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，识别出携带有所述参赛标识的运动对象；将识别出的运动对象
确定为处于运动状态的目标运动对象；或者，
16.基于用户对所述现实场景图像中的至少一个运动对象的选择操作，确定处于运动状态的目标运动对象。
17.这样，通过人脸识别确定目标运动对象，或者通过参赛标识确定目标运动对象，或者通过用户的选择确定目标运动对象，可以通过不同方式确定目标运动对象，可以实现针对不同的情况下目标运动对象之间的识别切换。
18.在一种可选的实施方式中，所述动作解析信息包括动作评分结果；所述获取所述目标运动对象呈现出的运动动作的动作解析信息，包括：
19.通过设置于现实场景中的图像采集设备采集的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像，识别所述目标运动对象的运动姿势信息，以及所述运动姿势信息对应的运动姿势类别；所述运动姿势信息中包括多个关键点的位置信息；
20.确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则以及识别出的所述运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果。
21.这样，不仅可以实现目标运动对象的动作解析，还可以针对目标运动对象的动作进行评分，展示动作评分结果，有助于帮助用户了解目标运动员的运动标准性以及评分结果，增加赛事信息呈现的丰富性。
22.在一种可选的实施方式中，所述确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则，以及识别出的所述运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果，包括：
23.获取预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则；
24.确定与所述运动姿势信息对应的标准动作和所述运动姿势信息指示的运动姿势之间的相似度；
25.根据所述评分规则指示的标准动作与动作得分之间的映射关系，以及所述运动姿势信息对应的相似度，确定所述目标运动对象的动作评分结果。
26.在一种可选的实施方式中，所述动作解析信息还包括表情评分结果，所述方法还包括：
27.通过设置于现实场景中的图像采集设备采集的现实场景的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像，识别所述目标运动对象的表情信息；
28.获取基于所述表情信息确定出的所述目标运动对象的表情评分结果；
29.基于所述表情评分结果和所述动作评分结果，确定所述动作解析信息所包括的、所述目标运动对象的综合评分结果。
30.这样，增加目标对象的运动过程中的表情评分结果，可以实现对目标运动对象的运动情况的详细解析，通过表情评分结果和动作评分结果确定目标运动对象的综合评分结果，有助于进一步丰富对目标运动对象的分析结果，有助于帮助用户更加了解目标运动员的运动标准性以及评分结果，增加赛事信息呈现的丰富性。
31.在一种可选的实施方式中，将图像采集设备采集的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像作为目标图像，通过以下步骤识别出所述运动姿势类别：
32.基于连续多帧所述目标图像，确定所述目标运动对象呈现的整套动作，其中，所述整套动作中包括多种运动姿势类别以及每种运动姿势类别对应的运动姿势信息。
33.这样，通过图像识别等方式，不仅可以对目标运动对象的单个动作进行识别，还可
以识别整套动作，可以增加信息解释的适配性，有助于提高对目标运动对象进行动作识别的准确性。
34.在一种可选的实施方式中，所述确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则，以及识别出的所述运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果，包括：
35.基于与所述整套动作对应的评分规则或者与所述整套动作中每个所述运动姿势类别对应的评分规则，确定所述整套动作中每种所述运动姿势信息所指示的运动姿势的评分；
36.基于确定的每种所述运动姿势信息对应的评分，确定所述目标运动对象的动作评分结果。
37.这样，通过整套动作中每个动作的评分确定目标运动对象整体的综合得分，可以更加细致的对目标运动对象的动作进行评分，使得评分更加准确和具有针对性。
38.在一种可选的实施方式中，所述基于所述动作解析信息以及所述现实场景图像，在所述ar设备展示所述目标运动对象呈现所述运动动作时的ar特效，包括：
39.根据所述目标运动对象在所述现实场景图像中的运动位置，以及预设的特效显示区域与所述目标运动对象之间的相对位置关系，确定所述动作解析信息在所述现实场景图像中的展示区域；
40.在所述ar设备中展示所述现实场景图像，并将所述动作解析信息叠加展示在所述现实场景图像中的展示区域处。
41.这样，通过确定显示区域，并且在显示区域中展示ar特效数据，可以及时、有效和有针对性的对目标运动对象的信息进行呈现，提高赛事呈现内容的丰富性，随着目标运动器械的运动直观的体现出运动信息。
42.第二方面，本公开实施例还提供一种赛况展示装置，所述装置包括：
43.目标确定模块，用于根据增强现实ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象；
44.信息获取模块，用关于获取所述目标运动对象呈现出的运动动作的动作解析信息；
45.赛况展示模块，用于基于所述动作解析信息以及所述现实场景图像，控制所述ar设备展示所述目标运动对象呈现所述运动动作时的ar特效。
46.在一种可选的实施方式中，所述目标确定模块具体用于：
47.确定与所述现实场景图像匹配的目标赛事类型；
48.从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，确定正在呈现与所述目标赛事类型匹配的运动类型的所述目标运动对象。
49.在一种可选的实施方式中，所述目标确定模块具体用于：
50.从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，识别与预设的参赛人脸数据库中存储的参赛者面部特征相匹配的运动对象；将识别出的运动对象确定为处于运动状态的目标运动对象；或者，
51.获取与所述现实场景图像呈现的赛事信息匹配的参赛标识；从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，识别出携带有所述参赛标识的运动对象；将识别出的运动对象确定为处于运动状态的目标运动对象；或者，
52.基于用户对所述现实场景图像中的至少一个运动对象的选择操作，确定处于运动状态的目标运动对象。
53.在一种可选的实施方式中，所述信息获取模块具体用于：
54.通过设置于现实场景中的图像采集设备采集的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像，识别所述目标运动对象的运动姿势信息，以及所述运动姿势信息对应的运动姿势类别；所述运动姿势信息中包括多个关键点的位置信息；
55.确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则以及识别出的所述运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果。
56.在一种可选的实施方式中，所述信息获取模块在用于确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则，以及识别出的所述运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果时，具体用于：
57.获取预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则；
58.确定与所述运动姿势信息对应的标准动作和所述运动姿势信息指示的运动姿势之间的相似度；
59.根据所述评分规则指示的标准动作与动作得分之间的映射关系，以及所述运动姿势信息对应的相似度，确定所述目标运动对象的动作评分结果。
60.在一种可选的实施方式中，所述动作解析信息还包括表情评分结果，所述装置还包括综合评分模块，所述综合评分模块用于：
61.通过设置于现实场景中的图像采集设备采集的现实场景的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像，识别所述目标运动对象的表情信息；
62.获取基于所述表情信息确定出的所述目标运动对象的表情评分结果；
63.基于所述表情评分结果和所述动作评分结果，确定所述动作解析信息所包括的、所述目标运动对象的综合评分结果。
64.在一种可选的实施方式中，将图像采集设备采集的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像作为目标图像，所述信息获取模块用于通过以下步骤识别出所述运动姿势类别：
65.基于连续多帧所述目标图像，确定所述目标运动对象呈现的整套动作，其中，所述整套动作中包括多种运动姿势类别以及每种运动姿势类别对应的运动姿势信息。
66.在一种可选的实施方式中，所述信息获取模块在用于确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则，以及识别出的所述运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果时，具体用于：
67.基于与所述整套动作对应的评分规则或者与所述整套动作中每个所述运动姿势类别对应的评分规则，确定所述整套动作中每种所述运动姿势信息所指示的运动姿势的评分；
68.基于确定的每种所述运动姿势信息对应的评分，确定所述目标运动对象的动作评分结果。
69.在一种可选的实施方式中，所述赛况展示模块具体用于：
70.根据所述目标运动对象在所述现实场景图像中的运动位置，以及预设的特效显示区域与所述目标运动对象之间的相对位置关系，确定所述动作解析信息在所述现实场景图
像中的展示区域；
71.在所述ar设备中展示所述现实场景图像，并将所述动作解析信息叠加展示在所述现实场景图像中的展示区域处。
72.第三方面，本公开实施例还提供一种计算机设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述赛况展示方法的步骤。
73.第四方面，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述赛况展示方法的步骤。
74.本公开实施例提供的赛况展示方法、装置、计算机设备及可读存储介质，通过根据增强现实ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象；获取所述目标运动对象呈现出的运动动作的动作解析信息；基于所述动作解析信息以及所述现实场景图像，控制所述ar设备展示所述目标运动对象呈现所述运动动作时的ar特效。
75.这样，通过ar设备拍摄的现实场景图像确定目标运动对象，并根据目标运动对象的动作解析信息以及现实场景图像，通过ar设备展示目标运动对象运动的ar特效，可以使得所展示的比赛内容更加丰富多彩，给用户提供更加直观多样的赛事内容，并且可以帮助用户及时和实时的了解运动员的动作解析信息，使得用户的观看更加具有针对性。
76.为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
77.为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
78.图1为本公开实施例提供一种的赛况展示方法的流程图；
79.图2为本公开实施例中ar设备拍摄的现实场景图像的示意图；
80.图3为本公开实施例中动作解析信息的获取方式的流程图；
81.图4为本公开实施例的ar特效显示的示意图；
82.图5为本公开实施例提供的一种赛况展示装置的示意图之一；
83.图6为本公开实施例提供的一种赛况展示装置的示意图之二；
84.图7为本公开实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
85.为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的
实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
86.经研究发现，目前人们在观看体育赛事时，例如体操、跳水、花样滑冰等，大多是坐在体育馆、体育场的观众席现场观看，或者是坐在电视、电脑等显示设备前，观看运动员运动，在运动员进行比赛或者表演完成后，有现场的赛事解说才能了解赛况信息，并且播放得分等信息，用户了解运动信息和比赛内容具有时间差，观赛过程中呈现的内容局限、呆板。
87.基于上述研究，本公开提供了一种赛况展示方法，通过ar设备拍摄的现实场景图像确定目标运动对象，并根据目标运动对象的动作解析信息以及现实场景图像，通过ar设备展示目标运动对象运动的ar特效，可以使得所展示的比赛内容更加丰富多彩，给用户提供更加直观多样的赛事内容，并且可以帮助用户及时和实时的了解运动员的动作解析信息，使得用户的观看更加具有针对性。
88.针对以上方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。
89.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
90.为便于对本实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种赛况展示方法进行详细介绍，本公开实施例所提供的赛况展示方法的执行主体一般为具有一定计算能力的计算机设备，该计算机设备例如包括：终端设备或服务器或其它处理设备，终端设备可以为用户设备(user equipment，ue)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(personal digital assistant，pda)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该赛况展示方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
91.下面对本公开实施例提供的赛况展示方法加以说明。
92.请参阅图1，图1为本公开实施例提供一种的赛况展示方法的流程图。如图1中所示，所述方法包括：
93.s101：根据增强现实ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象。
94.该步骤中，在用户观赛的时，可以使用ar设备拍摄比赛现场的现实场景图像，然后可以根据拍摄的所述现实场景图像，通过对所述现实场景图像进行图像解析、人像识别等方式，来确定处于运动状态的目标运动对象。
95.其中，ar设备拍摄的现实场景图像，可以是用户在比赛现场观赛时，所拍摄的包含比赛内容的现实场景的图像，也可以用户在通过显示设备(例如电脑、电视等)观看赛事转播时，拍摄的显示设备上所播放的比赛内容的图像。
96.本公开实施例中，ar设备为具有ar功能的智能设备，在一些可能的实施例中，ar设备包括但不限于：手机、平板电脑、ar眼镜等能够呈现增强现实效果的电子设备。也即，该ar设备可以是前述具有一定计算能力的电子设备中的终端设备。ar设备可以内置图像采集部件也可以外接图像采集部件，在ar设备进入工作状态后，可以通过图像采集部件实时拍摄
现实场景图像。
97.示例性的，请参阅图2，图2为本公开实施例中ar设备拍摄的现实场景图像的示意图。如图2中所示，ar设备拍摄到现实场景图像200，在现实场景图像200所呈现的画面中，运动员210正在进行吊环比赛或者表演等，旁边还有一个裁判或者其他身份的工作人员220，这样，即可从现实场景图像200中确定出与动员210为目标运动对象。
98.这样，通过ar设备拍摄的现实场景图像确定目标运动对象，可以有针对性得到需要展示ar特效的目标运动对象，可以在增加比赛内容的丰富多彩的展现形式的同时，可以使展示更加具有针对性。
99.下面，结合一些具体实施例，对本公开实施例的步骤s101进行说明。
100.在一些可能的实施例中，根据增强现实ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象，可以是通过以下步骤实现：
101.确定与所述现实场景图像匹配的目标赛事类型；从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，确定正在呈现与所述目标赛事类型匹配的运动类型的所述目标运动对象。
102.该步骤中，在得到所述现实场景图像后，可以通过图像识别技术等，从所述现实场景图像中识别出与赛事相关的特征，继而通过与赛事相关的特征确定出与所述现实场景图像匹配的目标赛事类型，还可以是通过获取所述现实场景图像的拍摄地点和/或拍摄时间等信息，然后通过预设的赛事信息进行匹配，从而确定出与所述现实场景图像匹配的目标赛事类型，再者，可以通过图像识别、深度学习等方式识别出所述现实场景图像所呈现出的至少一个运动对象，然后从识别出的至少一个运动对象中，确定和所述目标赛事类型匹配的、并且还只能在运动的运动对象，作为目标运动对象。
103.示例性的，如图2中所示，在现实场景图像200中，除了正在进行吊环比赛的运动员210，还有运动员230，例如通过现实场景图像200中识别出的特征，确定出目前时间段正在进行吊环比赛，在吊环比赛结束后，才会进行花样体操的比赛或者表演，即运动员230在进行的运动项目，此时，即可将运动员210确定为目标运动对象。
104.这样，通过所述现实场景图像匹配的目标赛事类型确定目标运动对象，可以具有针对性的确定要展示ar效果的对象，使得后的动作解析信息的获取和呈现具有针对性，有助于提高内容呈现的准确性和针对性。
105.在一些可能的实施例中，根据增强现实ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象，还可以是通过以下步骤实现：
106.从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，识别与预设的参赛人脸数据库中存储的参赛者面部特征相匹配的运动对象；将识别出的运动对象确定为处于运动状态的目标运动对象。
107.该步骤中，在通过图像识别、深度学习等方式识别出所述现实场景图像所呈现出的至少一个运动对象之后，可以通过例如人脸匹配的方式，将得到的每个运动对象去与预设的参赛人脸数据库中存储的参赛者面部特征进行匹配，得到匹配的运动对象，即可将匹配出的运动对象确定为处于运动状态的目标运动对象。
108.其中，预设的参赛人脸数据库，可以是预先获取的，也看是在需要进行人脸匹配的时候去获取。参赛人脸数据库，可以是指参赛人员，预先在报名或者入场检阅等环节，通过面部采集得到的存储有参赛者面部特征和参赛者信息的数据库。
109.示例性的，如图2中所示，在现实场景图像200中，除了正在进行吊环比赛的运动员210，还有运动员230，可以将运动员210和运动员230分别与参赛人脸数据库中存储的参赛者面部特征相匹配，相应的，如果目前在进行的是吊环比赛，即可以与吊环比赛的参赛人脸数据库进行匹配，而如果目前在进行的是花样体操的比赛，即可以与花样体操比赛的参赛人脸数据库进行匹配，假设目前正在进行的是吊环比赛，通过于吊环比赛的参赛人脸数据库的匹配，即可得出想匹配的是运动员210，此时，即可将运动员210作为处于运动状态的目标运动对象。
110.在一些可能的实施例中，根据增强现实ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象，还可以是通过以下步骤实现：
111.获取与所述现实场景图像呈现的赛事信息匹配的参赛标识；从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，识别出携带有所述参赛标识的运动对象；将识别出的运动对象确定为处于运动状态的目标运动对象。
112.该步骤中，在确定出出所述现实场景图像所呈现出的赛事信息和至少一个运动对象后，可以获取与确定出的赛事信息匹配的参赛标识，其中，参赛标识可以是运动对象在参赛时的服装类型、服装上贴附的相关字样等标识、服装上的参赛编号等，然后，可以从识别出的至少一个运动对象中，得到写到有所述参赛表示的运动员对象，此运动对象即可认为是处于运动状态的目标运动对象。
113.示例性的，如图2中所示，在现实场景图像200中，除了正在进行吊环比赛的运动员210，有运动员230，例如此时正在进行的是吊环比赛，参加吊环比赛者所穿运动服上都会贴附有五角星的参赛标识，相应的，就可以将胸前贴有五角星标识的运动员210，作为处于运动状态的目标运动对象，反之，如果此时正在进行花样体操比赛，参加花样体操的参赛者均需身穿相应的体操服，那么即可以将身着相应的体操服的运动员230，作为处于运动状态的目标运动对象。
114.在一些可能的实施例中，根据增强现实ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象，还可以是通过以下步骤实现：
115.基于用户对所述现实场景图像中的至少一个运动对象的选择操作，确定处于运动状态的目标运动对象。
116.其中，用户对所述现实场景图像中的至少一个运动对象的选择操作，可以是用户在ar设备施加的选择操作，也可以是用户在呈现ar赛事的终端设备施加的选择操作。
117.这样，通过人脸识别确定目标运动对象，或者通过参赛标识确定目标运动对象，或者通过用户的选择确定目标运动对象，可以通过不同方式确定目标运动对象，可以实现针对不同的情况下目标运动对象之间的识别切换。
118.s102：获取所述目标运动对象呈现出的运动动作的动作解析信息。
119.该步骤中，在识别出所述目标运动对象后，为了可以为用户呈现更多的赛事信息和实时赛况，可以获取所述目标运动对象在展现出的运动动作相应的动作解析信息。
120.其中，所述动作解析信息，可以所述目标运动对象所呈现的当前的单个分解动作所述对应的动作信息，例如踢腿、倒立、绕杆等等体育动作，还可以是包含所述目标运动对象所呈现的当前的单个分解动作的整套动作的动作信息，例如跳水中，跳水动作201，表示第二组向后跳水翻转半周的整套动作。
121.此外，所述动作解析信息除了可以包含动作本身的信息，如动作解释、动作完成度、动作比对等信息之外，还可以包含对所述目标运动对象进行此次动作的评分，例如评分预测，或者评委等的实时打分等。
122.下面，结合一些具体实施例，对本公开实施例的步骤s102进行说明。
123.相应的，在一些可能的实施例中，所述动作解析信息可以包括动作评分结果，请参阅图3，图3为本公开实施例中动作解析信息的获取方式的流程图。如图3中所示，所述获取所述目标运动对象呈现出的运动动作的动作解析信息，可以包括：
124.s1021：通过设置于现实场景中的图像采集设备采集的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像，识别所述目标运动对象的运动姿势信息，以及所述运动姿势信息对应的运动姿势类别；所述运动姿势信息中包括多个关键点的位置信息。
125.该步骤中，可以是对设置于现实场景中的图像采集设备采集的现场赛事图像，或者对所述ar设备采集的所述现实场景图像，通过图像识别技术等进行识别，例如通过识别所述目标运动对象身体上的多个关键点的位置信息，例如手、脚、退、头等关键点的位置信息，以识别出所述目标运动对象的四肢的位置和姿势等，以及主体的位置和相对姿势关系等，从而得出所述目标运动对象的运动姿势信息，以及所述运动姿势信息对应的运动姿势类别。
126.其中，所述运动姿势信息中包括多个关键点的位置信息。关键点可以是所述目标运动对象的四肢、头部、腰部等等。
127.在具体的实施例中，在比赛场地中，可以部署有至少一个图像采集设备，每个图像采集设备可以设置比赛场地中的不同位置，以从不同角度来拍摄比赛场景，从而可以综合得到比赛的综合图像，即所述现场赛事图像，也可以是以不同的角度拍摄比赛场景，得到不同角度的图像，即不同角度的所述现场赛事图像。
128.示例性的，例如图2中的运动员210，通过图像识别技术，可以识别从图中识别出运动员210的手、胳膊、腿部等关键点的位置信息，从而得知运动员210目前正处于吊环下部，并且此时腿部收紧后仰，从而可以得知运动员210例如正在呈现动作a，相对应的属于运动姿势类别b。
129.在体育比赛中，一般运动员都是呈现连续的多个动作，以呈现相应的整套技术动作，因此，本公开实施例中，还可以对所述目标运动的整套动作进行识别。
130.相应的，在一些可能的实施例中，可以将图像采集设备采集的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像作为目标图像，从而可以通过以下步骤识别出所述运动姿势类别：
131.基于连续多帧所述目标图像，确定所述目标运动对象呈现的整套动作，其中，所述整套动作中包括多种运动姿势类别以及每种运动姿势类别对应的运动姿势信息。
132.其中，连续多帧所述目标图像，可以包括当前获取的当前目标图像，以及当前目标图像之前拍摄并存储的在先目标图像。
133.具体的，可以是分别对每帧所述目标图像进行识别，识别出每帧所述目标图像中呈现的单个分解动作，再结合每帧所述目标图像的拍摄时间，以每个拍摄时间对应的分解动作，确定所述目标运动对象呈现的整套动作。
134.s1022：确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则以及识别出的所述
运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果。
135.在确定出所述目标运动的所述运动姿势信息和对应的所述运动姿势类别后，可以结合与所述运动姿势类别对应的评分规则，对所述目标运动对象此次的呈现的动作进行评分，从而，在该步骤中，可以确定所述目标运动对象的动作评分结果。
136.其中，基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则以及识别出的所述运动姿势信息对所述目标运动对象进行评分的动作评分结果，可以是在终端设备侧进行执行，也可以在后台侧进行执行。
137.在一种具体的实时方式中，确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则，以及识别出的所述运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果，可以是获取预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则，其中，可以在后台服务器侧或者终端设备侧预先存储有各中类别的运姿势所对应的评分规则，然后可以通过将所述运动姿势信息中记载的所述目标运动对象的运动姿势，与对应的所述运动姿势类别中所包含的标准动作进行比对，从而确定与所述运动姿势信息对应的标准动作和所述运动姿势信息指示的运动姿势之间的相似度，接着可以根据所述评分规则指示的标准动作与动作得分之间的映射关系，以及所述运动姿势信息对应的相似度，确定所述目标运动对象的动作评分结果。
138.在一种可能的实时方式中，所述动作解析信息还可以包括表情评分结果，相应的，所述方法还可以包括：
139.通过设置于现实场景中的图像采集设备采集的现实场景的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像，识别所述目标运动对象的表情信息；获取基于所述表情信息确定出的所述目标运动对象的表情评分结果；基于所述表情评分结果和所述动作评分结果，确定所述动作解析信息所包括的、所述目标运动对象的综合评分结果。
140.其中，所述表情信息，可以是指所述目标运动对象在呈现运动动作的过程中，面部上的面部表情，或者面部上面部表情的变化。
141.示例性的，例如目标运动对象在呈现相应的运动动作时，面部表情会比较轻松，比如面带微笑等，也可能会比较吃力，比如眉头紧锁等。这样，通过结合表情信息，可以分析出所述目标运动对象在完成相应运动姿势的时候，是比较轻松流畅，还是比较紧张有难度，可以侧面帮助评判所述目标运动对象对运动姿势的完成度，还可以用于辨别所述目标运动员在完成动作过程中是否有一定的美感。
142.其中，获取基于所述表情信息确定出的所述目标运动对象的表情评分结果，可以是通过识别所述目标运动对象的面部关键点特征，通过面部关键点特征及相对的表情评分规则，对所述目标运动对象进行表情评分，以得到表情评分结果。
143.其中，基于所述表情评分结果和所述动作评分结果，确定所述动作解析信息所包括的、所述目标运动对象的综合评分结果，可以是根据所述动作评分结果和所述表情评分结果，在综合评分结果中所占的相应比例，来进行计算得出综合评分结果。相应的，所述动作评分结果和所述表情评分结果在综合评分结果中所占的比例，可以是根据不同的所述运动姿势类别进行划分，例如有的姿势类别比较难，则动作部分可以占比相对高一些，表情部分可以占比相对低一些，反之，如果姿势类别比较简单，可以动作部分可以占比相对低一些，表情部分可以占比相对高一些。
144.相应的，在识别所述目标运动对象的整套动作的情况下，可以对所述目标运动员
的整套动作进行评分。
145.具体的，所述确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则，以及识别出的所述运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果，可以是基于与所述整套动作对应的评分规则或者与所述整套动作中每个所述运动姿势类别对应的评分规则，确定所述整套动作中每种所述运动姿势信息所指示的运动姿势的评分，再基于确定的每种所述运动姿势信息对应的评分，确定所述目标运动对象的动作评分结果。
146.s103：基于所述动作解析信息以及所述现实场景图像，控制所述ar设备展示所述目标运动对象呈现所述运动动作时的ar特效。
147.该步骤中，在得到所述动作解析信息后，可以在所述ar设备呈现于所述现实场景图像对应的赛事内容时，展示所述目标运动对象呈现所述运动动作时的ar特效，例如展示所述动作解析信息。
148.具体的，控制所述ar设备展示所述目标运动对象呈现所述运动动作时的ar特效，可以是先根据所述目标运动对象在所述现实场景图像中的运动位置，以及预设的特效显示区域与所述目标运动对象之间的相对位置关系，确定所述动作解析信息在所述现实场景图像中的展示区域，然后在所述ar设备中展示所述现实场景图像，并将所述动作解析信息叠加展示在所述现实场景图像中的展示区域处。
149.其中，所述目标运动对象在所述现实场景图像中的运动位置，可以是通过所述现实场景图像，或者设置于现实场景中的图像采集设备采集的现场赛事图像，确定出所述目标运动对象在真实场景的三维场景坐标系下的真实位置信息，然后结合拍摄图像的图像采集设备或者ar设备的设备坐标系与三维场景坐标系之间的对应关系，确定出的所述目标运动对象在所述现实场景图像中的运动位置。
150.其中，预设的特效显示区域与所述目标运动对象之间的相对位置关系，可以是预先设置的相对位置关系，也可以是根据所呈现的赛事画面中的各种运动对象和场景物体，或者所述呈现画面的范围大小等，设置的两者相对位置关系。
151.这样，通过确定展示区域，实现动作解析信息的叠加显示，可以是的特效信息的展示更加具有针对性。
152.示例性的，请参阅图4，图4为本公开实施例的ar特效显示的示意图。如图4中所示，在通过ar设备等呈现运动员410的运动画面时，可以在相应的展示区域处，显示与运动员410对应的动作解析信息420。
153.本公开实施例提供的赛况展示方法，通过根据增强现实ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象；获取所述目标运动对象呈现出的运动动作的动作解析信息；基于所述动作解析信息以及所述现实场景图像，控制所述ar设备展示所述目标运动对象呈现所述运动动作时的ar特效。
154.这样，通过ar设备拍摄的现实场景图像确定目标运动对象，并根据目标运动对象的动作解析信息以及现实场景图像，通过ar设备展示目标运动对象运动的ar特效，可以使得所展示的比赛内容更加丰富多彩，给用户提供更加直观多样的赛事内容，并且可以帮助用户及时和实时的了解运动员的动作解析信息，使得用户的观看更加具有针对性。
155.本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功
能和可能的内在逻辑确定。
156.基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了与赛况展示方法对应的赛况展示装置，由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述赛况展示方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
157.请参阅图5至图6，图5为本公开实施例提供的一种赛况展示装置的示意图之一，图6为本公开实施例提供的一种赛况展示装置的示意图之二。如图5中所示，赛况展示装置500包括：
158.目标确定模块510，用于根据增强现实ar设备拍摄的现实场景图像，确定处于运动状态的目标运动对象。
159.信息获取模块520，用关于获取所述目标运动对象呈现出的运动动作的动作解析信息。
160.赛况展示模块530，用于基于所述动作解析信息以及所述现实场景图像，控制所述ar设备展示所述目标运动对象呈现所述运动动作时的ar特效。
161.在一种可选的实施方式中，所述目标确定模块510具体用于：
162.确定与所述现实场景图像匹配的目标赛事类型；
163.从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，确定正在呈现与所述目标赛事类型匹配的运动类型的所述目标运动对象。
164.在一种可选的实施方式中，所述目标确定模块510具体用于：
165.从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，识别与预设的参赛人脸数据库中存储的参赛者面部特征相匹配的运动对象；将识别出的运动对象确定为处于运动状态的目标运动对象；或者，
166.获取与所述现实场景图像呈现的赛事信息匹配的参赛标识；从所述现实场景图像中的至少一个运动对象中，识别出携带有所述参赛标识的运动对象；将识别出的运动对象确定为处于运动状态的目标运动对象；或者，
167.基于用户对所述现实场景图像中的至少一个运动对象的选择操作，确定处于运动状态的目标运动对象。
168.在一种可选的实施方式中，所述信息获取模块520具体用于：
169.通过设置于现实场景中的图像采集设备采集的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像，识别所述目标运动对象的运动姿势信息，以及所述运动姿势信息对应的运动姿势类别；所述运动姿势信息中包括多个关键点的位置信息；
170.确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则以及识别出的所述运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果。
171.在一种可选的实施方式中，所述信息获取模块520在用于确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则，以及识别出的所述运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果时，具体用于：
172.获取预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则；
173.确定与所述运动姿势信息对应的标准动作和所述运动姿势信息指示的运动姿势之间的相似度；
174.根据所述评分规则指示的标准动作与动作得分之间的映射关系，以及所述运动姿
势信息对应的相似度，确定所述目标运动对象的动作评分结果。
175.在一种可选的实施方式中，所述动作解析信息还包括表情评分结果，如图6中所示，所述装置还包括综合评分模块540，所述综合评分模块540用于：
176.通过设置于现实场景中的图像采集设备采集的现实场景的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像，识别所述目标运动对象的表情信息；
177.获取基于所述表情信息确定出的所述目标运动对象的表情评分结果；
178.基于所述表情评分结果和所述动作评分结果，确定所述动作解析信息所包括的、所述目标运动对象的综合评分结果。
179.在一种可选的实施方式中，将图像采集设备采集的现场赛事图像，或者所述ar设备采集的所述现实场景图像作为目标图像，所述信息获取模块520用于通过以下步骤识别出所述运动姿势类别：
180.基于连续多帧所述目标图像，确定所述目标运动对象呈现的整套动作，其中，所述整套动作中包括多种运动姿势类别以及每种运动姿势类别对应的运动姿势信息。
181.在一种可选的实施方式中，所述信息获取模块520在用于确定基于预设的与所述运动姿势类别对应的评分规则，以及识别出的所述运动姿势信息，得到的所述目标运动对象的动作评分结果时，具体用于：
182.基于与所述整套动作对应的评分规则或者与所述整套动作中每个所述运动姿势类别对应的评分规则，确定所述整套动作中每种所述运动姿势信息所指示的运动姿势的评分；
183.基于确定的每种所述运动姿势信息对应的评分，确定所述目标运动对象的动作评分结果。
184.在一种可选的实施方式中，所述赛况展示模块530具体用于：
185.根据所述目标运动对象在所述现实场景图像中的运动位置，以及预设的特效显示区域与所述目标运动对象之间的相对位置关系，确定所述动作解析信息在所述现实场景图像中的展示区域；
186.在所述ar设备中展示所述现实场景图像，并将所述动作解析信息叠加展示在所述现实场景图像中的展示区域处。
187.本公开实施例提供的赛况展示装置，通过ar设备拍摄的现实场景图像确定目标运动对象，并根据目标运动对象的动作解析信息以及现实场景图像，通过ar设备展示目标运动对象运动的ar特效，可以使得所展示的比赛内容更加丰富多彩，给用户提供更加直观多样的赛事内容，并且可以帮助用户及时和实时的了解运动员的动作解析信息，使得用户的观看更加具有针对性。
188.本公开实施例还提供了一种计算机设备700，如图7所示，为本公开实施例提供的计算机设备700的结构示意图，包括：处理器710、存储器720、和总线730。所述存储器720存储有所述处理器710可执行的机器可读指令，当计算机设备700运行时，所述处理器710与所述存储器720之间通过总线730通信，所述机器可读指令被所述处理器710执行时可以执行上述的赛况展示方法的步骤。
189.上述指令的具体执行过程可以参考本公开实施例中所述的赛况展示方法的步骤，此处不再赘述。
190.本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中所述的赛况展示方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。
191.其中，上述计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(software development kit，sdk)等等。
192.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，又例如，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信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
193.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。
194.另外，在本公开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。
195.所述功能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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
196.最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本公开的具体实施方式，用以说明本公开的技术方案，而非对其限制，本公开的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。