本發(fā)明涉及引體向上測(cè)試，特別是一種基于視覺識(shí)別的引體向上計(jì)數(shù)及評(píng)估系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、引體向上是一種常用于評(píng)估個(gè)體上肢力量和整體身體協(xié)調(diào)性的體育活動(dòng)。傳統(tǒng)上，引體向上的計(jì)數(shù)和評(píng)估主要依賴于人工觀察和計(jì)數(shù)，或使用簡(jiǎn)單的電子設(shè)備，如光柵傳感器。然而，這些方法存在多方面的局限性：人工計(jì)數(shù)容易受到觀察者注意力分散、視角限制和疲勞等因素的影響，導(dǎo)致計(jì)數(shù)不準(zhǔn)確。此外，人工評(píng)估動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn)程度主觀性強(qiáng)，難以實(shí)現(xiàn)一致性和可重復(fù)性。雖然光柵傳感器能夠自動(dòng)化引體向上的計(jì)數(shù)，但這種方法通常需要特定的裝置和環(huán)境設(shè)置，如安裝光柵傳感器的架構(gòu)。這不僅增加了系統(tǒng)的成本，而且在復(fù)雜的環(huán)境下或光照條件不佳時(shí)，其準(zhǔn)確性和可靠性會(huì)受到影響。光柵傳感器無(wú)法評(píng)估動(dòng)作的標(biāo)準(zhǔn)程度，僅能簡(jiǎn)單地判斷動(dòng)作的完成。嘗試解決上述問(wèn)題的其他技術(shù)方案，如基于加速度計(jì)的運(yùn)動(dòng)追蹤設(shè)備，雖然提高了便攜性，但仍然面臨著在動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確性和消除非目標(biāo)動(dòng)作干擾方面的挑戰(zhàn)。此外，這些設(shè)備往往需要佩戴特定的傳感器或設(shè)備，給用戶帶來(lái)額外的不便。

2、鑒于上述傳統(tǒng)方法的限制，有必要開發(fā)一種新的技術(shù)方案，能夠準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地計(jì)數(shù)和評(píng)估引體向上動(dòng)作，同時(shí)克服環(huán)境適應(yīng)性差和成本高等問(wèn)題。本發(fā)明提出的基于視覺識(shí)別的引體向上計(jì)數(shù)及評(píng)估系統(tǒng)，正是為了解決這些問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于視覺識(shí)別的引體向上計(jì)數(shù)及評(píng)估系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)引體向上動(dòng)作的高準(zhǔn)確性識(shí)別和實(shí)用性評(píng)估，為用戶提供一個(gè)成本效益高、易于部署和使用的解決方案。

2、本發(fā)明的目的通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：

3、一種基于視覺識(shí)別的引體向上計(jì)數(shù)及評(píng)估系統(tǒng)，包括視頻采集模塊：捕捉運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行引體向上動(dòng)作的實(shí)時(shí)視頻流，實(shí)時(shí)視頻流通過(guò)cv2.videocapture對(duì)象初始化，配置為mjpg格式并將視頻流數(shù)據(jù)傳輸至姿態(tài)識(shí)別模塊；

4、姿態(tài)識(shí)別模塊：接收視頻采集模塊的視頻流，利用openpose庫(kù)，調(diào)用emplaceandpop從視頻流數(shù)據(jù)中提取人體關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵點(diǎn)的原始坐標(biāo)數(shù)據(jù)，并將坐標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，并將處理后的人體關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸至動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊；

5、動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊：接收姿態(tài)識(shí)別模塊的關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行動(dòng)作分類和識(shí)別，將數(shù)據(jù)傳輸至模型預(yù)測(cè)模塊，分析手部相對(duì)于頭部的位置變化，對(duì)引體向上動(dòng)作進(jìn)行計(jì)數(shù)，并將計(jì)數(shù)結(jié)果傳輸至用戶模塊；

6、模型預(yù)測(cè)模塊：接收動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊的數(shù)據(jù)，實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化后通過(guò)多層感知器模型進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)作狀態(tài)預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)送至用戶模塊；

7、用戶模塊：接收動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊的數(shù)據(jù)，顯示實(shí)時(shí)計(jì)數(shù)結(jié)果，接收模型預(yù)測(cè)模塊的數(shù)據(jù)，顯示動(dòng)作穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性指標(biāo)。。

8、進(jìn)一步的，所述姿態(tài)識(shí)別模塊選擇"coco"模型作為動(dòng)作識(shí)別的基礎(chǔ)，在姿態(tài)識(shí)別模塊提取人體關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)中，姿態(tài)識(shí)別模塊首先創(chuàng)建一個(gè)datum對(duì)象用以存儲(chǔ)所需處理的數(shù)據(jù)，隨后調(diào)用emplaceandpop接收包括視頻幀數(shù)據(jù)的datum對(duì)象，執(zhí)行人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，對(duì)成功提取的人體關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)，姿態(tài)識(shí)別模塊提取人體關(guān)鍵點(diǎn)的原始坐標(biāo)數(shù)據(jù)，將人體關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)由二維數(shù)組轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組，并通過(guò)standardscaler對(duì)坐標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

9、進(jìn)一步的，所述動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊進(jìn)行動(dòng)作分類和識(shí)別包括：

10、實(shí)時(shí)關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：對(duì)每一幀圖像，動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊對(duì)所述人體關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)設(shè)有置信度閾值；

11、動(dòng)作狀態(tài)分析與識(shí)別：動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊基于手部相對(duì)于頭部的位置變化進(jìn)行置信度閾值檢查，分析識(shí)別引體向上動(dòng)作；

12、動(dòng)作計(jì)數(shù)：手部從頭部下方開始上升，并成功返回到起始位置下方，將這一周期計(jì)為一次完整的引體向上動(dòng)作，更新計(jì)數(shù)，并將計(jì)數(shù)結(jié)果傳輸至用戶模塊。

13、進(jìn)一步的，所述動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊還預(yù)設(shè)有人體關(guān)鍵點(diǎn)位置的變化率預(yù)設(shè)閾值，所述動(dòng)作狀態(tài)分析與識(shí)別還包括動(dòng)作穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性評(píng)估，所述動(dòng)作穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性評(píng)估包括：基于連續(xù)兩幀中人體關(guān)鍵點(diǎn)的垂直位置差異進(jìn)行變化率預(yù)設(shè)閾值檢查，并將數(shù)據(jù)傳輸至模型預(yù)測(cè)模塊。

14、進(jìn)一步的，所述模型預(yù)測(cè)模塊使用standardscaler對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將人體關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)整理成多層感知器模型的輸入格式。

15、進(jìn)一步的，所述多層感知器模型包括：

16、輸入層：接收符合感知器模型輸入格式的關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)據(jù)；

17、第一隱藏層：所述第一隱藏層具有64個(gè)神經(jīng)元，使用relu激活函數(shù)，用于捕捉從輸入層傳來(lái)的初級(jí)特征組合；

18、第二隱藏層：所述第二隱藏層具有32個(gè)神經(jīng)元，使用relu激活函數(shù)，用于進(jìn)一步抽象和組合特征，以識(shí)別復(fù)雜的動(dòng)作模式；

19、輸出層：所述輸出層使用sigmoid激活函數(shù)，輸出當(dāng)前幀為引體向上動(dòng)作的概率。

20、本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：

21、1、通過(guò)姿態(tài)識(shí)別和模型預(yù)測(cè)精確識(shí)別用戶動(dòng)作，提高動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確性，減少誤計(jì)數(shù)。

22、2、提供即時(shí)的動(dòng)作計(jì)數(shù)和反饋，幫助用戶更好地監(jiān)控訓(xùn)練狀態(tài)，及時(shí)調(diào)整訓(xùn)練強(qiáng)度和方法。

23、3、簡(jiǎn)化系統(tǒng)部署和使用過(guò)程，使得用戶可以輕松地在任何環(huán)境下使用該系統(tǒng)，無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的設(shè)備設(shè)置或穿戴特殊設(shè)備。

技術(shù)特征：

1.一種基于視覺識(shí)別的引體向上計(jì)數(shù)及評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于：包括視頻采集模塊：捕捉運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行引體向上動(dòng)作的實(shí)時(shí)視頻流，實(shí)時(shí)視頻流通過(guò)cv2.videocapture對(duì)象初始化，配置為mjpg格式并將視頻流數(shù)據(jù)傳輸至姿態(tài)識(shí)別模塊；

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視覺識(shí)別的引體向上計(jì)數(shù)及評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于：所述姿態(tài)識(shí)別模塊選擇"coco"模型作為動(dòng)作識(shí)別的基礎(chǔ)，在姿態(tài)識(shí)別模塊提取人體關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)中，姿態(tài)識(shí)別模塊首先創(chuàng)建一個(gè)datum對(duì)象用以存儲(chǔ)所需處理的數(shù)據(jù)，隨后調(diào)用emplaceandpop接收包括視頻幀數(shù)據(jù)的datum對(duì)象，執(zhí)行人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，對(duì)成功提取的人體關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)，姿態(tài)識(shí)別模塊提取人體關(guān)鍵點(diǎn)的原始坐標(biāo)數(shù)據(jù)，將人體關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)由二維數(shù)組轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組，并通過(guò)standardscaler對(duì)坐標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于視覺識(shí)別的引體向上計(jì)數(shù)及評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于：所述動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊進(jìn)行動(dòng)作分類和識(shí)別包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于視覺識(shí)別的引體向上計(jì)數(shù)及評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于：所述動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊還預(yù)設(shè)有人體關(guān)鍵點(diǎn)位置的變化率預(yù)設(shè)閾值，所述動(dòng)作狀態(tài)分析與識(shí)別還包括動(dòng)作穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性評(píng)估，所述動(dòng)作穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性評(píng)估包括：基于連續(xù)兩幀中人體關(guān)鍵點(diǎn)的垂直位置差異進(jìn)行變化率預(yù)設(shè)閾值檢查，并將數(shù)據(jù)傳輸至模型預(yù)測(cè)模塊。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于視覺識(shí)別的引體向上計(jì)數(shù)及評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于：所述模型預(yù)測(cè)模塊使用standardscaler對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將人體關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)整理成多層感知器模型的輸入格式。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于視覺識(shí)別的引體向上計(jì)數(shù)及評(píng)估系統(tǒng)，其特征在于：所述多層感知器模型包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于視覺識(shí)別的引體向上計(jì)數(shù)及評(píng)估系統(tǒng)，包括視頻采集模塊：捕捉運(yùn)動(dòng)員進(jìn)行引體向上動(dòng)作的實(shí)時(shí)視頻流并將視頻流數(shù)據(jù)傳輸至姿態(tài)識(shí)別模塊；姿態(tài)識(shí)別模塊：從視頻流數(shù)據(jù)中提取人體關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)，將處理后的傳輸至動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊；動(dòng)作識(shí)別與計(jì)數(shù)模塊：接收姿態(tài)識(shí)別模塊的關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)據(jù)，進(jìn)行動(dòng)作分類和識(shí)別，將數(shù)據(jù)傳輸至模型預(yù)測(cè)模塊，對(duì)引體向上動(dòng)作進(jìn)行計(jì)數(shù)，并將計(jì)數(shù)結(jié)果傳輸至用戶模塊；模型預(yù)測(cè)模塊：通過(guò)多層感知器模型進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)作狀態(tài)預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)送至用戶模塊；用戶模塊：接收數(shù)據(jù)，顯示實(shí)時(shí)計(jì)數(shù)結(jié)果、動(dòng)作穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性指標(biāo)。通過(guò)姿態(tài)識(shí)別和模型預(yù)測(cè)精確識(shí)別用戶動(dòng)作，提高動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確性，減少誤計(jì)數(shù)。

技術(shù)研發(fā)人員：徐鴻雁,古波,符楊輝,畢又文,劉強(qiáng),李洋,鄭潔,李凱,鄒勤
受保護(hù)的技術(shù)使用者：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)天府學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21