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申请/专利权人：南京佳普科技有限公司
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230244A
主分类号：G06V20/52
分类号：G06V20/52;G06V10/75;G06V40/20;G06V20/40;G06V10/26;G06V10/147;G06V10/94;A63B24/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明公开一种用于视频分割多区域识别体育训练测评方法、设备及产品，涉及计算机视觉和深度学习领域，方法包括将AI骨骼识别摄像机摆放到体育训练、测评位置后，获取体育运动视频图像；利用AI骨骼识别摄像机内的管理单元对体育运动视频图像进行视频图像多区域分割，进行体育课目测评；根据当前的体育课目获取人体骨骼模型并与视频图像分割区域绑定；按区域为单元采集视频，将采集的动作视频画面通过AI骨骼识别摄像机内置的NPU单元进行推理，得到AI骨骼数据；根据AI骨骼数据的特征值与当前的人体骨骼模型的特征值进行比对。可本地存储或上传到上位机。本发明能够实现对多区域体育训练、测评，并准确判断成绩，以及提高识别效率。
主权项：1.一种用于视频分割多区域识别体育训练测评方法，其特征在于，将所述方法集成在AI骨骼识别摄像机内；所述方法包括：将AI骨骼识别摄像机摆放到体育训练、测评位置后，获取体育运动视频图像；利用AI骨骼识别摄像机内的管理单元对获取的体育运动视频图像进行视频图像多区域分割，并进行体育课目训练、测评；根据当前的体育课目获取人体骨骼模型并与视频图像分割区域绑定；所述人体骨骼模型包括：引体向上、屈臂悬垂、仰卧起坐、俯卧撑、双臂曲伸、双杠前移、坐位体前屈、立定跳远、纵跳、跳绳、摸高、闭眼单脚站立、跨栏、S形跑、短跑、中长跑、队列转向、实心球投掷、投弹、哑铃深蹲或微蹲、杠铃深蹲或微蹲的动作识别模型；所述动作识别模型用于输出相应动作的骨骼数据的特征值；按区域为单元采集视频，将采集的动作视频画面通过AI骨骼识别摄像机内置的NPU单元进行推理，得到AI骨骼数据；并根据AI骨骼数据的特征值与当前的人体骨骼模型的特征值进行比对，得到动作识别结果，判断课目成绩。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京佳普科技有限公司 用于视频分割多区域识别体育训练测评方法、设备及产品
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