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申请/专利权人：西南财经大学天府学院
摘要：本发明公开了基于YOLOv8的智能跳远测量与分析系统，包括：视频采集模块：捕捉运动员进行跳远动作的连续视频流；图像处理与识别模块：接收视频采集模块的视频流，对图像进行预处理、预处理后的图像采用YOLOv8模型对图像中的运动员在背景中进行分割和识别，生成为二值图像的人体掩膜；动作识别与测量模块：接收图像处理与识别模块的数据，对人体掩膜进行垂直和水平方向扫描，定位运动员的起跳点和落点位置，计算出跳远距离，完成跳远测量；用户交换模块：接收动作识别与测量模块的数据，分类整理后展示跳远测量结果。通过结合YOLOv8模型人工智能模型和图像处理技术，本发明大幅提高了姿态识别和落地点检测的精度，保证测量结果的客观性和一致性。
主权项：1.基于YOLOv8的智能跳远测量与分析系统，其特征在于：包括：视频采集模块：捕捉运动员进行跳远动作的连续视频流，并将视频流信息传输至图像处理与识别模块；图像处理与识别模块：接收视频采集模块的视频流，对图像进行预处理、预处理后的图像采用YOLOv8模型对图像中的运动员在背景中进行分割和识别，生成为二值图像的人体掩膜，并将数据传递给动作识别与测量模块；动作识别与测量模块：接收图像处理与识别模块的数据，对人体掩膜进行垂直和水平方向扫描，定位运动员的起跳点和落点位置，计算出跳远距离，完成跳远测量，将测量结果数据发送至用户交互模块；用户交换模块：接收动作识别与测量模块的数据，分类整理后展示跳远测量结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南财经大学天府学院 基于YOLOv8的智能跳远测量与分析系统
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