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申请/专利权人：珠海市芯未科技有限公司
摘要：本申请涉及一种计算机视觉体育技能评估方法、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取多个初始视频帧，得到多个特征点位移数据；得到背景运动特征集；得到全局运动估计矩阵；得到稳定视频数据序列；得到初始运动轨迹序列，并分解初始运动轨迹序列得到运动分量信号；确定运动分量信号的筛选因子，并根据筛选因子筛选运动分量信号，得到异常分量信号；对异常分量信号进行特征提取，得到权重特征向量；确定异常分量信号对应的权重；确定异常分量信号的修正权重，对初始运动轨迹序列进行修正，得到修正运动轨迹序列；将修正运动轨迹序列与预设标准动作模板进行比对，生成综合评估报告。本申请能及时获得对动作的精确反馈，提高训练质量。
主权项：1.一种基于信号处理的计算机视觉体育技能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：采集学生训练的初始视频数据，分割所述初始视频数据获取多个初始视频帧，并计算相邻的所述初始视频帧之间的特征点位移，得到多个特征点位移数据；根据所述特征点位移数据，提取所述初始视频帧的背景运动特征，得到背景运动特征集；对所述特征点位移数据和所述背景运动特征集进行时序关联分析，得到全局运动估计矩阵；基于所述全局运动估计矩阵，对所述初始视频帧进行运动补偿，得到稳定视频数据序列；对所述稳定视频数据序列进行人体关键点检测和跟踪，得到初始运动轨迹序列，并分解所述初始运动轨迹序列得到运动分量信号；利用所述运动分量信号，分析相邻人体关键点的位置差异和时间间隔，确定所述运动分量信号的筛选因子，并根据所述筛选因子筛选所述运动分量信号，得到异常分量信号；对所述异常分量信号进行特征提取，得到权重特征向量；根据所述权重特征向量、所述筛选因子和所述初始运动轨迹序列，确定所述异常分量信号对应的局部权重；根据所述筛选因子和所述权重，确定所述异常分量信号的修正权重，并基于所述修正权重，对所述初始运动轨迹序列进行修正，得到修正运动轨迹序列；将所述修正运动轨迹序列与预设标准动作模板进行比对，计算学生人体关键点和肢体的偏差值，并基于所述偏差值和预设评分规则，生成综合评估报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 珠海市芯未科技有限公司 计算机视觉体育技能评估方法、计算机设备和存储介质
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