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文档简介

由贸易试验区成都高新区和乐二街本申请公开了一种动作质量评估方法、装2针对每一个视频帧,利用所述待评估者的身体关键点数据对所述在所述分析结果与所述运动的动作的至少一个关键姿态的5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述运动的动作的关键姿态包含至少两所述至少一个视频关键帧形成关键姿态序列;确定所述至少一个视频关键帧包含的第一视频关键帧在所述关键姿态序列中未匹配到所述至少两个关键姿态中除所述第一视频关键帧的关键姿态外的其他所有姿态的视频针对每个视频关键帧,利用视频关键帧中所述待评估者的身3利用所述视频数据和第二模型,识别至少一个候选者的身体框及对应的身体框置信4[0003]基于人工的动作评估方法针对每一位待评估者进行实时监督,查看待评估者动5[0018]确定所述至少一个视频关键帧包含的第一视频关键帧在所述关键姿态序列中未匹配到所述至少两个关键姿态中除所述第一视频关键帧的关键姿态外的其他所有姿态的6[0053]图7为本申请应用示例基于关键帧自动抽取的开合跳动作质量评估方法的流程示7以使评测人员以及待评估者快速得到所进行的对称类8[0067]步骤101中,所述电子设备可以通过摄像头采集的方式来获取待评估者运动的视分,标注每名候选者对应的身体框(身体框框定的范围至少包含对应候选者在视频数据中9定该身体框框定的候选者为待评估者,可以对所述待评估者对应的身体框的区域进行扩[0078]示例性地,所述第二模型可以包含基于卷积神经网络的身体检测模型,如图2所中所示的3个)和激活函数形成的组件提取图像特征,所述激活函数可以为ReLU激活函数;述电子设备可以通过一个模型对所述视频数据能够获得丰富的特征表示,从而提升不同分辨键点(所述异常关键点产生的原因包括身体跳姿态构成的关键姿态序列来表征所述待评估者的完用SavitzkyGolay滤波器获得平滑的关键点序列变化图,根据开合跳运动特征定义起跳、在所述待评估者的动作不规范或者所述身体关键点抖动的情况下仍能够准确的抽取出关[0106]确定所述至少一个视频关键帧包含的第一视频关键帧在所述关键姿态序列中未匹配到所述至少两个关键姿态中除所述第一视频关键帧的关键姿态外的其他所有姿态的作的量化评估,达成统一标准,可以从对称度和/或完成度的维度评估运动动作的规范程点之间的相对位置,与所述待评估者的左侧对应的身体关键点之间的相对位置之间的差际长度等,然后基于与所述第一动作的关键姿态相关的部分身体关键点之间的位置关系,个评估值和一个参考值,判断所述评估值与所述参考值之间的比值是否超过设置的阈值。膀臀部夹角与右手腕肩膀臀部夹角角度之差和左脚踝臀部臀部垂直地面点夹角与右左脚尖膝盖臀部夹角602与右脚尖膝盖臀部夹角角度之差定义。完成度由每个视频关[0126]这里,输出所述评估结果可以是通过将评估结果显示在可供人机交互的前端界且可以使评测人员以及待评估者快速得到所进行的对称类运动的量[0141]步骤700:采集评估场地的视频数据,之后通过以下四个步骤完成动作质量的评的卷积下采样获得不同程度的深层语义特征,如图2中所示的分别使用一次和两次卷积下中抽取至少一个视频关键帧,所述第二信息与所述待评估者所进行的运动的动作特征关的第一视频关键帧在所述关键姿态序列中未匹配到所述至少两个关键姿态中除所述第一[0187]确定所述至少一个视频关键帧包含的第一视频关键帧在所述关键姿态序列中未匹配到所述至少两个关键姿态中除所述第一视频关键帧的关键姿态外的其他所有姿态的[0203]本申请实施例中的存储器903用于存储各种类型的数据以支持电子设备900的操方法的各步骤可以通过所述处理器902中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的所述处理器902可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP,DigitalSignal理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤,器(ROM,ReadOnlyMemory)、可编程只读存储器(PROM,ProgrammableRead_Only电可擦除可编程只读存储器(EEPROM,ElectricallyErasableProgrammableRead_Only存取存储器(DRAM,DynamicRandomAccessMemory)、同步动态随机存取存储器(SDRAM,SynchronousDynamicRandomAccessMemory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器步动态随机存取存储器(ESDRAM,EnhancedSynchronousDynamicRandomAccessMemory)、同步连接动态随机存取存储器(SLDRAM,SyncLinkDynamicRandomAccess本申请实施例描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型[0206]在示例性实施例中,电子设备900可以被一个或多个应用专用集成电路(AS

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