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申请/专利权人：沈阳工业大学
摘要：本发明公开了一种基于视觉检测的引体向上测试计数和完成质量评价方法。先基于Google的BlazePose模型得出人体全身33个姿势关键点，根据姿势关键点转换使用K‑最近邻算法进行分类，根据当前姿势的置信度值来判断当前动作是否达到了引体向上计数的标准，进行计数。再将一个完整的引体向上动作划分为四个阶段，汇总当前阶段所有帧动作评分并进行平均，分阶段权重相加得出一个完整的引体向上动作的评分，最后于归一化评分并转化为引体向上动作完成度来评价每次动作的完成质量，相比较传统的计数方法，本发明可非接触式测试、操作简单、能够实时反馈计数结果和精细化评估引体向上动作，且能够对引体向上进行全面性评价，能够使测试者了解到不足并进行改进。
主权项：1.一种基于视觉检测的引体向上测试计数和完成质量评价方法，其特征在于，包括：S10、数据采集：使用摄像头，获取被测试者进行引体向上动作的视频数据；S11、人体关键点检测：使用MediaPipe中的BlazePose模型对采集到的图像进行人体关键点检测；S12、人体姿势特征提取：提取视频帧中人体关键点的特征数据并将其转换为嵌入向量；S13、K-NN分类器训练：准备一个引体向上图像训练集样本，在每个样本图片上运行BlazePose模型获得姿势关键点并转换为嵌入向量输入到K-NN分类器中进行训练得到引体向上数据集，该训练集图像样本应包括：双手悬挂在单杠上即直臂悬垂状态的图像样本数据；双手向上拉起的图像样本数据；下颌过单杠时的图像样本数据；双手下放恢复直臂悬垂状态的图像样本数据；S14、当前动作分类计数和评分：根据单杠位置和受试者双手位置，设置计数起始，实时捕捉受试者人体姿势，对每一帧的人体姿势进行特征提取，将特征输入至训练好的K-NN分类器中进行分类判断和动作评分，实现计数和评分；S15、计数结果和评分显示：将计数和评分结果展示在设计好的界面上。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳工业大学 基于视觉检测的引体向上测试计数和完成质量评价方法
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