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龙图腾网恭喜广西师范大学申请的专利一种基于机器视觉的急行跳远助跑速度测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116510277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310606662.2，技术领域涉及：A63B71/06；该发明授权一种基于机器视觉的急行跳远助跑速度测量方法是由陆声链;麦贤健;邱志良;李帼设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的急行跳远助跑速度测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的急行跳远助跑速度测量方法，包括如下步骤：S1.确定摄像机放置位置及拍摄参数；S2.确定标记物的位置；S3.视频图像预处理；S4.测量助跑速度。这种方法操作方便，成本低，扩展性强，提高测速的鲁棒性。

本发明授权一种基于机器视觉的急行跳远助跑速度测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的急行跳远助跑速度测量方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.确定摄像机放置位置及拍摄参数：根据跳远场景的特点确定摄像机的放置位置以及制定跳远过程中的摄像机拍摄参数，摄像机摆放在与助跑区域边线垂直距离为D米、与起跳线水平垂直距离为d1+d2米位置处，摄像机用于获取助跑过程的视频序列；S2.确定标记物的位置：在助跑区域边线放置标记物，在助跑区域两边缘放置标志物p11、p12、p21、p22、p31、p32、p41、p42，p11与p12的连线为L1，p21与p22的连线为L2，p31与p32的连线为L3，p41与p42的连线为L4，L1、L2、L3、L4都垂直于助跑区域边线，L1与L2和L3与L4之间的距离均为d1，L2和L3与摄像机中垂线的垂直距离均为d2；S3.视频图像预处理：按步骤S1、S2放置好摄像机及标记物，录制助跑过程视频，提取视频序列中的第一帧图像，并人工标记图像中的标记物，得到标记物在图像中的坐标；S4.测量助跑速度：bbox为人体边界框，p为边界框底部中点，具体速度测量过程如下：S4-1：输出人体边界框bbox，使用训练好的目标检测算法YOLOv5模型对跳远助跑视频进行人体检测，得到运动员在视频帧中的位置信息，为避免其他人的干扰，利用Deepsort目标跟踪算法进行预测运动员在下一帧中的位置信息，结合目标检测算法和Deepsort目标跟踪算法实现对运动员跟踪定位，使用训练好的YOLOv5-Deepsort目标跟踪检测模型对输入的视频流逐帧进行人体检测，当检测到人体且人体边界框的位置信息处于助跑区域时，实时输出运动员在视频帧中位置信息，即YOLOv5-Deepsort目标跟踪检测算法检测输出人体的矩形边界框，输出边界框的信息为xmin，ymin，xmax，ymax，计算得出运动员位置边界框底部中心点p的坐标为： S4-2：直线L1中，设p11、p12两点的坐标分别为x11，y11、x12，y12，由两点的坐标求出通过点p11、p12的直线方程为：Ax+By+C＝02其中A＝y12-y11，B＝x11-x12，C＝x12*y11-x11*y12，同理求得通过点p21、p22的L2直线方程；S4-3：以边界框底部中心点pxp,yp作为探测点，根据公式3判断点p在直线的哪一侧；D＝A*xp+B*yp+C3定义直线L1的偏向方向由p11指向p12，当D0时，点p在直线L1右侧，当D＝0时，点p在直线L1上，当D0时，点p在直线L1左侧；对于直线L1，检测到D≤0时，说明点p经过直线L1，记录当前视频流帧数Fs，同理当经过L2时，记录当前帧数Fe；S4-4：由此计算出运动员经过直线L1、L2时的平均速度： 其中dl1,2是直线L1，L2的实际距离，FPS是输入视频的帧率，是点p经过L1，L2两直线的实际时间；S4-5：重复步骤S4-2至S4-4得到运动员经过直线L3，L4帧数分别为F′s，F′e，平均速度vL3,4，为便于验证分析运动员在一段路程的加速度与跳远成绩的影响，计算得出运动员在这段区域内的加速度为： 其中S是运动员的位移，vL1,2和vL3,4为最终测量的助跑速度。

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