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申请/专利权人：河北工业大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提供一种基于深度神经网络的跳远距离自动测量方法及系统，包括：使用基于深度学习的图像分割模型对原视频图像进行分割，使用语义分割模型获得跳远毯定位图像、获得起跳点图像和落地点图像，对跳远毯定位图像、起跳点图像以及落地点图像分别进行透视变换，获得跳远毯识别图像、起跳点识别图像以及落地点识别图像，通过将起跳点识别图像、落地点识别图像以及跳远毯识别图像输入比例计算模块，获得跳远距离。本发明使用了深度神经网络对人物和跳远毯进行识别，实现了精准而实时地处理分析跳远数据，提高了识别的准确性，同时也具有部署简单、准确率高、实时性好和通用性好的特点。
主权项：1.一种基于深度神经网络的跳远距离自动测量方法，其特征在于，包括：S1：使用基于深度学习的图像分割模型对原视频图像进行分割，获得人物视频图像和跳远毯视频图像；S2：使用目标检测模型对人物视频图像进行人体姿态识别，获得起跳运动图像和落地运动图像；S3：使用语义分割模型对跳远毯视频图像进行分割，获得跳远毯定位图像；S4：使用语义分割模型对起跳运动图像进行分割，获得起跳点图像；使用语义分割模型对落地运动图像进行分割，获得落地点图像；S5：对跳远毯定位图像进行透视变换，获得跳远毯识别图像；对起跳点图像进行透视变换，获得起跳点识别图像；对落地点图像进行透视变换，获得落地点识别图像；S6：通过将起跳点识别图像、落地点识别图像以及跳远毯识别图像输入比例计算模块，获得跳远距离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 一种基于深度神经网络的跳远距离自动测量方法及系统
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