买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：珠海市芯未科技有限公司

摘要：本申请涉及一种基于稀疏表示的立定跳远关键帧提取及成绩估计方法。所述方法包括：确定运动特征分布；利用运动特征分布将测试场地划分为多个功能区域；构建立定跳远者的过完备字典；基于过完备字典对测量立定跳远视频数据得到稀疏表示系数；选取测量立定跳远视频数据中的候选关键帧位置；评估候选关键帧位置对应的重构误差和稀疏度；在重构误差和稀疏度之间的关系满足预设条件的情况下，从候选关键帧位置中确定出最优关键帧位置；从稀疏表示系数中恢复出跳远过程的关键动作帧；计算立定跳远者的起跳点的空间坐标和落地点的空间坐标，测算立定跳远者的跳远距离。本申请显著提高了测量效率。

主权项：1.一种基于稀疏表示的立定跳远关键帧提取及成绩估计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取立定跳远者的第一校准跳远视频数据，确定所述第一校准跳远视频数据对应的运动特征分布；利用所述运动特征分布对所述校准跳远视频数据进行预分类，获得预分类结果，并根据所述预分类结果将测试场地划分为多个功能区域；所述预分类结果至少包括短距离高弧线型、长距离低弧线型和中等距离平衡型；基于所述功能区域，获取第二校准跳远视频数据，并根据所述第二校准跳远视频数据构建立定跳远者的过完备字典；所述过完备字典包含所述功能区域对应的典型动作帧；采集测量立定跳远视频数据，并基于所述过完备字典对所述测量立定跳远视频数据进行稀疏编码，得到稀疏表示系数；根据所述稀疏表示系数，选取所述测量立定跳远视频数据中的多个候选关键帧位置；针对所述候选关键帧位置，评估所述候选关键帧位置对应的重构误差和稀疏度；在所述重构误差和所述稀疏度之间的关系满足预设条件的情况下，基于所述稀疏表示系数、调整后的所述重构误差和所述稀疏度，从所述候选关键帧位置中确定出最优关键帧位置；基于所述最优关键帧位置，利用压缩感知技术从所述稀疏表示系数中恢复出跳远过程的关键动作帧，所述关键动作帧包括起跳帧和落地帧；定位所述起跳帧的关键点和所述落地帧的关键点，结合预先获取的场地校准信息，计算所述立定跳远者的起跳点的空间坐标和落地点的空间坐标；基于所述立定跳远者的起跳点的空间坐标和落地点的空间坐标，测算所述立定跳远者的跳远距离；其中，基于所述最优关键帧位置，利用压缩感知技术稀疏从所述表示系数中恢复出跳远过程的关键动作帧，所述关键动作帧包括起跳帧和落地帧的步骤中，包括步骤：基于所述稀疏表示系数和所述过完备字典，通过矩阵乘法重构所述最优关键帧位置的各时刻的特征向量；将重构后的所述特征向量转换成重构的梯度场，并通过求解泊松方程将所述重构的梯度转换成重构的图像序列；在所述重构的图像序列中，选取预估的起跳时刻前后各2帧的第一图像子序列，以及预估的落地时刻前后各2帧的第二图像子序列；采用亚帧级插值技术提高所述第一图像子序列和所述第二图像子序列的时间分辨率；采用动作变化检测函数处理时间分辨率提高后的所述第一图像子序列和所述第二图像子序列，分别获取所述第一图像子序列对应的第一动作变化强度序列以及所述第二图像子序列对应的第二动作变化强度序列；采用自适应阈值方法处理所述第一动作变化强度序列，获取初步起跳帧，并采用自适应阈值方法处理所述第二动作变化强度序列，获取初步落地帧；采用二次插值法处理初步起跳帧，并从处理结果提取所述起跳帧，以及采用二次插值法处理初步落地帧，并从处理结果提取所述落地帧。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 珠海市芯未科技有限公司 基于稀疏表示的立定跳远关键帧提取及成绩估计方法