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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行为识别的智能跳绳运动安全预警方法和计算机设备。所述方法包括：采集跳绳者在跳绳活动中的视频数据并进行预处理；从预处理后的视频数据中提取关键特征，并根据关键特征获取跳绳状况类别；构建数据溯源关系网络；设计数据检查机制，并为关键参数分别设置对应的深入分析条件和触发机制，实施深入分析流程得到深入分析结果；基于动态调整后的风险评估参数计算综合安全指标；根据综合安全指标和深入分析结果，执行预警和建议措施。本申请通过对跳绳者的视频数据进行一系列分析，获取跳绳者在跳绳过程中潜在的风险，并向跳绳者进行预警和建议，从而实现对跳绳活动进行安全监控，有效识别和预警潜在的安全风险。

主权项：1.一种基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法，其特征在于，包括以下步骤：采集跳绳者在跳绳活动中的视频数据并进行预处理；从所述预处理后的数据中提取关键特征，并根据所述关键特征获取跳绳状况类别；所述关键特征包括身体姿态、跳绳速度、跳绳节奏、身体各部位的相对位置、运动轨迹和绳索拉力；根据所述关键特征，构建数据溯源关系网络；所述数据溯源关系网络用于显示所述关键特征之间的直接关系和间接影响路径；根据所述跳绳状况类别和所述数据溯源关系网络，设计数据检查机制，并为关键参数分别设置对应的深入分析条件和触发机制，在所述深入分析条件和触发机制成就时，实施深入分析流程得到深入分析结果；所述关键参数为所述关键特征中的一种或任意组合；定义风险评估参数，基于所述跳绳状况类别对所述风险评估参数进行初始化，基于所述数据检查机制和所述触发机制对初始化后的风险评估参数进行动态调整，基于动态调整后的风险评估参数计算综合安全指标；根据所述综合安全指标和所述深入分析结果，执行预警和建议措施；其中，采集跳绳者在跳绳活动中的视频数据并进行预处理的步骤中，包括步骤：采集跳绳者的所述视频数据；从所述视频数据中提取多维跳绳数据，所述多维跳绳数据包括跳绳动作影像数据、跳绳频率数据、跳绳者体态数据和绳索拉力数据；对所述多维跳绳数据进行精简处理，获取简化数据；对所述简化数据进行规范化处理，得到规范化数据；其中，从所述预处理后的数据中提取关键特征，并根据所述关键特征获取跳绳状况类别的步骤中，包括步骤：采用动态时间规整算法将所述关键特征和与预设状况类别对应的特征进行比较，获取与所述关键特征对应的相似度分数；对所述相似度分数进行加权处理，获取综合评分；基于所述综合评分，识别所述跳绳状况类别；其中，其特征在于，根据所述关键特征，构建数据溯源关系网络的步骤中，包括步骤：计算所述关键特征之间的互相关函数和条件概率分布；基于多元回归分析，获取所述关键特征之间的动态关系；基于所述互相关函数、所述条件概率分布和所述动态关系，构建加权有向图；基于所述互相关函数的最大值、所述条件概率分布的强度和所述动态关系的回归系数，计算所述加权有向图的边权重；基于所述加权有向图和所述边权重，构建所述数据溯源关系网络；其中，根据所述跳绳状况类别和所述数据溯源关系网络，设计数据检查机制，并为关键参数分别设置对应的深入分析条件和触发机制，在所述深入分析条件和触发机制成就时，实施深入分析流程得到深入分析结果的步骤中，包括步骤：根据所述跳绳状况类别，设计基本追踪策略；在设计所述基本追踪策略后，根据所述数据溯源关系网络对应的加权有向图，确定待追踪的所述关键参数；在确定所述关键参数后，基于所述加权有向图的时间延迟关系，设计所述数据检查机制；在设计所述数据检查机制后，为所述关键参数分别设置对应的深入分析条件和触发机制；在所述深入分析条件和触发机制成就时，实施快速回溯检查、扩大检查范围、交叉验证、上下文分析和权重动态调整，以实现深入分析流程得到深入分析结果。

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