基于深度学习和射影变换的游泳入水参数检测方法及系统

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基于深度学习和射影变换的游泳入水参数检测方法及系统
申请号:CN202510531427
申请日期:2025-04-25
公开号:CN120451263A
公开日期:2025-08-08
类型:发明专利
摘要
本发明属于入水参数检测技术领域,公开了一种基于深度学习和射影变换的游泳入水参数检测方法及系统,包括:确定安装在泳道周围的视觉锚点在泳道坐标系下的位置坐标,获取运动员入水过程的视频帧,各视频帧中均包含视觉锚点;基于视频帧采用深度学习算法得到运动员各肢体关节的像素位置坐标;基于视觉锚点在泳道坐标系和图像坐标系的像素位置坐标,得到图像坐标系到泳道坐标系的射影矩阵H;基于视频帧中运动员的手部像素位置,结合叉积判断运动员入水时刻,基于H将运动员入水时刻的手部像素位置坐标点变换为泳道坐标系下入水时刻的位置坐标,完成运动员入水的位置参数确定。本发明能在复杂场景下对游泳入水参数进行实时、高精度的检测。
技术关键词
参数检测方法 运动员 坐标系 深度学习算法 视频帧 掩模 像素 视觉 关节 掩膜 锚点 可读存储介质 姿态估计 参数检测技术 参数检测系统 卡尔曼滤波算法 矩阵 计算机
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