一种基于深度学习姿态估计的立定跳远评估方法
基本信息
| 申请号 | CN202010471514.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111860107A | 公开（公告）日 | 2020-10-30 |
| 申请公布号 | CN111860107A | 申请公布日 | 2020-10-30 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 唐成 | 申请（专利权）人 | 四川中科凯泽科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都熠邦鼎立专利代理有限公司 | 代理人 | 四川中科凯泽科技有限公司 |
| 地址 | 610000四川省成都市高新区天府二街151号1栋1单元9层909号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习姿态估计的立定跳远评估方法，包括以下步骤：A、采集起跳前图像并对图像进行缩放；B、划定跳远检测区域，通过深度卷积神经网络检测人体特征点并完成肢体连接；C、采集人体最终落地点并检测人体最终落地点是否在检测区域内；D、根据起跳点与最终落地点坐标计算立定跳远距离。本方案基于起跳点和落地点分离的算法分别计算人体在这两点的坐标，从而得到立定跳远的距离，其人体姿态估计采用深度卷积神经网络，准确率高。 |
