重复动作的计数方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113850160A(43)申请公布日2021.12.28(21)申请号202111050497.4(22)申请日2021.09.08(71)申请人橙狮体育（北京）有限公司地址100028北京市朝阳区曙光西里甲6号院9号楼2层01-01(72)发明人付文艳(74)专利代理机构北京博思佳知识产权代理有限公司11415代理人李威(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图4页(54)发明名称重复动作的计数方法及装置(57)摘要本说明书一个或多个实施例提供一种重复动作的计数方法及装置。该方法包括：从待检测视频中获得多张视频图像帧，并将获得的视频图像帧按照时间顺序排列以生成图像帧序列；针对所述图像帧序列中的视频图像帧所包含的预设目标对象，识别所述预设目标对象在所述视频图像帧中对应的对象关键点；基于所述对象关键点确定所述图像帧序列的时间自相似度，并根据所述时间自相似度确定所述预设目标对象的动作重复次数。CN113850160ACN113850160A权利要求书1/2页1.一种重复动作的计数方法，其特征在于，包括：从待检测视频中获得多张视频图像帧，并将获得的视频图像帧按照时间顺序排列以生成图像帧序列；针对所述图像帧序列中的视频图像帧所包含的预设目标对象，识别所述预设目标对象在所述视频图像帧中对应的对象关键点；基于所述对象关键点确定所述图像帧序列的时间自相似度，并根据所述时间自相似度确定所述预设目标对象的动作重复次数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从待检测视频中获得多张视频图像帧，包括：将待检测视频中的所有视频图像帧作为所述多张视频图像帧；或者，按照预设间隔从所述待检测视频的所有视频图像帧中抽取所述多张视频图像帧。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设目标对象为人体，所述识别所述预设目标对象在所述视频图像帧中对应的对象关键点，包括：通过人体关键点识别算法识别所述预设目标对象在所述视频图像帧中对应的对象关键点。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各张视频图像帧中的对象关键点个数相同，所述方法还包括：根据各张视频图像帧中所含的对象关键点生成所述待检测视频的关键点矩阵Kmn，所述Kmn的矩阵行数m为所述图像帧序列中视频图像帧的张数、矩阵列数n对应于任一视频图像帧中所包含对象关键点的个数，所述Kmn中任一行的各个元素值分别用于表征该行所对应视频图像帧中各个对象关键点的坐标；所述基于所述对象关键点确定所述图像帧序列的时间自相似度，包括：根据所述Kmn生成所述图像帧序列的时间自相似度矩阵Smm，所述Smm中的任一相似度值sij表征所述图像帧序列中第i张视频图像帧所包含对象关键点与第j张视频图像帧所包含对象关键点之间的相似程度，其中i，j∈[1,m]。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述时间自相似度确定所述预设目标对象的动作重复次数，包括：根据所述Smm确定各张视频图像帧中处于动作周期内的周期图像帧，以及各张周期图像帧所处动作周期的周期长度；根据各张周期图像帧所处动作周期的周期长度确定所述预设目标对象的动作重复次数。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述Smm确定各张视频图像帧中处于动作周期内的周期图像帧，包括：依次确定各张视频图像帧分别处于动作周期内的概率值；在任一视频图像帧对应的所述概率值大于概率阈值的情况下，确定该视频图像帧为处于动作周期内的周期图像帧。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述Smm确定各张视频图像帧中处于动作周期内的周期图像帧，以及各张周期图像帧所处动作周期的周期长度，包括：将所述Smm作为模型输入，利用经过预训练的周期预测模型预测各张视频图像帧中处于2CN113850160A权利要求书2/2页动作周期内的周期图像帧，以及各张周期图像帧所处动作周期的周期长度。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，各张周期图像帧分别对应于预设特征值，所述根据各张周期图像帧所处动作周期的周期长度确定所述预设目标对象的动作重复次数，包括：根据各张周期图像帧分别对应的预设特征值与各张周期图像帧所处动作周期的周期长度，依次确定各张周期图像帧在相应动作周期内的周期占比；按照各张周期图像帧在所述图像帧序列中的排列顺序，依次计算所述各张周期图像帧对应的周期占比累加值；分别对各张周期图像帧对应的周期占比累加值进行取整运算，并将运算结果作为所述预设目标对象在相应周期图像帧处的动作重复次数。9.一种重复动作的计数装置，其特征在于，包括：序列生成单元，用于从待检测视频中获得多张视频图像帧，并将获得的视频图像帧按照时间顺序排列以生成图像