CN113627372A - 跑步测试方法、***及计算机可读存储介质 - Google Patents

跑步测试方法、***及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明的一种跑步测试方法包括：发送起跑指令并记录开始时间戳；实时获取终点标识所在区域的三维点云数据；从终点标识所在区域的三维点云数据中提取三维人脸点云数据，并对提取的三维人脸点云数据进行人脸识别得到经过终点标识的每个测试人员的身份信息；从终点标识所在区域的三维点云数据中提取冲刺过程中每个测试人员的三维人体点云数据，如果检测出测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超过终点标识所在直线，则将测试人员的三维人体点云数据的采集时间戳作为冲刺时间戳；根据开始时间戳和每个测试人员的冲刺时间戳计算每个测试人员的跑步成绩，该方法能够自动识别多个测试人员的身份并同时计算跑步成绩，测试效率高且出错率低。

Description

跑步测试方法、***及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及机器视觉技术领域，尤其涉及一种跑步测试方法、***及计算机可读存储介质。
背景技术
在跑步类运动训练和考核时，在起跑点多个跑步者一起出发，通常跑步者需要沿着跑道跑若干圈才能完成测试，整个过程需要人工记录圈数和用时，这种方式容易造成人工错误影响成绩的真实性。特别是对于高校来说每个学生每学期都需要进行跑步测试，测试人数达数万人，测试工作量非常大，数万人被分成每20人一组，每组中每个测试学生需要身上带有1-20的数字编号牌，对应的20个老师分别记录相应数字编号牌的学生的跑步成绩，在测试前还需要对20个老师进行单独培训，因此依靠老师手工测试是一项很艰巨的任务，这种测试方式管理复杂、效率低下且容易出错。
随着科技的发展，出现了代替手工测试的红外光电计时设备和射频识别计时***，然而红外光电计时并不能同时记录通过终点的多个跑步者的成绩，同时也存在计时不准确(跑步者手臂也能遮拦红外光)的缺点；射频识别计时***需要跑步者携带一个具有射频功能的感应器，容易影响跑步者发挥。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种跑步测试方法、***及计算机可读存储介质，其基于终点标识所在区域的三维点云数据自动识别多个测试人员的身份并同时计算多个测试人员的跑步成绩，测试效率高且出错率低。
一方面，本发明实施例提供了一种跑步测试方法，包括：
发送起跑指令并记录开始时间戳；
实时获取终点标识所在区域的三维点云数据；
从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取三维人脸点云数据，并对提取的所述三维人脸点云数据进行人脸识别得到经过所述终点标识的每个测试人员的身份信息；
从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取冲刺过程中每个所述测试人员的三维人体点云数据，如果检测出所述测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超过所述终点标识所在直线，则将所述测试人员的三维人体点云数据的采集时间戳作为冲刺时间戳；
根据所述开始时间戳和每个所述测试人员的冲刺时间戳计算每个所述测试人员的跑步成绩。
在一些实施例中，所述如果检测出所述测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超过所述终点标识所在直线的步骤包括：
获取所述测试人员的三维人体点云数据中每个点的三维坐标；
建立所述终点标识所在直线的空间直线方程；
根据所述每个点的三维坐标和所述空间直线方程得到所述每个点与所述终点标识所在直线的位置关系，并根据所述每个点与所述终点标识所在直线的位置关系判定所述测试人员的三维人体点云数据中是否存在至少一个点超出所述终点标识所在直线。
在一些实施例中，所述将所述测试人员的三维人体点云数据的采集时间戳作为冲刺时间戳的步骤包括：
若存在多个采集时间戳下所述测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超出所述终点标识所在直线，则将最早时刻的采集时间戳作为冲刺时间戳。
在一些实施例中，所述从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取冲刺过程中每个所述测试人员的三维人体点云数据的步骤包括：
根据所述开始时间戳和预设的测试用时阈值计算得到预估冲刺开始时间戳和预估冲刺结束时间戳；
根据所述预估冲刺开始时间戳和所述预估冲刺结束时间戳从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取得到冲刺过程中每个所述测试人员的三维人体点云数据。
在一些实施例中，所述实时获取终点标识所在区域的三维点云数据的步骤之前还包括：
获取对应所述开始时间戳的起跑标识所在区域的三维点云数据；
对从所述起跑标识所在区域的三维点云数据中得到的三维人脸点云数据进行人脸特征提取；
将提取的所述人脸特征与测试数据库中的人脸特征进行比对得到多个所述测试人员的身份标签；
根据多个所述测试人员的身份标签得到多个所述测试人员的身份信息。
在一些实施例中，所述获取对应所述开始时间戳的起跑标识所在区域的三维点云数据的步骤之后还包括：
从所述起跑标识所在区域的三维点云数据中提取三维脚部点云数据；
如果检测出所述三维脚部点云数据中存在至少一个点超过所述起点标识所在直线，则判定存在抢跑行为，返回发送起跑指令并记录开始时间戳的步骤。
在一些实施例中，所述如果检测出所述三维脚部点云数据中存在至少一个点超过所述起点标识所在直线，则判定存在抢跑行为的步骤之后还包括：
根据超过所述起点标识所在直线的点的三维坐标得到相应的所述测试人员的三维人脸点云数据以识别抢跑的测试人员的身份。
在一些实施例中，在跑步测试过程中，从所述终点标识所在区域和/或所述起跑标识所在区域获取的三维人脸点云数据中提取每个所述测试人员的人脸特征并与相应的所述测试人员的身份信息相关联后存入所述测试数据库。
另一方面，本发明实施例还提供了一种跑步测试***，包括：
指令发送模块，被配置为发送起跑指令并记录开始时间戳；
三维数据获取模块，被配置为通过立体视觉采集装置实时获取终点标识所在区域的三维点云数据；
身份识别模块，被配置为从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取三维人脸点云数据，并对提取的所述三维人脸点云数据进行人脸识别得到经过所述终点标识的每个测试人员的身份信息；
冲刺时间确定模块，被配置为从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取冲刺过程中每个所述测试人员的三维人体点云数据，如果检测出所述测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超过所述终点标识所在直线，则将所述测试人员的三维人体点云数据的采集时间戳作为冲刺时间戳；
跑步成绩计算模块，被配置为根据所述开始时间戳和每个所述测试人员的冲刺时间戳计算每个测试人员的跑步成绩。
再一方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例所述的跑步测试方法。
本发明的有益效果：本发明实施例的跑步测试方法通过获取终点标识所在区域的三维点云数据，从中提取每个测试人员的三维人脸点云数据并进行人脸识别，从而识别出跑步测试中每个测试人员的身份，再判断冲刺过程中每个测试人员的三维人体点云数据的各个点和终点标识所在直线的位置关系，确定每个测试人员的冲刺时间戳，从而根据记录的开始时间戳和确定的每个测试人员的冲刺时间戳计算每个测试人员的跑步成绩。本发明实施例的跑步测试方法基于终点标识所在区域的三维点云数据自动识别多个测试人员的身份并同时计算多个测试人员的跑步成绩，测试效率高且出错率低。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1为本发明的跑步测试方法的一些实施例的流程示意图；
图2为本发明的跑步测试方法的步骤400的一些实施例的流程示意图；
图3为本发明的跑步测试方法的步骤600的一些实施例的流程示意图；
图4为本发明的跑步测试方法的步骤700的一些实施例的流程示意图；
图5为本发明的跑步测试***的一些实施例的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1所示，本发明实施例提供了一种跑步测试方法，包括：
步骤100：发送起跑指令并记录开始时间戳；
本步骤中可通过电子发令枪或者麦克风等发起起跑指令，并将发送起跑指令的当前时间作为起跑开始时间即开始时间戳，该开始时间戳记录后可传送至跑步测试***的统一处理平台进行存储。
步骤200：实时获取终点标识所在区域的三维点云数据；
对于不同的跑步测试项目，其终点标识的位置是一致的，因此，本步骤中可通过立体视觉采集装置实时采集终点标识所在区域的三维点云数据，并将三维点云数据的采集时间戳及三维点云数据同步到统一处理平台进行后续处理，其中立体视觉采集装置可以为双目立体相机、结构光相机或者TOF相机，在此不做具体限定。
步骤300：从终点标识所在区域的三维点云数据中提取三维人脸点云数据，并对提取的三维人脸点云数据进行人脸识别得到经过终点标识的每个测试人员的身份信息；
本步骤中提取终点标识所在区域的三维点云数据中三维人脸点云数据进行人脸识别得到每组测试中每个测试人员的身份信息(即在统一处理平台进行人脸识别处理)，其中，可以通过设定的分割阈值对三维点云数据进行立体分割得到三维人脸点云数据，另外采用基于点云数据的三维人脸识别方法识别每个测试人员的身份，当然也可以将三维人脸点云数据转换成二维人脸数据进行人脸识别，在此不做具体限定。
可选的，本实施例中测试人员的身份信息包括身份证号和姓名，对于学生来说还包括学号、班级或年龄等信息。
步骤400：从终点标识所在区域的三维点云数据中提取冲刺过程中每个测试人员的三维人体点云数据，如果检测出测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超过终点标识所在直线，则将测试人员的三维人体点云数据的采集时间戳作为冲刺时间戳；
本步骤中，统一处理平台对冲刺过程中每个测试人员的三维人体点云数据中各个点和终点标识所在直线的位置关系进行判断，确定每个测试人员的冲刺时间戳。
步骤500：根据开始时间戳和每个测试人员的冲刺时间戳计算每个测试人员的跑步成绩。
本步骤中通过计算每个测试人员的冲刺时间戳和开始时间戳的差值得到每个测试人员的跑步用时，即得到每个测试人员的跑步成绩。
本发明实施例的跑步测试方法通过获取终点标识所在区域的三维点云数据，从中提取每个测试人员的三维人脸点云数据并进行人脸识别，从而识别出跑步测试中每个测试人员的身份，再判断冲刺过程中每个测试人员的三维人体点云数据的各个点和终点标识所在直线的位置关系，确定每个测试人员的冲刺时间戳，从而根据记录的开始时间戳和确定的每个测试人员的冲刺时间戳计算每个测试人员的跑步成绩。本发明实施例的跑步测试方法基于终点标识所在区域的三维点云数据自动识别多个测试人员的身份并同时计算多个测试人员的跑步成绩，测试效率高且出错率低。
在一些实施例中，参见图2所示，本发明的一种跑步测试方法的步骤400包括：
步骤403：获取测试人员的三维人体点云数据中每个点的三维坐标；
步骤404：建立终点标识所在直线的空间直线方程；
本步骤中通过提取终点标识所在直线的任意两个点的坐标即可建立终点标识所在直线的空间直线方程。
步骤405：根据每个点的三维坐标和空间直线方程得到每个点与终点标识所在直线的位置关系，并根据每个点与终点标识所在直线的位置关系判定测试人员的三维人体点云数据中是否存在至少一个点超出终点标识所在直线。
本步骤中利用简单几何中点和直线的位置关系判定方法来判定每个点与终点标识所在直线的位置关系，当有一个点超过终点标识所在直线时说明此三维人体点云数据为测试人员冲刺时的三维点云数据。
当然，本实施例中还可以通过简单几何中点和面的位置关系判定方法来判定每个点与终点标识所在竖直平面(Z平面)的位置关系，当有一个点超过终点标识所在竖直平面时说明此三维人体点云数据为测试人员冲刺时的三维点云数据。
在一些实施例中，本发明的一种跑步测试方法的步骤400中若存在多个采集时间戳下测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超出终点标识所在直线，则将最早时刻的采集时间戳作为冲刺时间戳。
由于，每个测试员冲刺过程中会存在多个采集时间戳下测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超出终点标识所在直线，我们此时通过时间先后顺序将最早时刻的采集时间戳作为冲刺时间戳。
在一些实施例中，参见图2所示，本发明的一种跑步测试方法的步骤400还包括：
步骤401：根据开始时间戳和预设的测试用时阈值计算得到预估冲刺开始时间戳和预估冲刺结束时间戳；
步骤402：根据预估冲刺开始时间戳和预估冲刺结束时间戳从终点标识所在区域的三维点云数据中提取得到冲刺过程中每个测试人员的三维人体点云数据。
不同的跑步测试项目及不同的跑道设置使得跑步测试过程中经过终点标识的情况不同，例如：短跑测试(百米测试)过程只有一次经过终点标识即冲刺；中长跑测试，可能需要绕环形跑道跑多圈，中间会有几次经过终点标识，因此可以通过确定最后冲刺的时间范围以获取冲刺时的三维人体点云数据。
本实施例中可以根据不同的跑步测试项目预先设定测试用时阈值，从而根据记录的开始时间戳计算出预估的冲刺时间范围，进而提取相应时间范围内的三维人体点云数据。其中，预先设定的测试用时阈值是根据之前的测试经验确定的，在此不做具体限定。
当然，我们还可以采用其他方式确定最后冲刺的三维人体点云数据，例如，通过记录圈数的方式，即记录经过终点标识的每个测试人员的跑步圈数，如果每个测试人员的跑步圈数均达到预设圈数阈值，则从最后一圈对应的终点标识所在区域的三维点云数据中提取每个测试人员的三维人体点云数据。
在一些实施例中，参见图3所示，本发明的一种跑步测试方法的步骤200之前还包括：
步骤601：获取对应开始时间戳的起跑标识所在区域的三维点云数据；
步骤602：对从起跑标识所在区域的三维点云数据中得到的三维人脸点云数据进行人脸特征提取；
步骤603：将提取的人脸特征与测试数据库中的人脸特征进行比对得到多个测试人员的身份标签；
本步骤中测试数据库预先建立在统一处理平台上，其存储有所有测试人员的人脸特征和与人脸特征相关联的身份标签，通过人脸特征比对即可找到每个测试人员的身份标签。
步骤604：根据多个测试人员的身份标签得到多个测试人员的身份信息。
本步骤中，多个测试人员的身份信息可预先保存在KT树数据结构中，根据身份标签可在KT树中快速查询到对应的身份信息。
上述步骤中获取的对应开始时间戳的起跑标识所在区域的三维点云数据也同步到统一处理平台，在统一处理平台进行人脸识别和身份确定。
在一些实施例中，参见图4所示，本发明的一种跑步测试方法的步骤601之后还包括：
步骤701：从起跑标识所在区域的三维点云数据中提取三维脚部点云数据；
本步骤汇总可以通过设定的分割阈值对三维点云数据进行立体分割得到三维脚部点云数据。
步骤702：如果检测出三维脚部点云数据中存在至少一个点超过起点标识所在直线，则判定存在抢跑行为，返回发送起跑指令并记录开始时间戳的步骤。
本步骤中同样采用利用简单几何中点和直线的位置关系判定方法来判定三维脚部点云数据中每个点与起点标识所在直线的位置关系，当有一个点超过起点标识所在直线时说明存在抢跑行为。
本实施例中根据对应开始时间戳的起跑标识所在区域的三维脚部点云数进行抢跑行为判断，当存在抢跑行为时此次跑步测试失败，重新开始。
在一些实施例中，参见图4所示，本发明的一种跑步测试方法的步骤702之后还包括：
步骤703：根据超过起点标识所在直线的点的三维坐标得到相应的测试人员的三维人脸点云数据以识别抢跑的测试人员的身份。
在很多国家或国际跑步比赛中，对于存在抢跑行为的参赛者是会处罚的，本实施例中根据超过起点标识所在直线的点的三维坐标得到相应的测试人员的三维人脸点云数据，并进行人脸识别以确定抢跑的测试人员的身份。
在一些实施例中，本发明的一种跑步测试方法的步骤100之前还包括：
预先采集每个测试人员的三维人脸点云数据和身份信息；
从每个测试人员的三维人脸点云数据中提取每个测试人员的人脸特征并与相应的测试人员的身份信息相关联后存入测试数据库。
在一些实施例中，本发明实的一种跑步测试方法在跑步测试过程中，从终点标识所在区域和/或起跑标识所在区域获取的三维人脸点云数据中提取每个测试人员的人脸特征并与相应的测试人员的身份信息相关联后存入测试数据库。
由于测试过程中测试人员耗费大量体力其身体尤其是脸部会出很多汗，此时采集的三维人脸点云数据用于人脸识别会影响识别精度，为了保证识别精度，本实施例中将整个测试过程中在起点标识区域和\或终点标识区域获取的所有三维人脸点云数据均提取人脸特征，并与相应的测试人员的身份信息相关联后存入测试数据库，以丰富测试数据库中的测试人员的人脸特征。
另一方面，参见图5所示，本发明实施例还提供了一种跑步测试***1，包括：
指令发送模块10，被配置为发送起跑指令并记录开始时间戳；
三维数据获取模块20，被配置为通过立体视觉采集装置实时获取终点标识所在区域的三维点云数据；
身份识别模块30，被配置为从终点标识所在区域的三维点云数据中提取三维人脸点云数据，并对提取的三维人脸点云数据进行人脸识别得到经过终点标识的每个测试人员的身份信息；
冲刺时间确定模块40，被配置为从终点标识所在区域的三维点云数据中提取冲刺过程中每个测试人员的三维人体点云数据，如果检测出测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超过终点标识所在直线，则将测试人员的三维人体点云数据的采集时间戳作为冲刺时间戳；
跑步成绩计算模块50，被配置为根据开始时间戳和每个测试人员的冲刺时间戳计算每个测试人员的跑步成绩。
需要说明的是，本实施例的跑步测试***可以由布置在终点标识区域的一个或多个立体视觉采集装置，以及与立体视觉采集装置有线或无线连接的统一处理平台构成，其中统一处理平台由指令发送模块、身份识别模块、冲刺时间确定模块以及跑步成绩计算模块构成。
上述中跑步测试***各模块的具体细节已经在对应的跑步测试方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
再一方面，本发明还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，存储器上存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时实现如上述实施例所述的跑步测试方法。
又一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例所述的跑步测试方法。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取器(randomaccessmemory，RAM)、磁盘或光盘等。
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种跑步测试方法，其特征在于，包括：
发送起跑指令并记录开始时间戳；
实时获取终点标识所在区域的三维点云数据；
从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取三维人脸点云数据，并对提取的所述三维人脸点云数据进行人脸识别得到经过所述终点标识的每个测试人员的身份信息；
从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取冲刺过程中每个所述测试人员的三维人体点云数据，如果检测出所述测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超过所述终点标识所在直线，则将所述测试人员的三维人体点云数据的采集时间戳作为冲刺时间戳；
根据所述开始时间戳和每个所述测试人员的冲刺时间戳计算每个所述测试人员的跑步成绩。
2.根据权利要求1所述的跑步测试方法，其特征在于，所述如果检测出所述测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超过所述终点标识所在直线的步骤包括：
获取所述测试人员的三维人体点云数据中每个点的三维坐标；
建立所述终点标识所在直线的空间直线方程；
根据所述每个点的三维坐标和所述空间直线方程得到所述每个点与所述终点标识所在直线的位置关系，并根据所述每个点与所述终点标识所在直线的位置关系判定所述测试人员的三维人体点云数据中是否存在至少一个点超出所述终点标识所在直线。
3.根据权利要求1所述的跑步测试方法，其特征在于，所述将所述测试人员的三维人体点云数据的采集时间戳作为冲刺时间戳的步骤包括：
若存在多个采集时间戳下所述测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超出所述终点标识所在直线，则将最早时刻的采集时间戳作为冲刺时间戳。
4.根据权利要求1所述的跑步测试方法，其特征在于，所述从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取冲刺过程中每个所述测试人员的三维人体点云数据的步骤包括：
根据所述开始时间戳和预设的测试用时阈值计算得到预估冲刺开始时间戳和预估冲刺结束时间戳；
根据所述预估冲刺开始时间戳和所述预估冲刺结束时间戳从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取得到冲刺过程中每个所述测试人员的三维人体点云数据。
5.根据权利要求1-4任一项所述的跑步测试方法，其特征在于，所述实时获取终点标识所在区域的三维点云数据的步骤之前还包括：
获取对应所述开始时间戳的起跑标识所在区域的三维点云数据；
对从所述起跑标识所在区域的三维点云数据中得到的三维人脸点云数据进行人脸特征提取；
将提取的所述人脸特征与测试数据库中的人脸特征进行比对得到多个所述测试人员的身份标签；
根据多个所述测试人员的身份标签得到多个所述测试人员的身份信息。
6.根据权利要求5所述的跑步测试方法，其特征在于，所述获取对应所述开始时间戳的起跑标识所在区域的三维点云数据的步骤之后还包括：
从所述起跑标识所在区域的三维点云数据中提取三维脚部点云数据；
如果检测出所述三维脚部点云数据中存在至少一个点超过所述起点标识所在直线，则判定存在抢跑行为，返回发送起跑指令并记录开始时间戳的步骤。
7.根据权利要求6所述的跑步测试方法，其特征在于，所述如果检测出所述三维脚部点云数据中存在至少一个点超过所述起点标识所在直线，则判定存在抢跑行为的步骤之后还包括：
根据超过所述起点标识所在直线的点的三维坐标得到相应的所述测试人员的三维人脸点云数据以识别抢跑的测试人员的身份。
8.根据权利要求5所述的跑步测试方法，其特征在于，在跑步测试过程中，从所述终点标识所在区域和/或所述起跑标识所在区域获取的三维人脸点云数据中提取每个所述测试人员的人脸特征并与相应的所述测试人员的身份信息相关联后存入所述测试数据库。
9.一种跑步测试***，其特征在于，包括：
指令发送模块，被配置为发送起跑指令并记录开始时间戳；
三维数据获取模块，被配置为通过立体视觉采集装置实时获取终点标识所在区域的三维点云数据；
身份识别模块，被配置为从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取三维人脸点云数据，并对提取的所述三维人脸点云数据进行人脸识别得到经过所述终点标识的每个测试人员的身份信息；
冲刺时间确定模块，被配置为从所述终点标识所在区域的三维点云数据中提取冲刺过程中每个所述测试人员的三维人体点云数据，如果检测出所述测试人员的三维人体点云数据中存在至少一个点超过所述终点标识所在直线，则将所述测试人员的三维人体点云数据的采集时间戳作为冲刺时间戳；
跑步成绩计算模块，被配置为根据所述开始时间戳和每个所述测试人员的冲刺时间戳计算每个测试人员的跑步成绩。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述权利要求1-8任一项所述的跑步测试方法。
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Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120130515A1 (en) * 2009-05-01 2012-05-24 Homsi Kristopher L Athletic performance rating system
CN109999469A (zh) * 2019-04-05 2019-07-12 福建省通通发科技发展有限公司 一种足球绕杆考试智能裁判***
CN110639197A (zh) * 2019-09-27 2020-01-03 上海淡竹体育科技有限公司 体育测试方法、装置及***
CN110991413A (zh) * 2019-12-20 2020-04-10 西南交通大学 一种基于ReID的跑步检测方法
CN111081375A (zh) * 2019-12-27 2020-04-28 北京深测科技有限公司 健康监测的预警方法及***
CN111144275A (zh) * 2019-12-24 2020-05-12 中石化第十建设有限公司 一种基于人脸识别的跑步智能测试***及方法
CN111275030A (zh) * 2020-05-06 2020-06-12 西南交通大学 基于人脸与人体识别的直道跑步检测与计时***及方法
CN111811828A (zh) * 2020-04-17 2020-10-23 新奇点智能科技集团有限公司 一种无人车驾驶测试方法、装置、***及存储介质
CN212782050U (zh) * 2020-07-29 2021-03-23 南京信息工程大学 跑步测试***
CN112807617A (zh) * 2021-02-22 2021-05-18 苏州进动智能科技有限公司 基于三维相机的跑步安全监测和指导方法和设备
CN112973098A (zh) * 2021-03-19 2021-06-18 洛阳理工学院 一种自助式短跑项目自动测试装置及测试方法
CN113011343A (zh) * 2021-03-23 2021-06-22 安徽一视科技有限公司 一种基于人工智能的跑步智能计时方法
WO2021134296A1 (zh) * 2019-12-30 2021-07-08 深圳元戎启行科技有限公司 障碍物检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN216456825U (zh) * 2021-08-17 2022-05-10 北京伟景智能科技有限公司 一种跑步测试***

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20120130515A1 (en) * 2009-05-01 2012-05-24 Homsi Kristopher L Athletic performance rating system
CN109999469A (zh) * 2019-04-05 2019-07-12 福建省通通发科技发展有限公司 一种足球绕杆考试智能裁判***
CN110639197A (zh) * 2019-09-27 2020-01-03 上海淡竹体育科技有限公司 体育测试方法、装置及***
CN110991413A (zh) * 2019-12-20 2020-04-10 西南交通大学 一种基于ReID的跑步检测方法
CN111144275A (zh) * 2019-12-24 2020-05-12 中石化第十建设有限公司 一种基于人脸识别的跑步智能测试***及方法
CN111081375A (zh) * 2019-12-27 2020-04-28 北京深测科技有限公司 健康监测的预警方法及***
WO2021134296A1 (zh) * 2019-12-30 2021-07-08 深圳元戎启行科技有限公司 障碍物检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111811828A (zh) * 2020-04-17 2020-10-23 新奇点智能科技集团有限公司 一种无人车驾驶测试方法、装置、***及存储介质
CN111275030A (zh) * 2020-05-06 2020-06-12 西南交通大学 基于人脸与人体识别的直道跑步检测与计时***及方法
CN212782050U (zh) * 2020-07-29 2021-03-23 南京信息工程大学 跑步测试***
CN112807617A (zh) * 2021-02-22 2021-05-18 苏州进动智能科技有限公司 基于三维相机的跑步安全监测和指导方法和设备
CN112973098A (zh) * 2021-03-19 2021-06-18 洛阳理工学院 一种自助式短跑项目自动测试装置及测试方法
CN113011343A (zh) * 2021-03-23 2021-06-22 安徽一视科技有限公司 一种基于人工智能的跑步智能计时方法
CN216456825U (zh) * 2021-08-17 2022-05-10 北京伟景智能科技有限公司 一种跑步测试***

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SIMON CHOPPIN等: "The potential of the Microsoft Kinect in sports analysis and biomechanics", 《SPORTS TECHNOLOGY》, vol. 6, no. 2, pages 78 - 85 *
刘桥等: "短距离冲刺跑动作的视觉三维重建方法研究", 计算机仿真, vol. 34, no. 3, pages 225 - 228 *
夏明等: "跑步运动压缩裤压力预测模型的建立", 《产业用纺织品》, vol. 37, no. 3, pages 31 - 36 *
常桐博: "不同触地模式慢跑的足踝生物力学分析", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 社会科学II辑》, no. 2019, pages 134 - 186 *
王国伟: "基于视觉图像的田径失误动作识别仿真", 《计算机仿真》, vol. 33, no. 4, pages 274 - 277 *

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