1.本技术涉及智慧教育技术领域，特别是涉及一种跳绳计数方法、装置及电子设备。
背景技术：2.跳绳是中小学体育测试中的重要一项，传统的跳绳测试通常是通过监考人员来进行人工计数，为了保证计数的准确性，监考人员需要时刻保持注意力高度集中状态。此外，按照这种计数方式，每位监考人员只能同时对一位学生进行跳绳计数，不仅效率低下，监考人员也需要付出较大的时间成本。
3.为了解决上述问题，现有技术提出了自动计数的技术方案。其中，方案之一是使用带有计数功能的跳绳工具来跳绳，这种方式必须使用指定的跳绳才能完成；另一方案在跳绳者前后设置两个触发器、并在跳绳者上方设置摄像头，才能够完成计数。这两种方式，均不能识别“只跳不摇”“只摇不跳”“单脚跳”“一跳多摇”“无绳跳”等非正常跳绳行为。
技术实现要素：4.本技术公开了一种跳绳计数方法、装置及电子设备，结合跳绳时的双手动作周期以及双手以外的其他关键部位的状态及其对应的动作周期，可以有效识别出“只跳不摇”“只摇不跳”“单脚跳”“一跳多摇”“无绳跳”等非正常跳绳行为，提高跳绳计数准确性。
5.第一方面，本技术提供了一种跳绳计数方法，所述方法包括：
6.检测视频图像中同一目标对象对应的多个关键部位，其中，所述多个关键部位至少包括双手；
7.确定在跳绳时多个关键部位分别对应的动作周期；
8.根据各个动作周期，判断当前跳绳行为是否为非正常跳绳行为，其中，所述非正常跳绳行为至少包括只跳不摇、只摇不跳、单脚跳、一跳多摇、无绳跳；
9.若否，则确定所述目标对象完成一次跳绳。通过上述方法，结合跳绳时的双手动作周期以及双手以外的其他关键部位的状态及其对应的动作周期，可以有效识别出“只跳不摇”“只摇不跳”“单脚跳”“一跳多摇”“无绳跳”等非正常跳绳行为，提高跳绳计数准确性。
10.在一种可能的设计中，所述检测视频图像中同一目标对象对应的多个关键部位，包括：
11.检测所述目标对象的双手；
12.检测所述目标对象的头部；和/或
13.检测所述目标对象的双脚。
14.通过上述方法，将双手与头部和/或双脚作为关键部位，可以有效识别出“只跳不摇”“只摇不跳”“单脚跳”“一跳多摇”“无绳跳”等非正常跳绳行为，提高跳绳计数准确性。
15.在一种可能的设计中，所述确定多个关键部位分别对应的动作周期，包括：
16.在所述关键部位为双手时，根据双手的状态变化确定所述双手的动作周期，其中，所述双手的状态包括向上状态、中间状态、向下状态；
17.在所述关键部位为头部时，根据第一预设位置对应的高度变化确定所述头部的动作周期；
18.在所述关键部位为双脚时，根据第二预设位置对应的高度变化确定所述双脚的动作周期。
19.通过上述方法，确定各个关键部位在跳绳时分别对应的动作周期，进而有助于后续对跳绳统计进行判断。
20.在一种可能的设计中，所述根据双手的状态变化确定所述双手的动作周期，包括：
21.在所述双手向上的角度小于第一角度，并且所述双手向下的角度小于第二角度时，确定所述双手的状态为中间状态；
22.在所述双手向上的角度大于或等于所述第一角度时，确定所述双手的状态为向上状态；
23.在所述双手向下的角度小于或等于所述第二角度时，确定所述双手的状态为向下状态；
24.根据所述向上状态、所述中间状态以及所述向下状态，确定所述双手的动作周期。
25.通过上述方法，考虑双手处于一定角度范围内的中间状态，可以有效提高双手运动周期确定的准确性，进而有助于提高跳绳计数的准确性。
26.在一种可能的设计中，所述根据各个动作周期，判断当前跳绳行为是否为非正常跳绳行为，包括：
27.判断各个动作周期是否均在预设时间段内完成；
28.若是，则判断各个动作周期对应的跳绳行为是否为非正常跳绳行为；
29.若否，确定当前跳绳动作卡顿。
30.通过上述方法，可以有效识别跳绳过程中的非正常跳绳行为以及跳绳卡顿现象，进而提高计数的准确性。
31.在一种可能的设计中，所述判断各个动作周期对应的跳绳行为是否为非正常跳绳行为，包括：
32.判断在所述多个关键部位中的双脚对应的动作周期内，所述双脚中的左脚与右脚之间的高度差是否小于预设阈值；
33.若否，确定当前跳绳动作为单脚跳。
34.通过上述方法，识别出跳绳过程中的“单脚跳”行为。
35.在一种可能的设计中，所述判断各个动作周期对应的跳绳行为是否为非正常跳绳行为，包括：
36.判断在所述多个关键部位中的头部或双脚对应的一个动作周期内，所述关键部位中的双手对应的动作周期是否发生了两次或两次以上；
37.若是，确定当前跳绳动作为一跳多摇。
38.通过上述方法，识别出跳绳过程中的“一跳多摇”行为。
39.在一种可能的设计中，所述判断各个动作周期对应的跳绳行为是否为非正常跳绳行为，包括：
40.判断在所述多个关键部位中的双手对应的n个动作周期内，所述双手向上时，预设区域是否有跳绳存在，其中，n为大于或等于1的整数；
41.若否，则确定本次跳绳为无绳跳，本次跳绳无效。
42.通过上述方法，识别出跳绳过程中的“无绳跳”行为。
43.第二方面，本技术提供了一种跳绳计数装置，所述装置包括：
44.检测模块，用于检测视频图像中同一目标对象对应的多个关键部位，其中，所述多个关键部位至少包括双手；
45.确定模块，用于确定在跳绳时多个关键部位分别对应的动作周期；
46.判断模块，用于根据各个动作周期，判断当前跳绳行为是否为非正常跳绳行为，其中，所述非正常跳绳行为至少包括只跳不摇、只摇不跳、单脚跳、一跳多摇、无绳跳；
47.计数模块，用于若所述当前跳绳行为不是非正常跳绳行为，则确定所述目标对象完成一次跳绳。
48.在一种可能的设计中，所述检测模块具体用于：
49.检测所述目标对象的双手；
50.检测所述目标对象的头部；和/或
51.检测所述目标对象的双脚。
52.在一种可能的设计中，所述确定模块具体用于：
53.在所述关键部位为双手时，根据双手的状态变化确定所述双手的动作周期，其中，所述双手的状态包括向上状态、中间状态、向下状态；
54.在所述关键部位为头部时，根据第一预设位置对应的高度变化确定所述头部的动作周期；
55.在所述关键部位为双脚时，根据第二预设位置对应的高度变化确定所述双脚的动作周期。
56.在一种可能的设计中，所述确定模块还用于：
57.在所述双手向上的角度小于第一角度，并且所述双手向下的角度小于第二角度时，确定所述双手的状态为中间状态；
58.在所述双手向上的角度大于或等于所述第一角度时，确定所述双手的状态为向上状态；
59.在所述双手向下的角度小于或等于所述第二角度时，确定所述双手的状态为向下状态；
60.根据所述向上状态、所述中间状态以及所述向下状态，确定所述双手的动作周期。
61.在一种可能的设计中，所述判断模块具体用于：
62.判断各个动作周期是否均在预设时间段内完成；
63.若是，则判断各个动作周期对应的跳绳行为是否为非正常跳绳行为；
64.若否，确定当前跳绳动作卡顿。
65.在一种可能的设计中，所述判断模块还用于：
66.判断在所述多个关键部位中的双脚对应的动作周期内，所述双脚中的左脚与右脚之间的高度差是否小于预设阈值；
67.若否，确定当前跳绳动作为单脚跳。
68.在一种可能的设计中，所述判断模块还用于：
69.判断在所述多个关键部位中的头部或双脚对应的一个动作周期内，所述关键部位
中的双手对应的动作周期是否发生了两次或两次以上；
70.若是，确定当前跳绳动作为一跳多摇。
71.在一种可能的设计中，所述判断模块还用于：
72.判断在所述多个关键部位中的双手对应的n个动作周期内，所述双手向上时，预设区域是否有跳绳存在，其中，n为大于或等于1的整数；
73.若否，则确定本次跳绳为无绳跳。
74.第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括：
75.存储器，用于存放计算机程序；
76.处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时，实现上述跳绳计数方法步骤。
77.第四方面，本技术提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述跳绳计数方法步骤。
78.通过上述跳绳计数方法，结合跳绳时的双手动作周期以及双手以外的其他关键部位的状态及其对应的动作周期，可以有效识别出“只跳不摇”“只摇不跳”“单脚跳”“一跳多摇”“无绳跳”等非正常跳绳行为，提高跳绳计数准确性。
79.上述第二方面至第四方面中的各个方面以及各个方面可能达到的技术效果参照上述针对第一方面或者第一方面中的各种可能方案可以达到的技术效果说明，这里不再重复赘述。
附图说明
80.图1为本技术提供的一种跳绳计数方法的流程图；
81.图2为本技术提供的一种训练数据采集场景示意图；
82.图3a为本技术提供的一种跳绳识别场景示意图之一；
83.图3b为本技术提供的一种跳绳识别场景示意图之二；
84.图4为本技术提供的一种跳绳计数装置的结构示意图；
85.图5为本技术提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
86.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述。方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例或系统实施例中。需要说明的是，在本技术的描述中“多个”理解为“至少两个”。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。a与b连接，可以表示：a与b直接连接和a与b通过c连接这两种情况。另外，在本技术的描述中，“第一”“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。
87.下面结合附图，对本技术实施例进行详细描述。
88.当前自动进行跳绳计数的方案主要有两种。其中，方案之一是使用带有计数功能的跳绳工具来跳绳，这种方式必须使用指定的跳绳才能完成；另一方案在跳绳者前后设置两个触发器、并在跳绳者上方设置摄像头，才能够完成计数。这两种方式，均不能识别“只跳
不摇”“只摇不跳”“单脚跳”“一跳多摇”“无绳跳”等非正常跳绳行为。
89.为了解决上述问题，本技术提供了一种跳绳计数方法，结合跳绳时的双手动作周期以及双手以外的其他关键部位的状态及其对应的动作周期，可以有效识别出“只跳不摇”“只摇不跳”“单脚跳”“一跳多摇”“无绳跳”等非正常跳绳行为，提高跳绳计数准确性。
90.此外，本技术还提供了一种跳绳计数装置，其中，本技术实施例所述方法和装置基于同一技术构思，由于方法及装置所解决问题的原理相似，因此装置与方法的实施例可以相互参见，重复之处不再赘述。
91.如图1所示，为本技术提供的一种跳绳计数方法的流程图，具体包括如下步骤：
92.s11，检测视频图像中同一目标对象对应的多个关键部位；
93.s12，确定在跳绳时多个关键部位分别对应的动作周期；
94.s13，根据各个动作周期，判断当前跳绳行为是否为非正常跳绳行为；
95.s14，若否，则确定目标对象完成一次跳绳。
96.在本技术实施例中，主要是将跳绳者双手的摆动状态与双手以外的关键部位的动作周期进行结合，来实现对本次跳绳是否有效进行判断，其中，关键部位包括人体、以及人体头部、双手、双脚等，通过训练完成后的目标检测模型来获取得到，目标检测模型的具体训练过程包括：
97.首先，采集训练数据。在采集训练数据时，可以参考图2构建跳绳场景，在跳绳者的正前方设置视频采集设备，采集设备距离地面高度设置为h，跳绳者与采集设备之间横向距离为d，h和d的取值要求能够确保跳绳时跳绳者和跳绳在图像采集设备的采集范围内，并且跳绳者和跳绳在采集框中的占比符合目标范围，进而提高训练数据采集质量。
98.在构建跳绳场景后，为了保证训练数据采集的多样化，对不同性别、年龄、服饰的跳绳者的跳绳过程进行视频采集，同时，还可以采用不同的光照强度以及不同的跳绳背景，对跳绳者的跳绳过程进行视频采集，进而得到多样化的训练数据。
99.在采集得训练数据以后，将训练数据图像化，标注图像中跳绳者人体、头部、左手、右手、左脚、右脚区域，标注框比实际标注对象大出预设像素。在本技术实施例中，预设像素取值范围可以是3-5，也可以根据实际情况调整。此外，左手区域和右手区域均要包含手腕区域，将此部分图像化后的数据集输入目标检测模型进行训练。
100.当目标检测模型训练完成后，便可采用训练后的目标检测模型来检测视频图像中跳绳者对应的关键部位。具体的，将采集到的视频数据输入训练后的目标检测模型，然后通过目标检测模型对视频数据中的关键部位进行检测，为了避免视频数据中目标对象以外无关对象的干扰，提高跳绳计数的准确性，本技术实施例中，在检测出目标对象以后，确定目标对象对应的检测区域，该检测区域可以是将人体区域的上下左右分别扩展检测距离s来得到，其中，s可以取值为1倍的人头宽度，也可以是其他预设数值。
101.在确定出目标对象对应的检测框以后，便可以检测视频图像中同一目标对象对应的多个关键部位，而将其他无关人员对应的双手、双脚、头部等排除在外。本技术实施例中，检测目标对象的各个关键部位至少包括：检测目标对象的双手；检测目标对象的头部；和/或检测目标对象的双脚。
102.在采集到目标对象的多个关键部位以后，需要进一步确定多个关键部位分别对应的动作周期，其中，一个动作周期为完成一次跳绳最少所需的动作。具体来讲：
103.在关键部位为双手时，根据双手的状态变化确定双手的动作周期。在本技术实施例中，双手的状态包括向上状态、中间状态、向下状态，这三种状态通过第一分类模型分类得到。
104.在第一分类模型训练过程中，选取左手和右手的感兴趣区域roi(region of interest，roi)图像，然后通过第一分类模型将该roi图像对应的双手分为向上、中间、向下三种状态。
105.由于跳绳时双手的摆动是一个连续的过程，真正处于中间水平状态时数据极少，故将双手向上的角度小于第一角度，并且向下的角度小于第二角度对应的双手状态，确定为中间状态，在本技术实施例中，第一角度和第二角度均取值为15
°
，当然，第一角度和第二角度的取值不一定相同，并且具体取值可以根据实际情况调整；在双手向上的角度大于或等于第一角度时，确定双手的状态为向上状态；在双手向下的角度小于或等于第二角度时，确定双手的状态为向下状态。
106.通过训练结束后的第一分类模型，可以将双手的状态分类为向上状态、中间状态以及向下状态，并根据向上状态、中间状态以及向下状态，来确定双手的动作周期，比如，将双手依次经过向下状态、中间状态、向上状态、中间状态、向下状态作为一个动作周期。
107.在关键部位为头部时，根据第一预设位置对应的高度变化确定头部的动作周期，在本技术实施例中，第一预设位置设置为头部中心点位置，当然，也可以为设置为头部顶点位置，此处不做具体限定。
108.在关键部位为双脚时，根据第二预设位置对应的高度变化确定双脚的动作周期，在本技术实施例中，第二预设位置设置为脚底位置，当然，也可以为设置为脚尖位置，此处不做具体限定。当然，也可以根据双脚区域的宽高比来确定双脚的动作周期，宽高比中的高度可以取值为离地高度。
109.在确定出各个关键部位分别对应的动作周期以后，进一步判断双手对应的动作周期是否与双手以外的其他关键部位对应的动作周期是否均在预设时间内完成；若否则认为当前跳绳行为卡顿；若是，则判断当前跳绳行为是否为非正常跳绳行为，其中，非正常跳绳行为至少包括“只跳不摇”“只摇不跳”“单脚跳”“一跳多摇”“无绳跳”，并对“单脚跳”“一跳多摇”进行单独计数，同时将“无绳跳”“只跳不摇”“只摇不跳”确定为跳绳舞弊行为，具体判断非正常跳绳行为的方法包括：
110.判断双手以外的双脚和/或头部等其他关键部位对应的动作周期在预设时间内完成时，双手是否执行对应的动作周期；若否，则认为当前跳绳动作为“只跳不摇”。
111.判断双手对应的动作周期在预设时间内完成时，双手以外的双脚和/或头部等其他关键部位是否执行对应的动作周期；若否，则认为当前跳绳动作为“只摇不跳”。判断在多个关键部位中的双脚对应的动作周期内，双脚中的左脚与右脚之间的高度差是否小于预设阈值，在本技术实施例中，高度差是指一个动作周期内左脚与右脚之间的最大高差。若高度差大于预设阈值，则可确定当前跳绳动作为“单脚跳”，此时，对本次跳绳单独计数。
112.判断在多个关键部位中的头部或双脚对应的一个动作周期内，关键部位中的双手对应的动作周期是否发生了两次或两次以上；若是，则可以确定当前跳绳动作为“一跳多摇”，此时，对本次跳绳单独计数。比如，在跳起时，在双脚落地之前，连续摇绳3次，可以确定为一跳三摇。
113.判断在多个关键部位中的双手对应的n个动作周期内，双手向上时，预设区域是否有跳绳存在，其中，n为大于或等于1的整数，预设区域为头部以上的指定区域；若否，则确定本次跳绳为“无绳跳”，本次跳绳无效。具体判断方法通过训练后的第二分类模型来实现，其中，训练后的第二分类模型用于检测预设区域是否有跳绳存在。
114.第二分类模型的具体训练过程可以和上述目标检测模型和/或第一分类模型同时进行，采用同样的训练数据或者训练环境来实现对第二分类模型进行训练，当然，也可以分开训练，此处不做具体限定。第二分类模型的具体训练过程包括：
115.截取双手状态为向上时，人头部以上预设区域的roi图像，并将roi图像送入第二分类器中，判断是否有跳绳存在。具体来讲，可以参考图3a和图3b，roi图像区域如图3a及图3b中的虚线框所示，虚线框的高度约为人体高度的50％，虚线框的宽度与人体区域保持一致，图3a中的跳绳位于人体正上方的虚线框内，图3b中的跳绳不在虚线框内。
116.在指定时间间隔，如5s，取一组roi图像数据输入第二分类模型进行判定，若在双手对应的n个动作周期内均未识别到跳绳，则确定本次跳绳为无绳跳。
117.选择预设区域判断是否有跳绳存在，是因为跳绳经过跳绳者头部以上区域时，跳绳特征比较明显，干扰因素少，而其他位置身体与跳绳重叠，跳绳容易受到服饰等因素影响，影响跳绳识别的准确性。
118.通过上述跳绳计数方法，结合跳绳时的双手动作周期以及双手以外的其他关键部位的状态及其对应的动作周期，不仅能够完成正常跳绳状态下的计数功能，还能准确识别跳绳过程中的“中间卡顿”现象，更为关键的是能准确识别各种非正常跳绳行为，如“只跳不摇”“只摇不跳”“无绳跳”“单脚跳”“一跳多摇”等，进而提高跳绳计数准确性。
119.此外，上述跳绳计数方法，只需要在跳绳者前方设置视频采集设备并将视频传输至计算机进行处理即可，无需将视频采集设备安装在跳绳者上方，无需其他辅助设备，如音频采集设备、身前触发器、身后触发器等。
120.此外，上述跳绳计数方法，通过采集视频数据，运用深度学习目标检测和人体关键部位状态识别的方法完成跳绳计数，可以达到实时计数的效果，且精度较高，1min跳绳计数误差控制在1-2个以内，极大地解决了测试中监考人员任务繁重、效率低下等问题。
121.基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了一种跳绳计数装置，如图4所示，为本技术中一种跳绳计数装置的结构示意图，该装置包括：
122.检测模块41，用于检测视频图像中同一目标对象对应的多个关键部位，其中，所述多个关键部位至少包括双手；
123.确定模块42，用于确定在跳绳时多个关键部位分别对应的动作周期；
124.判断模块43，用于根据各个动作周期，判断当前跳绳行为是否为非正常跳绳行为，其中，所述非正常跳绳行为至少包括只跳不摇、只摇不跳、单脚跳、一跳多摇、无绳跳；
125.计数模块44，用于若所述当前跳绳行为不是非正常跳绳行为，则确定所述目标对象完成一次跳绳。
126.在一种可能的设计中，所述检测模块41具体用于：
127.检测所述目标对象的双手；
128.检测所述目标对象的头部；和/或
129.检测所述目标对象的双脚。
130.在一种可能的设计中，所述确定模块42具体用于：
131.在所述关键部位为双手时，根据双手的状态变化确定所述双手的动作周期，其中，所述双手的状态包括向上状态、中间状态、向下状态；
132.在所述关键部位为头部时，根据第一预设位置对应的高度变化确定所述头部的动作周期；
133.在所述关键部位为双脚时，根据第二预设位置对应的高度变化确定所述双脚的动作周期。
134.在一种可能的设计中，所述确定模块42还用于：
135.在所述双手向上的角度小于第一角度，并且所述双手向下的角度小于第二角度时，确定所述双手的状态为中间状态；
136.在所述双手向上的角度大于或等于所述第一角度时，确定所述双手的状态为向上状态；
137.在所述双手向下的角度小于或等于所述第二角度时，确定所述双手的状态为向下状态；
138.根据所述向上状态、所述中间状态以及所述向下状态，确定所述双手的动作周期。
139.在一种可能的设计中，所述判断模块43具体用于：
140.判断各个动作周期是否均在预设时间段内完成；
141.若是，则判断各个动作周期对应的跳绳行为是否为非正常跳绳行为；
142.若否，确定当前跳绳动作卡顿。
143.在一种可能的设计中，所述判断模块43还用于：
144.判断在所述多个关键部位中的双脚对应的动作周期内，所述双脚中的左脚与右脚之间的高度差是否小于预设阈值；
145.若否，确定当前跳绳动作为单脚跳。
146.在一种可能的设计中，所述判断模块43还用于：
147.判断在所述多个关键部位中的头部或双脚对应的一个动作周期内，所述关键部位中的双手对应的动作周期是否发生了两次或两次以上；
148.若是，确定当前跳绳动作为一跳多摇。
149.在一种可能的设计中，所述判断模块43还用于：
150.判断在所述多个关键部位中的双手对应的n个动作周期内，所述双手向上时，预设区域是否有跳绳存在，其中，n为大于或等于1的整数；
151.若否，则确定本次跳绳为无绳跳。
152.通过上述跳绳计数装置，结合跳绳时的双手动作周期以及双手以外的其他关键部位的状态及其对应的动作周期来，可以有效识别出“只跳不摇”“只摇不跳”“单脚跳”“一跳多摇”“无绳跳”等非正常跳绳行为，提高跳绳计数准确性。
153.基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了一种电子设备，所述电子设备可以实现前述跳绳计数方法装置的功能，参考图5，所述电子设备包括：
154.至少一个处理器51，以及与至少一个处理器51连接的存储器52，本技术实施例中不限定处理器51与存储器52之间的具体连接介质，图5中是以处理器51和存储器52之间通过总线50连接为例。总线50在图5中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意
性说明，并不引以为限。总线50可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。或者，处理器51也可以称为控制器，对于名称不做限制。
155.在本技术实施例中，存储器52存储有可被至少一个处理器51执行的指令，至少一个处理器51通过执行存储器52存储的指令，可以执行前文论述跳绳计数方法。处理器51可以实现图4所示的装置中各个模块的功能。
156.其中，处理器51是该装置的控制中心，可以利用各种接口和线路连接整个该控制设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器52内的指令以及调用存储在存储器52内的数据，该装置的各种功能和处理数据，从而对该装置进行整体监控。
157.在一种可能的设计中，处理器51可包括一个或多个处理单元，处理器51可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器51中。在一些实施例中，处理器51和存储器52可以在同一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。
158.处理器51可以是通用处理器，例如中央处理器(cpu)、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本技术实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的跳绳计数方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
159.存储器52作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器52可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(random access memory，ram)、静态随机访问存储器(static random access memory，sram)、可编程只读存储器(programmable read only memory，prom)、只读存储器(read only memory，rom)、带电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，eeprom)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器52是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本技术实施例中的存储器52还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。
160.通过对处理器51进行设计编程，可以将前述实施例中介绍的跳绳计数方法所对应的代码固化到芯片内，从而使芯片在运行时能够执行图1所示的实施例的跳绳计数方法的步骤。如何对处理器51进行设计编程为本领域技术人员所公知的技术，这里不再赘述。
161.基于同一发明构思，本技术实施例还提供一种存储介质，该存储介质存储有计算机指令，当该计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行前文论述跳绳计数方法。
162.在一些可能的实施方式中，本技术提供的跳绳计数方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在装置上运行时，程序代码用于使该控制设备执行本说明书上述描述的根据本技术各种示例性实施方式的跳绳计数方法中的步骤。
163.本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序
产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
164.本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
165.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
166.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
167.显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。
技术特征：1.一种跳绳计数方法，其特征在于，所述方法包括：检测视频图像中同一目标对象对应的多个关键部位，其中，所述多个关键部位至少包括双手；确定在跳绳时多个关键部位分别对应的动作周期；根据各个动作周期，判断当前跳绳行为是否为非正常跳绳行为，其中，所述非正常跳绳行为至少包括只跳不摇、只摇不跳、单脚跳、一跳多摇、无绳跳；若否，则确定所述目标对象完成一次跳绳。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测视频图像中同一目标对象对应的多个关键部位，包括：检测所述目标对象的双手；检测所述目标对象的头部；和/或检测所述目标对象的双脚。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定多个关键部位分别对应的动作周期，包括：在所述关键部位为双手时，根据双手的状态变化确定所述双手的动作周期，其中，所述双手的状态包括向上状态、中间状态、向下状态；在所述关键部位为头部时，根据第一预设位置对应的高度变化确定所述头部的动作周期；在所述关键部位为双脚时，根据第二预设位置对应的高度变化确定所述双脚的动作周期。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个动作周期，判断当前跳绳行为是否为非正常跳绳行为，包括：判断各个动作周期是否均在预设时间段内完成；若是，则判断各个动作周期对应的跳绳行为是否为非正常跳绳行为；若否，确定当前跳绳动作卡顿。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断各个动作周期对应的跳绳行为是否为非正常跳绳行为，包括：判断在所述多个关键部位中的双脚对应的动作周期内，所述双脚中的左脚与右脚之间的高度差是否小于预设阈值；若否，确定当前跳绳动作为单脚跳。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断各个动作周期对应的跳绳行为是否为非正常跳绳行为，包括：判断在所述多个关键部位中的头部或双脚对应的一个动作周期内，所述关键部位中的双手对应的动作周期是否发生了两次或两次以上；若是，确定当前跳绳动作为一跳多摇。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断各个动作周期对应的跳绳行为是否为非正常跳绳行为，包括：判断在所述多个关键部位中的双手对应的n个动作周期内，所述双手向上时，预设区域是否有跳绳存在，其中，n为大于或等于1的整数；
若否，则确定本次跳绳为无绳跳。8.一种跳绳计数装置，其特征在于，所述装置包括：检测模块，用于检测视频图像中同一目标对象对应的多个关键部位，其中，所述多个关键部位至少包括双手；确定模块，用于确定在跳绳时多个关键部位分别对应的动作周期；判断模块，用于根据各个动作周期，判断当前跳绳行为是否为非正常跳绳行为，其中，所述非正常跳绳行为至少包括只跳不摇、只摇不跳、单脚跳、一跳多摇、无绳跳；计数模块，用于若所述当前跳绳行为不是非正常跳绳行为，则确定所述目标对象完成一次跳绳。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时，实现权利要求1-7中任一项所述的方法步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法步骤。
技术总结本申请公开了一种跳绳计数方法、装置及电子设备，涉及智慧教育技术领域。其中，方法包括：检测视频图像中同一目标对象对应的多个关键部位；确定在跳绳时多个关键部位分别对应的动作周期；根据各个动作周期，判断当前跳绳行为是否为非正常跳绳行为；若否，则确定目标对象完成一次跳绳。通过上述方法，结合跳绳时的双手动作周期以及双手以外的其他关键部位的状态及其对应的动作周期，可以有效识别出“只跳不摇”“只摇不跳”“单脚跳”“一跳多摇”“无绳跳”等非正常跳绳行为，提高跳绳计数准确性。提高跳绳计数准确性。提高跳绳计数准确性。
技术研发人员：孟祥松 陈金 李响 张渊佳 陈硕
受保护的技术使用者：天翼云科技有限公司
技术研发日：2022.07.14
技术公布日：2022/11/1
