基于YOLOv8的智能跳远测量与分析系统

本发明涉及跳远测量，特别是基于yolov8的智能跳远测量与分析系统。

背景技术：

1、在现代体育科技的发展中，人工智能技术已经被广泛应用于运动员训练、比赛策略分析以及技术动作的优化。特别是在田径跳远项目中，运动员的姿态识别和落地点的准确检测对于训练效率和成绩提升至关重要。传统的技术主要依赖于经验丰富的教练员观察或是基础的视频分析工具，这些设备通过连续捕捉运动员跳远过程的视频数据，然后通过软件分析运动员的姿态变化和落地点。这种方法的主要缺点是需要人工参与视频分析过程，效率低下，且易受操作者主观判断的影响，另一种现有技术是使用地面传感器或穿戴式传感器来测量运动员的落地点和运动数据。这些系统可以直接测量运动员与地面的接触时间和力度，从而推算落地点。然而，传感器系统的安装和维护成本高，且在实际比赛中的应用受到限制。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于yolov8的智能跳远测量与分析系统，通过采用ai技术和高级图像处理技术，旨在克服上述问题，提供一个更高效、准确和实用的解决方案，以促进跳远运动员训练和比赛分析的技术进步。

2、本发明的目的通过以下技术方案来实现：

3、基于yolov8的智能跳远测量与分析系统，包括：视频采集模块：捕捉运动员进行跳远动作的连续视频流，并将视频流信息传输至图像处理与识别模块；

4、图像处理与识别模块：接收视频采集模块的视频流，对图像进行预处理、预处理后的图像采用yolov8模型对图像中的运动员在背景中进行分割和识别，生成为二值图像的人体掩膜，并将数据传递给动作识别与测量模块；

5、动作识别与测量模块：接收图像处理与识别模块的数据，对人体掩膜进行垂直和水平方向扫描，定位运动员的起跳点和落点位置，计算出跳远距离，完成跳远测量，将测量结果数据发送至用户交互模块；

6、用户交换模块：接收动作识别与测量模块的数据，分类整理后展示跳远测量结果。

7、进一步的，所述预处理包括调整图像分辨率、色彩校正和减少噪声，填补图像内部空洞。

8、进一步的，所述二值图像的人体掩膜中，运动员以白色表示，背景以黑色表示；

9、动作识别与测量模块在起跳点开始遍历执行垂直方向扫描，逐行检查人体掩膜中最低的白色像素点，初步确定运动员身体与地面接触点的位置，确定起跳点到落地点垂直范围；

10、在垂直范围确定后，动作识别与测量模块对人体掩膜最下方行执行水平方向扫描，精确锁定人体掩膜中白色像素点的位置，即运动员与地面的接触点。

11、进一步的，所述视频采集模块包括跳远垫及跳远垫一侧设置的高清摄像头，跳远垫上沿跳远方向布设有若干标记距离的圆圈标记物，所述圆圈标记物用于yolov8模型的监测识别。

12、进一步的，系统还包括yolov8模型训练，yolov8模型训练包括以下步骤：

13、s1、在不同光照条件和背景下，通过高清摄像头对跳远垫上的圆圈标记物进行多角度图像采集，采集后的图片通过roboflow标注工具进行标注并整理成训练数据集；

14、s2、roboflow标注工具调整图像像素以满足yolov8模型的输入要求，并按训练集、验证集、测试集的分类划分比例；

15、s3、按以下代码配置训练参数，并使用coco数据集训练yolov8模型，results＝model.train(data＝′data/data.yaml′，epochs＝100，imgsz＝640，device＝0)

16、代码中，'data.yaml'是包含训练和验证数据集路径的配置文件，指导yolov8模型模型接入和解读数据集。

17、进一步的，所述用户交互模块还用于用户调整设置系统的测试参数。

18、本发明具有以下优点：本系统通过姿态识别和落点检测，显著减少了对人工分析的依赖，实现了对跳远训练的实时监测和分析。通过结合yolov8模型人工智能模型和图像处理技术，本发明大幅提高了姿态识别和落地点检测的精度，保证测量结果的客观性和一致性。

技术特征：

1.基于yolov8的智能跳远测量与分析系统，其特征在于：包括：视频采集模块：捕捉运动员进行跳远动作的连续视频流，并将视频流信息传输至图像处理与识别模块；

2.根据权利要求1所述的基于yolov8的智能跳远测量与分析系统，其特征在于：所述预处理包括调整图像分辨率、色彩校正和减少噪声，填补图像内部空洞。

3.根据权利要求1所述的基于yolov8的智能跳远测量与分析系统，其特征在于：所述二值图像的人体掩膜中，运动员以白色表示，背景以黑色表示；

4.根据权利要求1所述的基于yolov8的智能跳远测量与分析系统，其特征在于：所述视频采集模块包括跳远垫及跳远垫一侧设置的高清摄像头，跳远垫上沿跳远方向布设有若干标记距离的圆圈标记物，所述圆圈标记物用于yolov8模型的监测识别。

5.根据权利要求4所述的基于yolov8的智能跳远测量与分析系统，其特征在于：系统还包括yolov8模型训练，yolov8模型训练包括以下步骤：

6.根据权利要求1所述的基于yolov8的智能跳远测量与分析系统，其特征在于：所述用户交互模块还用于用户调整设置系统的测试参数。

技术总结本发明公开了基于YOLOv8的智能跳远测量与分析系统，包括：视频采集模块：捕捉运动员进行跳远动作的连续视频流；图像处理与识别模块：接收视频采集模块的视频流，对图像进行预处理、预处理后的图像采用YOLOv8模型对图像中的运动员在背景中进行分割和识别，生成为二值图像的人体掩膜；动作识别与测量模块：接收图像处理与识别模块的数据，对人体掩膜进行垂直和水平方向扫描，定位运动员的起跳点和落点位置，计算出跳远距离，完成跳远测量；用户交换模块：接收动作识别与测量模块的数据，分类整理后展示跳远测量结果。通过结合YOLOv8模型人工智能模型和图像处理技术，本发明大幅提高了姿态识别和落地点检测的精度，保证测量结果的客观性和一致性。技术研发人员：徐鸿雁,古波,符杨辉,毕又文,李洋,褚福银,袁勋,唐佳受保护的技术使用者：西南财经大学天府学院技术研发日：技术公布日：2024/9/9