[发明专利]运动视频检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能，提供一种运动视频检测方法、装置、设备及存储介质。该方法基于姿态关键点模型对用户运动帧进行检测，得到用户关键点，基于地平面检测模型对用户运动帧进行检测，得到运动地平面，从用户关键点中识别出多个关键点组合，基于关键点坐标信息及运动地平面在每个用户运动帧的地平面坐标信息计算用户关键点角度，用户关键点角度包括组合角度及用户平面角度，基于标准视频中每个标准运动帧，获取标准关键点角度，基于用户关键点角度及标准关键点角度生成动作重合度，根据动作重合度生成视频分值。此外，本发明还涉及区块链技术，所述视频分值可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种运动视频检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着线上运动的热度逐年升高，通过线上检测用户动作的规范性的需求也随之增多。目前，在对运动视频进行线上评分的方案中，由于训练用户与规范用户在体型上存在差异，导致无法准确的量化出用户动作与标准动作的重合度，造成无法准确的评估出视频中的运动质量，从而无法合理的辅助用户完成运动训练。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种运动视频检测方法、装置、设备及存储介质，能够解决无法准确的评估出视频中的运动质量的技术问题。

一方面，本发明提出一种运动视频检测方法，所述运动视频检测方法包括：

获取待检测视频及标准视频，所述待检测视频中包括多个用户运动帧，所述标准视频包括多个标准运动帧；

基于预先训练完成的姿态关键点模型对所述多个用户运动帧进行检测，得到每个用户运动帧的用户关键点，并基于预先训练完成的地平面检测模型对所述多个用户运动帧进行检测，得到每个用户运动帧的运动地平面；

从所述用户关键点中识别出多个关键点组合；

基于所述用户关键点在每个用户运动帧的关键点坐标信息及所述运动地平面在每个用户运动帧的地平面坐标信息计算用户关键点角度，所述用户关键点角度包括每个关键点组合的组合角度及运动关键点边与所述运动地平面的用户平面角度；

基于所述标准视频中每个标准运动帧，获取与所述用户关键点角度对应的标准关键点角度；

基于所述用户关键点角度及所述标准关键点角度生成每个用户关键点角度的动作重合度；

根据多个所述动作重合度生成所述待检测视频的视频分值。

根据本发明优选实施例，所述基于预先训练完成的地平面检测模型对所述多个用户运动帧进行检测，得到每个用户运动帧的运动地平面包括：

对于每个用户运动帧，获取该用户运动帧中每个帧像素点在预设通道上的像素信息；

基于所述地平面检测模型对所述像素信息进行预测，得到每个帧像素点的预测概率；

将所述预测概率大于配置概率的帧像素点所构成的区域确定为所述运动地平面。

根据本发明优选实施例，所述从所述用户关键点中识别出多个关键点组合包括：

对于任一用户关键点，从多个所述用户关键点中获取所述任一用户关键点的连接关键点；

若所述连接关键点的连接数量大于预设数量，则根据所述连接关键点中任意关键点对及所述任一用户关键点生成所述多个关键点组合。

根据本发明优选实施例，每个关键点组合包括第一组合边及第二组合边，所述运动关键点边包括初始关键点及目标关键点，所述基于所述用户关键点在每个用户运动帧的关键点坐标信息及所述运动地平面在每个用户运动帧的地平面坐标信息计算用户关键点角度包括：

根据任一用户运动帧构建坐标系；