一种运动视频生成系统的制作方法

1.本技术实施例涉及视频领域，尤其涉及一种运动视频生成系统。


背景技术：

2.目前用户在运动时，为了了解自身的运动情况，一般会佩戴可穿戴设备来记录运动数据，并通过可穿戴设备来生成运动报告。目前的运动报告一般是采用图表或路径图的形式呈现用户的运动过程，由于可穿戴设备无法在用户运动过程中进行录像，运动报告没有用户的运动视频。用户需要额外架设录像设备来拍摄自身在运动过程中的运动视频，然而，在用户的运动范围较大时，这种拍摄方式需要经常对录像设备的拍摄角度和拍摄方向进行调整，视频拍摄效率低下且用户体验差。


技术实现要素：

3.本发明实施例提供了一种运动视频生成系统，解决了现有技术中用户在运动过程中视频拍摄效率低下且用户体验差的技术问题。
4.本发明实施例提供了一种运动视频生成系统，包括拍摄模块、数据处理模块以及云服务器模块，所述拍摄模块设置在跑道上；
5.所述拍摄模块用于实时对跑道进行拍摄，得到跑道视频，将所述跑道视频实时发送至所述数据处理模块；
6.所述数据处理模块用于接收所述跑道视频，以及用于接收所述云服务器模块发送的目标账号信息，根据所述目标账号信息从所述跑道视频获取目标用户的实时运动视频，根据所述实时运动视频以及历史实时运动视频，计算所述目标用户的运动数据，以及用于将所述目标账号信息、所述实时运动视频以及所述运动数据作为目标账户数据发送给所述云服务器模块；
7.所述云服务器模块用于根据终端发送的账号注册信息生成账号的账号信息；以及用于根据终端发送的账号登录信息登录目标账号，将所述目标账号的目标账号信息发送至所述数据处理模块；以及用于根据所述数据处理模块发送的所述目标账户数据以及历史发送的历史目标账户数据，生成目标运动视频，将所述目标运动视频发送至所述终端。
8.优选的，所述跑道视频包括多个子跑道视频，所述拍摄模块包括多个摄像头，所述摄像头均匀分布在所述跑道上，每个所述摄像头用于实时拍摄预设跑道区域内的子跑道视频，并将所述子跑道视频发送至所述数据处理模块。
9.优选的，所述账号信息包括人脸信息；
10.相应的，所述数据处理模块用于根据所述目标账号信息从所述跑道视频获取目标用户的运动视频具体为：
11.根据所述目标账号信息中的目标人脸信息，在每个所述子跑道视频中确定出包含有目标用户的第一子跑道视频，在所述第一子跑道视频中截取出所述目标用户的实时运动视频。
12.优选的，所述数据处理模块用于根据所述目标账号信息中的目标人脸信息，在每个所述子跑道视频中确定出包含有目标用户的第一子跑道视频具体为：
13.用于获取每个所述子跑道视频中每个用户的用户人脸信息，计算所述目标人脸信息和所述用户人脸信息的重合度，确定出所述重合度高于预设重合阈值的第一用户人脸信息，将所述第一用户人脸信息所对应的用户确定为目标用户，将包含有所述目标用户的子跑道视频确定为第一子跑道视频。
14.优选的，所述数据处理模块用于根据所述实时运动视频以及历史实时运动视频，计算所述目标用户的运动数据具体为：
15.用于根据所述实时运动视频以及历史实时运动视频，对所述实时运动视频进行检验，若检验通过，计算所述目标用户的运动数据，若检验不通过，不计算所述目标用户的运动数据。
16.优选的，所述实时运动视频中包括有每个所述摄像头的标识以及拍摄时间，所述标识预先根据所述摄像头的安装位置进行设置；
17.相应的，所述数据处理模块用于根据所述实时运动视频以及历史实时运动视频，对所述实时运动视频进行检验的具体为：
18.用于从历史实时运动视频中，获取与所述实时运动视频的拍摄时间最接近的第一历史实时运动视频；
19.判断所述第一历史实时运动视频的第一摄像头标识与所述实时运动视频的目标摄像头标识是否相同；
20.若相同，检验不通过；
21.若不相同，根据所述第一摄像头标识以及所述目标摄像头标识，确定所述第一摄像头标识相对应的第一摄像头与所述目标摄像头标识相对应的目标摄像头之间所间隔的摄像头数量；
22.判断所述摄像头数量是否大于预设数量阈值；
23.若大于，检验不通过；
24.若小于或等于，计算所述目标用户从所述第一摄像头所拍摄的第一跑道区域到达所述目标摄像头所拍摄的目标跑道区域的平均速率；
25.判断所述平均速率是否位于预设速率范围内；
26.若否，检验不通过；若是，检验通过。
27.优选的，所述数据处理模块用于计算所述目标用户的运动数据具体为：
28.用于计算所述目标用户的跑步距离，将所述跑步距离和历史总体跑步距离进行累加，得到总体跑步距离，根据所述总体跑步距离生成运动数据。
29.优选的，所述云服务器模块用于根据所述数据处理模块发送的所述目标账户数据以及历史发送的历史目标账户数据，生成目标运动视频具体为：
30.用于根据所述目标账户数据中的实时运动视频以及历史目标账户数据中的历史实时运动视频，生成完整运动视频，将所述目标账号信息以及所述运动数据添加至所述完整运动视频中，得到目标运动视频。
31.优选的，还包括数据展示模块；
32.相应的，所述数据处理模块还用于获取每个所述目标账号信息以及与每个所述目
标账号信息相对应的运动数据，根据每个所述目标账号信息以及所述相对应的运动数据，生成排名数据，将所述排名数据发送至所述数据展示模块；
33.所述数据展示模块用于对所述排名数据进行展示。
34.优选的，所述数据处理模块用于根据每个所述目标账号信息以及所述相对应的运动数据，生成排名数据具体为：
35.用于根据每个所述相对应的运动数据中的总体跑步距离的数值，对每个所述目标账号信息以及所述相对应的运动数据进行排序，生成排名数据。
36.上述，本发明实施例提供了一种运动视频生成系统，包括拍摄模块、数据处理模块以及云服务器模块，拍摄模块设置在跑道上；拍摄模块用于实时对跑道进行拍摄，得到跑道视频，将跑道视频实时发送至数据处理模块；数据处理模块用于接收跑道视频，以及用于接收云服务器模块发送的目标账号信息，根据目标账号信息从跑道视频获取目标用户的实时运动视频，根据实时运动视频以及历史实时运动视频，计算目标用户的运动数据，以及用于将目标账号信息、实时运动视频以及运动数据作为目标账户数据发送给云服务器模块；云服务器模块用于根据终端发送的账号注册信息生成账号的账号信息；以及用于根据终端发送的账号登录信息登录目标账号，将目标账号的目标账号信息发送至数据处理模块；以及用于根据数据处理模块发送的目标账户数据以及历史发送的历史目标账户数据，生成目标运动视频，将目标运动视频发送至终端。
37.上述，本发明实施例通过在跑道上设置拍摄模块对跑道进行拍摄，用户在云服务器模块上注册账号并登陆账号后，在跑道上进行跑步的过程中，数据处理模块会根据目标账号信息从拍摄模块实时上传的跑道视频中识别出目标用户并计算目标用户的运动数据，云服务器模块则会根据跑道视频、目标账号信息以及目标用户的运动数据，生成目标用户的目标运动视频并将目标运动视频发送到终端上进行显示，使得用户能够通过终端对目标运动视频进行观看，用户在运动过程中无需手动拍摄视频，也无需对视频的拍摄角度进行调整，大大提高了用户在运动过程中的视频拍摄效率以及用户体验，解决了现有技术中用户在运动过程中视频拍摄效率低下且用户体验差的技术问题。
附图说明
38.图1为本发明实施例提供的一种运动视频生成系统的结构示意图。
39.图2为本发明实施例提供在跑道上设置摄像头的示意图。
40.图3为本发明实施例提供的对实时运动视频进行检验的流程图。
41.图4为本发明实施例提供的目标运动视频的显示界面。
42.图5为本发明实施例提供的另一种运动视频生成系统的结构示意图。
43.图6为本发明实施例提供的在数据展示模块展示的排名数据的示意图。
具体实施方式
44.以下描述和附图充分地示出本技术的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本技术的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所
有可获得的等同物。在本文中，各实施方案可以被单独地或总地用术语“发明”来表示，这仅仅是为了方便，并且如果事实上公开了超过一个的发明，不是要自动地限制该应用的范围为任何单个发明或发明构思。本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用于将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素。本文中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的结构、产品等而言，由于其与实施例公开的部分相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
45.如图1所示，图1为本发明实施例提供的一种运动视频生成系统的结构示意图，包括拍摄模块101、数据处理模块102以及云服务器模块103，拍摄模块101设置在跑道上。
46.拍摄模块101用于实时对跑道进行拍摄，得到跑道视频，将跑道视频实时发送至数据处理模块102。
47.在本实施例中，拍摄模块101设置在跑道上，用于对跑道实时进行拍摄得到跑道视频，并将跑步视频实时发送到数据处理模块102中进行处理。当有用户在跑道上进行跑步时，拍摄模块101拍摄得到的跑道视频中即包括有各个用户在跑道上进行跑步的画面。
48.在上述实施例的基础上，跑道视频包括多个子跑道视频，拍摄模块101包括多个摄像头，摄像头均匀分布在跑道上，每个摄像头用于实时拍摄预设跑道区域内的子跑道视频，并将子跑道视频发送至数据处理模块102。
49.在一个实施例中，预先将跑道设置为多个跑道区域，拍摄模块101包括有多个摄像头，且摄像头均匀分布在跑道上，每个摄像头负责实时拍摄预设跑道区域内的子跑道视频，且每个摄像头所拍摄的预设跑道区域中，所拍摄到的跑道不重合，预设跑道区域的数量和摄像头的数量相等。多个摄像头每次实时获取到的多个子跑道视频即构成了一个完成的跑道视频。需要进一步说明的是，在本实施例中，跑道的形状可以是直线或者是环形，在本实施例中不对跑道的具体形状进行限定。
50.示例性的，在一个实施例中，如图2所示，跑道的形状为环形，首先根据跑道长度，预估摄像头的点位数量，为减少误差识别效果，点位数量越多越好,但是最小的两点之间距离大于等于50m，实验效果50m之内用户可能会被相邻摄像头同时抓取到，所以这里要考虑现场安装时候设备安装的位置和角度，要求抓拍的跑道区域不能重叠。在本实施例中将摄像头的点位数量设置为4个，例如图2中的1号摄像头～4号摄像头，将环形跑道的划分为4个预设跑道区域，每个摄像头负责实时拍摄一个预设跑道区域内的子跑道视频，每次汇总4个跑道视频即可得到一个跑道视频。
51.数据处理模块102用于接收跑道视频，以及用于接收云服务器模块103发送的目标账号信息，根据目标账号信息从跑道视频获取目标用户的实时运动视频，根据实时运动视频以及历史实时运动视频，计算目标用户的运动数据，以及用于将目标账号信息、实时运动视频以及运动数据作为目标账户数据发送给云服务器模块103。
52.在本实施例中，云服务器模块103可以预先将目标账号信息发送到数据处理模块102中，数据处理模块102每次在接收到拍摄模块101发送的跑道视频后，即可根据目标账号
信息，在每次发送的跑道视频中识别出目标用户，并获取目标用户的实时运动视频。之后，根据本次获取到的实时运动视频和历史获取到的历史实时运动视频，来计算出目标用户的运动数据，之后，再将目标用户的目标账号信息、实时运动视频以及运动数据打包作为目标账户数据一起发送给云服务器模块103。
53.在上述实施例的基础上，账号信息包括人脸信息；
54.在本实施例中，云服务器模块103发送给数据处理模块102的目标账号信息中包括了目标用户的目标人脸信息，目标人脸信息中包括有目标用户的人脸特征信息。
55.相应的，数据处理模块102用于根据目标账号信息从跑道视频获取目标用户的运动视频具体为：
56.根据目标账号信息中的目标人脸信息，在每个子跑道视频中确定出包含有目标用户的第一子跑道视频，在第一子跑道视频中截取出目标用户的实时运动视频。
57.数据处理模块102在接收到目标账号信息后，从目标账号信息中提取出目标人脸信息，之后，再根据目标人脸信息，遍历实时接收到的每个子跑道视频，对每个子跑道视频中拍摄到的人脸进行比对，从而识别出目标用户，之后，将识别到目标用户的子跑道视频确定为第一子跑道视频，并从第一子跑道视频中截取出目标用户的实时运动视频。可理解，在截取出实时运动视频的过程中，实时运动视频中只保留目标用户，若在截取的过程中无法只保留目标用户，则将目标用户以外的其他用户进行模糊处理。
58.在上述实施例的基础上，数据处理模块102用于根据目标账号信息中的目标人脸信息，在每个子跑道视频中确定出包含有目标用户的第一子跑道视频具体为：
59.用于获取每个子跑道视频中每个用户的用户人脸信息，计算目标人脸信息和用户人脸信息的重合度，确定出重合度高于预设重合阈值的第一用户人脸信息，将第一用户人脸信息所对应的用户确定为目标用户，将包含有目标用户的子跑道视频确定为第一子跑道视频。
60.数据处理模块102在接收到实时发送的子跑道视频后，识别出每个子跑道视频中每个用户的用户人脸信息，具体识别过程可采用预先训练好的神经网络进行识别，具体技术手段在现有文件中已多有记载，在本实施例中不在进行赘述。在识别出每个用户的用户人脸信息后，将目标用户人脸信息和每个用户人脸信息进行比对，计算目标人脸信息和每个用户人脸信息的重合度，确定出重合度高于预设重合阈值的第一用户人脸信息，将第一用户人脸信息所对应的用户确定为目标用户。可理解，预设重合阈值可根据实际需要进行设置。为了提高识别准确率，将预设重合阈值设置为98％。在识别到目标用户后，将包含有目标用户的子跑道视频确定为第一子跑道视频。
61.在上述实施例的基础上，数据处理模块102用于根据实时运动视频以及历史实时运动视频，计算目标用户的运动数据具体为：
62.用于根据实时运动视频以及历史实时运动视频，对实时运动视频进行检验，若检验通过，计算目标用户的运动数据，若检验不通过，不计算目标用户的运动数据。
63.数据处理模块102在获取到目标用户的实时运动视频后，获取之前识别到的包含有目标用户的历史实时运动视频，即根据实时运动视频和历史实时运动视频对实时运动视频进行检验，判断实时运动视频的有效性，若通过检验，则实时运动视频有效，即可根据实时运动视频计算目标用户的运动数据，若没有通过检验，则实时运动视频无效，不计算目标
用户的运动数据。
64.在上述实施例的基础上，实时运动视频中包括有每个摄像头的标识以及拍摄时间，标识预先根据摄像头的安装位置进行设置。
65.在一个实施例中，实时运动视频包括有每个摄像头的标识以及实时运动视频视频的拍摄时间，每个摄像头的标识预先根据每个摄像头的安装位置进行设置。示例性的，如图2所示，跑道长度为200米，沿跑道的行进方向上，每隔50米设置一个摄像头，一共设置有4个摄像头，则将1号摄像头的标识设置为1，将2号摄像头的标识设置为2，
……
，将4号摄像头的标识设置为4。
66.相应的，数据处理模块102用于根据实时运动视频以及历史实时运动视频，对实时运动视频进行检验的具体为：
67.用于从历史实时运动视频中，获取与实时运动视频的拍摄时间最接近的第一历史实时运动视频。
68.首先，数据处理模块102获取历史实时运动视频的历史拍摄时间，将历史拍摄时间和实时运动视频中的拍摄时间进行比对，确定出与实时运动视频的拍摄时间最接近的第一历史实时运动视频，之后，获取第一历史实时运动视频。
69.判断第一历史实时运动视频的第一摄像头标识与实时运动视频的目标摄像头标识是否相同。
70.之后，从第一历史实时运动视频中获取第一摄像头标识，以及从实时运动视频中获取目标摄像头标识，判断第一摄像头标识和目标摄像头标识是否相同。
71.若相同，检验不通过。
72.如果第一摄像头标识和目标摄像头标识相同，则说明目标用户还未离开上次被拍摄到的预设跑道区域，由于已知了跑道方向上每个摄像头之间的距离，因此只需要确定每个摄像头第一次拍摄到目标用户的实时运动视频即可。
73.若不相同，根据第一摄像头标识以及目标摄像头标识，确定第一摄像头标识相对应的第一摄像头与目标摄像头标识相对应的目标摄像头之间所间隔的摄像头数量。
74.判断摄像头数量是否大于预设数量阈值。
75.如果第一摄像头标识和目标摄像头标识不同，则说明目标用户进入到了新的预设跑道区域内，此时进一步确定第一摄像头标识相对应的第一摄像头与目标摄像头标识相对应的目标摄像头之间所间隔的摄像头数量，判断间隔的摄像头数是否大于预设数量阈值，即可判断出摄像头是否漏拍目标用户或者是目标用户是否离开跑道。
76.其中，需要进一步说明的是，由于摄像头标识是根据摄像头的位置进行设置的，根据摄像头标识即可确定出间隔的摄像头数量，示例性的，如图2所示，若第一摄像头标识为3，目标摄像头的标识为1，则可以确定出间隔的摄像头数量为1。可理解，在本实施例中，预设数量阈值可以根据实际需要进行设置，本实施例中不低于预设数量阈值的具体数值进行限定。
77.若大于，检验不通过。
78.如果间隔的摄像头数量大于预设数量阈值，则说明此时漏拍目标用户的摄像头较多，目标用户可能离开跑道后重新返回，或者是其他摄像头无法在跑道视频中识别出目标用户，则该实时运动视频进行无法通过检验。
79.若小于或等于，计算目标用户从第一摄像头所拍摄的第一跑道区域到达目标摄像头所拍摄的目标跑道区域的平均速率。
80.判断平均速率是否位于预设速率范围内。
81.如果间隔的摄像头数量小于或等于预设数量阈值，则说明此时漏拍目标用户的摄像头比较少，该实时运动视频有效，继续对该实时运动视频进行检验，计算目标用户从第一摄像头所拍摄的第一跑道区域达到目标摄像头所拍摄的目标跑道区域的平均速率，判断平均速率是否位于预设速率范围内。其中，需要进一步说明的是，由于每个摄像头之间在跑道进行方向上间隔的距离已知，根据摄像头的标识，即可计算出目标用户从第一跑道区域达到目标跑道区域的距离，之后，根据实时运动视频和第一历史实时运动视频的拍摄时间，即可确定出目标用户从第一跑道区域达到目标跑道区域的时间，根据距离和时间即可计算出目标用户的平均速率，并判断平均速率是否在预设速率范围内。示例性的，在一个实施例中，预设速率范围为0.5m/s-5m/s。
82.若否，检验不通过；若是，检验通过。
83.若平均速率在预设速率范围内，则说明目标用户的跑步速度较为正常，用户没有作弊或没有离开跑道，实时运动视频通过检验；若平均速率不在预设速率范围内，则说明目标用户的跑步速度异常，用户可能作弊或离开跑道，实时运动视频无法通过检验。在一个实施例中，对实时运动视频进行检验的流程如图3所示。
84.在上述实施例的基础上，数据处理模块102用于计算目标用户的运动数据具体为：
85.用于计算目标用户的跑步距离，将跑步距离和历史总体跑步距离进行累加，得到总体跑步距离，根据总体跑步距离生成运动数据。
86.在本实施例中，在实时运动视频通过检验后，数据处理模块102即可根据第一历史实时运动以及实时运动视频来计算目标用户的运动数据。具体的，在确定了拍摄第一历史实时运动视频的第一摄像头与拍摄实时运动视频的目标摄像头标识之间所间隔的摄像头数量后，由于摄像头在跑道方向上间隔的距离相等，因此根据间隔的摄像头数量，即可确定出目标摄像头和第一摄像头所间隔的距离，从而计算出用户从第一摄像头的第一跑道区域达到目标摄像头所拍摄的目标跑道区域的跑步距离，之后，将目标用户的跑步距离和根据历史实时运动视频计算得到的目标用户的历史总体跑步距离进行累加，即可得到目标用户的总体跑步距离。
87.在一个实施例中，在得到目标用户的运动数据后，数据处理模块102还可以将运动数据输入到预先训练好的神经网络模型中，从而来预测目标用户的运动趋势。示例性的，在历史获取到的历史运动数据标注出用户历史运动趋势，将标注后的历史运动数据作为训练集，采用训练集对神经网络模型进行训练，待神经网络模型输出的误差在预设误差范围内时，得到训练好的神经网络模型，之后将目标用户的运动数据输入到训练好的神经网络模型中，即可得到目标用户的运动趋势。
88.云服务器模块103用于根据终端发送的账号注册信息生成账号的账号信息；以及用于根据终端发送的账号登录信息登录目标账号，将目标账号的目标账号信息发送至数据处理模块102；以及用于根据数据处理模块102发送的目标账户数据以及历史发送的历史目标账户数据，生成目标运动视频，将目标运动视频发送至终端。
89.在本实施例中，用户首次使用运动视频生成系统时，首先需要通过终端进行账号
的注册，生成账号注册信息，终端再将账号注册信息发送到云服务器模块103中，云服务器模块103根据账号注册信息，注册相对应的账号，并生成账号信息。示例性的，在一个实施例中，账号注册信息中包括有用户信息以及用户的人脸图像，云服务器根据账号注册信息，生成该用户的账号信息，账号信息包括该用户的登陆账号、登陆密码以及人脸信息。
90.后续用户准备在跑道上跑步时，即可在终端上登陆账号，登陆后终端会向云服务器发送账号登陆信息，云服务器根据账号登陆信息登陆上目标账号，并且云服务器会将目标账号的目标账号信息发送给数据处理模块102，从而使得数据处理模块102根据目标账号信息中的目标人脸信息，从实时上传的跑道视频中识别出目标用户，并计算目标用户的运动数据，数据处理模块102在计算出目标用户的运动数据后，会将目标账号信息、实时运动视频以及运动数据打包为目标账户数据发送回云服务器，在用户结束跑步时，用户可通过终端向云服务器发送停止运动指令，云服务器接收到停止运动指令后，将停止运动指令发送给数据处理模块102，数据处理模块102停止在实时上传的跑道视频中识别出目标用户，云服务器则根据数据处理模块102发送的目标账户数据以及数据处理模块102之前发送的历史目标账户数据，来生成目标用户的目标运动视频，并将目标运动视频发送回目标用户的终端，供目标用户进行查看。
91.在上述实施例的基础上，云服务器模块103用于根据数据处理模块102发送的目标账户数据以及历史发送的历史目标账户数据，生成目标运动视频具体为：
92.用于根据目标账户数据中的实时运动视频以及历史目标账户数据中的历史实时运动视频，生成完整运动视频，将目标账号信息以及运动数据添加至完整运动视频中，得到目标运动视频。
93.在一个实施例中，云服务器模块103根据目标账户数据中实时运动视频的拍摄时间和历史目标账户数据中历史实时运动视频的拍摄时间，按照时间顺序对实时运动视频和历史实时运动视频进行拼接，即可得到目标用户运动过程中完成的完整运动视频，之后再将目标账号信息以及运动数据添加至完整运动视频的显示画面中，得到目标运动视频。在一个实施例中，目标账号信息为登陆账号，目标运动视频的显示界面如图4所示。
94.在上述实施例的基础上，运动视频生成系统还包括数据展示模块104；
95.相应的，数据处理模块102还用于获取每个目标账号信息以及与每个目标账号信息相对应的运动数据，根据每个目标账号信息以及相对应的运动数据，生成排名数据，将排名数据发送至数据展示模块104。
96.数据展示模块104用于对排名数据进行展示。
97.在一个实施例中，如图5所示，运动视频生成系统还包括数据展示模块104。数据处理模块102在得到每个目标账号信息以及与每个目标账号信息相对应的运动数据后，还对每个账号信息相对应的运动数据进行排序，从而生成包含有每个目标账号信息以及与每个目标账号信息相对应的运动数据的排名数据，并将排名数据发送到数据展示模块104中，数据展示模块104在接收到排名数据后，对排名数据进行展示。
98.在上述实施例的基础上，数据处理模块102用于根据每个目标账号信息以及相对应的运动数据，生成排名数据具体为：
99.用于根据每个相对应的运动数据中的总体跑步距离的数值，对每个目标账号信息以及相对应的运动数据进行排序，生成排名数据。
100.在本实施例中，数据处理模块102根据与每个目标账号信息中相对应的运动数据中总体跑步距离的数值，从大到小对运动数据进行排序，并在运动数据旁边写明与每个运动数据相对应的目标账号信息，生成排名数据。在一个实施例中，数据展示模块104中所展示的排名数据如图6所示，排名数据中的目标账号信息为登陆账号。
101.上述，本发明实施例通过在跑道上设置拍摄模块对跑道进行拍摄，用户在云服务器模块上注册账号并登陆账号后，在跑道上进行跑步的过程中，数据处理模块会根据目标账号信息从拍摄模块实时上传的跑道视频中识别出目标用户并计算目标用户的运动数据，云服务器模块则会根据跑道视频、目标账号信息以及目标用户的运动数据，生成目标用户的目标运动视频并将目标运动视频发送到终端上进行显示，使得用户能够通过终端对目标运动视频进行观看，用户在运动过程中无需手动拍摄视频，也无需对视频的拍摄角度进行调整，大大提高了用户在运动过程中的视频拍摄效率以及用户体验，解决了现有技术中用户在运动过程中视频拍摄效率低下且用户体验差的技术问题。
102.注意，上述仅为本发明实施例的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明实施例不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明实施例的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明实施例进行了较为详细的说明，但是本发明实施例不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明实施例构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明实施例的范围由所附的权利要求范围决定。