一种训练成绩裁决系统及方法与流程

本发明涉及数据管理领域，尤其是涉及一种训练成绩裁决系统及方法。

背景技术：

1、训练成绩裁决系统是指对训练成绩进行数据收集、评分汇总的辅助系统。目前靶场训练方式多种多样，其中移动打靶的过程为人员/车辆在场地多赛道起跑，穿越多个障碍点，到达终点后，计算打靶成绩和到达终点及检查点的名词，还会根据人员操作情况进行评分。训练过程通常都有摄像头和裁判收集训练素材，有标靶设备记录训练员设计成绩，方便给训练员进行点评和打分。

2、上述中的现有技术方案存在以下缺陷：目前裁决系统在面对移动打靶时，裁决系统包含评分要素多且监管困难，使得裁决系统需要更多人力来进行数据的收集整理，费时费力。

技术实现思路

1、为了减少人力使用裁决系统进行监管、数据收集整理的困难，本技术提供一种训练成绩裁决系统及方法。

2、一方面，本技术提供的一种训练成绩裁决方法采用如下的技术方案：

3、一种训练成绩裁决方法，包括以下步骤：

4、预设比赛模板，比赛模板包括赛跑场地模拟地图、射击计分表和边裁信息表和赛车场地模拟地图；

5、预设罚时项目和罚圈项目，预存有历史训练的视频信息，将预存的视频信息与罚时项目或罚圈项目关联，提取预存的视频信息里关联后的特征构建行为模型，对行为模型以罚时项目和罚圈项目进行分类；

6、连接场地上或车辆上的摄像头并接收摄像头发送的视频信息，连接标靶设备并接收标靶设备发送的射击成绩信息；

7、接收指令并开始训练，根据接收的指令选择赛跑场地模拟地图或赛车场地模拟地图，在赛跑场地模拟地图或赛车场地模拟地图上设置各类型节点，接收输入的训练员信息、车辆信息和裁判信息；

8、当选择跑场地模拟地图时，根据训练员信息判断视频信息中各个训练员的实时位置，将实时位置与赛跑场地模型图结合绘制赛跑运动轨迹图；

9、当选择赛车场地模拟地图时，将训练员信息与车辆信息进行关联，根据车辆信息判断视频信息中各个车辆的实时位置，将实时位置与赛车场地模型图结合绘制赛车运动轨迹图；

10、根据裁判信息连接裁判用户端，将实时接收的视频信息通过行为模型进行特征识别，使用对应的罚时项目或罚圈项目标记选出的视频信息，将标记后的视频信息发送给裁判用户端；

11、接收裁判用户端发送的裁决信息并将裁决信息填入边裁信息表，裁决信息包括罚时项目和罚圈项目；

12、当接收的裁决信息中包含罚时项目时，在边裁信息表中添加对应的罚时时长，当接收的裁决信息中包含罚圈项目时，获取罚圈项目数量，将罚圈项目数量和对应的训练员信息发出；

13、根据赛跑运动轨迹图或赛车运动轨迹图获得训练员完成时间、经过各个检查点的时间，并将罚时时长加入训练员完成时间，根据接收的射击成绩信息计算射击成绩，将射击成绩填入射击计分表，将训练员完成时间和经过各个检查点的时间填入边裁信息表。

14、通过采用上述方案，裁决系统能够通过历史的裁决记录来自动构建行为模型，在用户选择好训练的地图和相关配置后，上传参与训练的训练员、车辆和裁判的信息，开始训练后，系统通过视频监控训练过程，并且与裁判用户端连接，快速获取裁决结果，自动执行罚时罚圈，通过标靶设备获取射击成绩，通过录制的视频生成轨迹图，通过轨迹图计算训练员通过终点和各个检查点的时间，最终自动生成边裁信息表和射击计分表，有效减少使用裁决系统时花费的人力。

15、优选的，所述步骤“提取预存的视频信息里关联后的特征构建行为模型”还包括：

16、将预存的视频信息按照关联的罚时项目和罚圈项目进行分类；

17、根据指令裁剪出视频信息中符合罚时项目或罚圈项目的图像信息，从图像信息中提取运动特征和外观特征；

18、将运动特征和外观特征加入深度学习模型进行建模获得行为模型，按照罚时项目和罚圈项目对行为建模标注标签；

19、将相同标签下的行为模型再次通过深度学习模型进行模型训练获得构建完成的行为模型。

20、通过采用上述方案，通过运动特征和外观特征构建行为模型，能够全面地筛选视频信息。

21、优选的，所述步骤“从图像信息中提取运动特征和外观特征”还包括：

22、将图像信息排序获得视频序列，跟踪视频序列中物体的运动轨迹，使用特征点检测算法在连续帧中检测并匹配特征点，获得运动特征；

23、将图像信息按照像素提取颜色特征、纹理特征和形状特征，使用颜色空间转换和颜色量化技术提取颜色特征，使用纹理分析算法提取纹理特征，检测图像信息边缘轮廓，使用形状描述符描述形状特征，将颜色特征、纹理特征和形状特征合并获得外观特征。

24、通过采用上述方案，特征提取方法的选择应根据具体的应用场景和需求来确定。不同的方法在不同的任务中可能表现出不同的性能。特征点检测算法适合检测有高速运动的物体的视频，通过多种特征检测外观特征也能够有效适应不同训练员和车辆。

25、优选的，所述步骤“在赛跑场地模拟地图或赛车场地模拟地图上设置各类型节点”还包括：

26、预设起点节点、终点节点和检查点节点；

27、接收指令，并根据指令将起点节点、终点节点和检查点节点设置在赛跑场地模拟地图或赛车场地模拟地图上；

28、所述步骤“根据赛跑运动轨迹图或赛车运动轨迹图获得训练员完成时间、经过各个检查点的时间”还包括：

29、根据赛跑场地模拟地图或赛车场地模拟地图上设置的起点节点、终点节点和检查点节点在赛跑运动轨迹图或赛车运动轨迹图上的相同位置标记起点节点、终点节点和检查点节点；

30、提取赛跑运动轨迹图或赛车运动轨迹图上运动轨迹经过起点节点、终点节点和检查点节点的时间，根据提取的时间计算训练员完成时间、经过各个检查点的时间。

31、通过采用上述方案，通过轨迹图和节点配合能够准确、快速地计算出训练员完成时间、经过各个检查点的时间。

32、优选的，所属步骤“将实时位置与赛跑场地模型图结合绘制赛跑运动轨迹图”还包括：

33、在获取实时位置后，在赛跑场地模型图上标记当前实时位置并记录时间；

34、将赛跑场地模型图上根据记录时间将所有标记的实时位置进行连接，并将连接线拟合形成赛跑运动轨迹，获得赛跑运动轨迹图；

35、所述步骤“将实时位置与赛车场地模型图结合绘制赛车运动轨迹图”还包括：

36、在获取实时位置后，在赛车场地模型图上标记当前实时位置并记录时间；

37、将赛车场地模型图上根据记录时间将所有标记的实时位置进行连接，并将连接线拟合形成赛车运动轨迹，获得赛车运动轨迹图。

38、通过采用上述方案，实时监控训练员或车辆的位置检测困难且花费较高，但是通过截取单点图像然后拟合形成轨迹图，就更加节省，实现也更简单。

39、优选的，所述步骤“接收指令并开始训练”还包括：

40、接收禁用指令并根据禁用指令选择罚时项目和/或罚圈项目，在开始训练时，禁止系统对被选择的罚时项目和/或罚圈项目进行特征识别。

41、通过采用上述方案，用户可以通过禁用罚时项目和/或罚圈项目来适配不同的训练。

42、优选的，还包括：

43、检测连接的摄像头和标靶设备的当前设备状态，并记录设备状态；

44、对应每个标靶设备或一个摄像头关联有一个视频信息中能够出现该标靶设备或摄像头的摄像头；

45、当一项设备状态出现错误时，发出警报，并调用记录的设备状态和该设备对应的摄像头上传的视频信息，显示调用的设备状态记录和视频信息。

46、通过采用上述方案，系统能够实时监控所有设备的状态，并且能够通过其他摄像头的画面快速查看故障设备的外观状态，方便用户及时处理。

47、另一方面，本技术提供的一种训练成绩裁决系统采用如下的技术方案：

48、一种训练成绩裁决系统，包括总控端和裁判用户端，总控端包括存储模块、模型构建模块、视频采集模块、射击采集模块、训练设置模块、数据缓存模块、轨迹绘制模块、视频识别模块、裁决接收模块、罚圈通知模块、表格编辑模块；

49、所述存储模块预存有比赛模板、历史训练的视频信息、罚时项目和罚圈项目，比赛模板包括赛跑场地模拟地图、射击计分表和边裁信息表和赛车场地模拟地图；

50、所述模型构建模块调用存储模块存储的历史训练的视频信息、罚时项目和罚圈项目，将预存的视频信息与罚时项目或罚圈项目关联，提取预存的视频信息里关联后的特征构建行为模型，对行为模型以罚时项目和罚圈项目进行分类，将行为模型发送给视频识别模块；

51、所述视频采集模块连接场地上或车辆上的摄像头并接收摄像头发送的视频信息，将视频信息发送给存储模块进行存储；

52、所述射击采集模块连接标靶设备并接收标靶设备发送的射击成绩信息，将射击成绩信息发送给存储模块进行存储；

53、所述训练设置模块接收外界输入的指令，根据指令调用存储模块存储的比赛模板，选择比赛模板中的赛跑场地模拟地图或赛车场地模拟地图，在赛跑场地模拟地图或赛车场地模拟地图上设置各类型节点，根据指令启动训练；

54、所述数据缓存模块接收外界输入的训练员信息、车辆信息和裁判信息并存储；

55、所述轨迹绘制模块调用存储模块存储的最新的视频信息和数据缓存模块存储的训练员信息和车辆信息，将训练员信息与车辆信息进行关联，根据训练员信息或车辆信息判断视频信息中各个训练员或车辆的实时位置，将实时位置与赛跑场地模型图或赛车场地模型图结合绘制赛跑运动轨迹图或赛车运动轨迹图，将赛跑运动轨迹图或赛车运动轨迹图传输给表格编辑模块；

56、所述视频识别模块调用存储模块存储的最新的视频信息，将视频信息通过行为模型进行特征识别，使用对应的罚时项目或罚圈项目标记选出的视频信息，将标记后的视频信息发送给裁判用户端；

57、所述裁决接收模块接收裁判用户端发送的裁决信息并将裁决信息填入边裁信息表，裁决信息包括罚时项目和罚圈项目，将裁决信息发送给罚圈通知模块和表格编辑模块；

58、所述罚圈通知模块接收到裁决信息后，提取裁决信息中包含的罚圈项目，计算提取的罚圈项目数量，将罚圈项目数量和对应的训练员信息发出；

59、所述表格编辑模块根据赛跑运动轨迹图或赛车运动轨迹图获得训练员完成时间、经过各个检查点的时间，并将罚时时长加入训练员完成时间，根据接收的射击成绩信息计算射击成绩，将射击成绩填入射击计分表，将训练员完成时间和经过各个检查点的时间填入边裁信息表。

60、通过采用上述方案，裁决系统能够通过历史的裁决记录来自动构建行为模型，在用户选择好训练的地图和相关配置后，上传参与训练的训练员、车辆和裁判的信息，开始训练后，系统通过视频监控训练过程，并且与裁判用户端连接，快速获取裁决结果，自动执行罚时罚圈，通过标靶设备获取射击成绩，通过录制的视频生成轨迹图，通过轨迹图计算训练员通过终点和各个检查点的时间，最终自动生成边裁信息表和射击计分表，有效减少使用裁决系统时花费的人力。

61、优选的，所述模型构建模块包括视频关联单元、特征构建单元；

62、所述视频关联单元调用存储模块存储的历史训练的视频信息、罚时项目和罚圈项目，将预存的视频信息按照关联的罚时项目和罚圈项目进行分类，将预存的视频信息与罚时项目或罚圈项目关联；

63、所述特征构建单元根据指令裁剪出视频信息中符合罚时项目或罚圈项目的图像信息，从图像信息中提取运动特征和外观特征，将图像信息排序获得视频序列，跟踪视频序列中物体的运动轨迹，使用特征点检测算法在连续帧中检测并匹配特征点，获得运动特征，将图像信息按照像素提取颜色特征、纹理特征和形状特征，使用颜色空间转换和颜色量化技术提取颜色特征，使用纹理分析算法提取纹理特征，检测图像信息边缘轮廓，使用形状描述符描述形状特征，将颜色特征、纹理特征和形状特征合并获得外观特征，将运动特征和外观特征加入深度学习模型进行建模获得行为模型，按照罚时项目和罚圈项目对行为建模标注标签，将相同标签下的行为模型再次通过深度学习模型进行模型训练获得构建完成的行为模型，提取预存的视频信息里关联后的特征构建行为模型，对行为模型以罚时项目和罚圈项目进行分类，将行为模型发送给视频识别模块。

64、通过采用上述方案，特征点检测算法适合检测有高速运动的物体的视频，通过多种特征检测外观特征也能够有效适应不同训练员和车辆。

65、优选的，所述训练设置模块包括模板选择单元、节点设置单元和训练控制单元；

66、所述模板选择单元接收外界输入的指令，根据指令调用存储模块存储的比赛模板，选择比赛模板中的赛跑场地模拟地图或赛车场地模拟地图；

67、所述节点设置单元预设有起点节点、终点节点和检查点节点，根据指令将起点节点、终点节点和检查点节点设置在赛跑场地模拟地图或赛车场地模拟地图上；

68、所述训练控制单元接收指令后根据指令控制训练场的相关设备启动。

69、通过采用上述方案，通过轨迹图和节点配合能够准确、快速地计算出训练员完成时间、经过各个检查点的时间。

70、综上所述，本发明具有以下有益效果：

71、1. 裁决系统能够快速获取裁决结果，自动执行罚时罚圈，自动生成边裁信息表和射击计分表，有效减少使用裁决系统时花费的人力。