本技术涉及智能数据识别，特别是涉及一种基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法和计算机设备。
背景技术：
1、跳绳运动作为一种简单易行的有氧运动，广受青少年学生欢迎。然而，跳绳运动也存在一定的安全风险，如不当姿势导致关节损伤，过度疲劳引发意外。传统的跳绳安全教育主要依赖于教师的口头指导和示范，难以针对每个学生的个体差异提供实时、精准地指导。此外，在大规模的体育课或课外活动中，教师难以同时关注到每个学生的跳绳动作，容易忽视潜在的危险行为。
2、现有的跳绳安全监控方法主要包括人工观察和简单的电子计数器。人工观察受限于教师的注意力和经验，难以持续、全面地监控每个学生的表现。简单的电子计数器虽然可以记录跳绳次数，但无法评估跳绳质量和安全性。一些高级的运动监测设备虽然可以提供更详细的数据，如心率和卡路里消耗，但它们通常价格昂贵，不适合大规模使用，且缺乏针对跳绳运动的专门优化。
3、近年来，计算机视觉和人工智能技术在运动分析领域取得了显著进展。然而，这些技术在跳绳安全监控方面的应用仍然有限。现有的运动分析系统大多针对诸如跑步、举重等运动，难以直接应用于跳绳这种高频率、复杂动作的运动。此外，这些系统通常侧重于性能提升，而非安全监控，无法有效识别和预警潜在的安全风险。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效地监测跳绳安全性的基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法和计算机设备。
2、一种基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法，包括以下步骤：
3、采集跳绳者在跳绳活动中的视频数据并进行预处理；从预处理后的数据中提取关键特征，并根据关键特征获取跳绳状况类别；关键特征包括身体姿态、跳绳速度、跳绳节奏、身体各部位的相对位置、运动轨迹和绳索拉力；
4、根据关键特征，构建数据溯源关系网络；数据溯源关系网络用于显示关键特征之间的直接关系和间接影响路径；
5、根据跳绳状况类别和数据溯源关系网络，设计数据检查机制，并为关键参数分别设置对应的深入分析条件和触发机制，在深入分析条件和触发机制成就时，实施深入分析流程得到深入分析结果；关键参数为关键特征中的一种或任意组合；
6、定义风险评估参数，基于跳绳状况类别对风险评估参数进行初始化，基于数据检查机制和触发机制对初始化后的风险评估参数进行动态调整，基于动态调整后的风险评估参数计算综合安全指标；
7、根据综合安全指标和深入分析结果，执行预警和建议措施。
8、在其中一个实施例中，采集跳绳者在跳绳活动中的视频数据并进行预处理的步骤中，包括步骤：
9、采集跳绳者的视频数据；从视频数据中提取多维跳绳数据，多维跳绳数据包括跳绳动作影像数据、跳绳频率数据、跳绳者体态数据和绳索拉力数据；
10、对多维跳绳数据进行精简处理，获取简化数据；
11、对简化数据进行规范化处理，得到规范化数据。
12、在其中一个实施例中，从预处理后的数据中提取关键特征，并根据关键特征获取跳绳状况类别的步骤中，包括步骤：
13、采用动态时间规整算法将关键特征和与预设状况类别对应的特征进行比较，获取与关键特征对应的相似度分数；
14、对相似度分数进行加权处理，获取综合评分；
15、基于综合评分，识别跳绳状况类别。
16、在其中一个实施例中，根据关键特征，构建数据溯源关系网络的步骤中，包括步骤：
17、计算关键特征之间的互相关函数和条件概率分布；
18、基于多元回归分析，获取关键特征之间的动态关系；
19、基于互相关函数、条件概率分布和动态关系，构建加权有向图；
20、基于互相关函数的最大值、条件概率分布的强度和动态关系的回归系数，计算加权有向图的边权重；
21、基于加权有向图和边权重，构建数据溯源关系网络。
22、在其中一个实施例中，基于互相关函数的最大值、条件概率分布的强度和动态关系的回归系数，计算加权有向图的边权重的步骤包括：
23、确定边权重计算的关键因素，关键因素包括互相关函数的最大值、条件概率分布的强度和动态关系的回归系数；
24、设定关键因素的权重系数；
25、基于关键因素及权重系数，建立边权重的综合计算模型；
26、利用综合计算模型，计算加权有向图中每条边的权重，得到加权有向图的边权重。
27、在其中一个实施例中，根据跳绳状况类别和数据溯源关系网络，设计数据检查机制，并为关键参数分别设置对应的深入分析条件和触发机制，在深入分析条件和触发机制成就时，实施深入分析流程得到深入分析结果的步骤中，包括步骤：
28、根据跳绳状况类别，设计基本追踪策略；
29、在设计基本追踪策略后，根据数据溯源关系网络对应的加权有向图，确定待追踪的关键参数；
30、在确定关键参数后，基于加权有向图的时间延迟关系，设计数据检查机制；
31、在设计数据检查机制后，为关键参数分别设置对应的深入分析条件和触发机制；
32、在深入分析条件和触发机制成就时，实施快速回溯检查、扩大检查范围、交叉验证、上下文分析和权重动态调整，以实现深入分析流程得到深入分析结果。
33、在其中一个实施例中，在深入分析条件和触发机制成就时，实施快速回溯检查、扩大检查范围、交叉验证、上下文分析和权重动态调整，以实现深入分析流程得到深入分析结果的步骤包括：
34、执行快速回溯检查，分析触发深入分析的关键参数在过去预定时间段内的变化；
35、当快速回溯检查未发现明显异常时，执行扩大检查范围，将分析扩展至更长时间周期和更多相关参数；
36、进行交叉验证，检查其他关键参数的变化情况，分析关键参数之间的相互影响；
37、结合跳绳者的历史数据和当前训练计划，执行上下文分析；
38、基于快速回溯检查、扩大检查范围、交叉验证和上下文分析的结果，进行权重动态调整，更新加权有向图中的边权重；
39、综合快速回溯检查、扩大检查范围、交叉验证、上下文分析和权重动态调整的结果，得到深入分析结果。
40、在其中一个实施例中，定义风险评估参数，基于跳绳状况类别对风险评估参数进行初始化，基于数据检查机制和触发机制对初始化后的风险评估参数进行动态调整，基于动态调整后的风险评估参数计算综合安全指标；
41、定义风险评估参数；风险评估参数包括动作安全性、疲劳风险、技巧稳定性、强度适当性和进步潜力；
42、基于跳绳状况类别，对动作安全性、疲劳风险、技巧稳定性、强度适当性和进步潜力进行初始化；
43、基于数据检查机制和触发机制，对初始化后的跳绳状况类别，对动作安全性、疲劳风险、技巧稳定性、强度适当性和进步潜力进行动态调整；
44、对动态调整后的动作安全性、疲劳风险、技巧稳定性、强度适当性和进步潜力进行加权处理，获取综合安全指标。
45、一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
46、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
47、上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点和有益效果：
48、本技术通过以下步骤：采集跳绳者在跳绳活动中的视频数据并进行预处理；从预处理后的数据中提取关键特征，并根据关键特征获取跳绳状况类别；根据关键特征，构建数据溯源关系网络；根据跳绳状况类别和数据溯源关系网络，设计数据检查机制，并为关键参数分别设置对应的深入分析条件和触发机制，在深入分析条件和触发机制成就时，实施深入分析流程得到深入分析结果；定义风险评估参数，基于跳绳状况类别对风险评估参数进行初始化，基于数据检查机制和触发机制对初始化后的风险评估参数进行动态调整，基于动态调整后的风险评估参数计算综合安全指标；根据综合安全指标和深入分析结果，执行预警和建议措施。本技术通过对跳绳者的视频数据进行一系列分析，获取跳绳者在跳绳过程中潜在的风险，并向跳绳者进行预警和建议，从而实现对跳绳活动进行安全监控，有效识别和预警潜在的安全风险。
1.一种基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法，其特征在于，采集跳绳者在跳绳活动中的视频数据并进行预处理的步骤中，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法，其特征在于，从所述预处理后的数据中提取关键特征，并根据所述关键特征获取跳绳状况类别的步骤中，包括步骤：
4.根据权利要求1所述的基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法，其特征在于，根据所述关键特征，构建数据溯源关系网络的步骤中，包括步骤：
5.根据权利要求4所述的基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法，其特征在于，基于所述互相关函数的最大值、所述条件概率分布的强度和所述动态关系的回归系数，计算所述加权有向图的边权重的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法，其特征在于，根据所述跳绳状况类别和所述数据溯源关系网络，设计数据检查机制，并为关键参数分别设置对应的深入分析条件和触发机制，在所述深入分析条件和触发机制成就时，实施深入分析流程得到深入分析结果的步骤中，包括步骤：
7.根据权利要求6所述的基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法，其特征在于，在所述深入分析条件和触发机制成就时，实施快速回溯检查、扩大检查范围、交叉验证、上下文分析和权重动态调整，以实现深入分析流程得到深入分析结果的步骤包括：
8.根据权利要求1所述的基于行为识别的智能跳绳运动安全预警方法，其特征在于，定义风险评估参数，基于所述跳绳状况类别对风险评估参数进行初始化，基于所述数据检查机制和所述触发机制对初始化后的风险评估参数进行动态调整，基于动态调整后的风险评估参数计算综合安全指标；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
