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本发明涉及一种基于像素时序运动分析的视频抖动与冻结检测方法，步骤如下：S1、获取视频帧序列图像；S2、裁剪视频帧序列图像；S3、以待处理的视频帧序列Vs为数据基础，进行画面非单一模式抖动检测；S4、获得运动放大视频帧序列Ve；S5、获取稠密光流场Vsof和稠密光流场Veof；S6、将稠密光流场Vsof和稠密光流场Veof信息转变为图像信息，获得光流帧序列Vscof和光流帧序列Vecof；S7、分别进行画面冻结、画面单一模式抖动检测；本发明还公开了一种基于像素时序运动分析的视频抖动与冻结检测装置。本发明能够对画面冻结检测准确率可达100％，且两种抖动检测方法并行处理提升准确率，检测速度快且在统一算法框架同时实现画面抖动与冻结检测。

本发明属于可穿戴设备领域，尤其涉及一种快速评估网球业余水准的方法和系统，其方法包括以下步骤：A：监测并记录用户步法数据，并根据用户步法数据通过步法得分统计方法获得用户步法得分；B：监测并记录用户手法数据，并根据用户手法数据通过手法得分统计方法获得用户手法得分；C：监测并记录用户心率数据，并根据用户心率数据通过心率得分统计方法获得用户心率得分；D：根据步法得分，手法得分和心率得分通过总得分算法获得用户总得分。本发明能够帮助用户清楚自己的网球水平，做出针对训练，且具有方便快捷，经济性等优点。

本公开提供了一种多对象运动分析方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉和深度学习技术。该多对象运动分析方法包括：确定待分析图像中的多个对象中的至少一个对象的至少一个关键点；基于至少一个对象中的第一对象子集中的一个或多个对象的至少一个关键点，确定运动标准；以及基于至少一个对象中的第二对象子集中的一个或多个对象的至少一个关键点，确定第二对象子集中的一个或多个对象是否满足运动标准。