本申请涉及电子，尤其涉及一种计数方法及装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、目前，体测计数方法主要分为基于人工、硬件传感器和机器视觉三大类。基于人工的体测计数方法针对每一位被测试者进行实时监督，查看被测试者动作，进行计数，测试结束后将成绩进行登记；基于硬件传感设备的体测计数方法需要在测试场所部署一套硬件设备，测试者佩戴相应硬件，在测试者运动过程中，实时自动计数；基于机器视觉的体测计数方法主要是对视频进行分帧，检测人体的主要关键点，从而判断人体关键点角度来进行实时计数。
2、但是，基于人工的体测计数方法，十分耗费人力，无法自动得到成绩，测试效率低；基于硬件传感设备的体测计数方法设备成本高，部署复杂，无法防止非被测试者本人进行测试，易被干扰，精度较差；基于机器视觉的体测计数方法，同样无法防止非被测试者本人进行测试，且无法解决画面中出现其他人干扰情况和多人同步计数的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种计数方法、计数装置、电子设备及计算机可读存储介质。
2、本申请的技术方案是这样实现的：
3、本申请实施例提供一种计数方法，包括：
4、获取测试场地图像；
5、基于所述测试场地图像中的参考对象，确定多个待识别区域；获取目标图像集，所述目标图像集包括至少一个被测试者在所述多个待识别区域的至少一个待识别区域内进行运动的多个图像；
6、对所述目标图像集中每个图像的所述多个待识别区域内的被测试者的姿态进行识别，确定每个待识别区域内被测试者完成所述运动的个数。
7、本申请实施例提供一种计数装置，包括：
8、获取单元，用于获取测试场地图像；
9、识别单元，用于基于所述测试场地图像中的参考对象，确定多个待识别区域；所述获取单元，还用于获取目标图像集，所述目标图像集包括至少一个被测试者在所述多个待识别区域的至少一个待识别区域内进行运动的多个图像；
10、分类单元，用于对所述目标图像集中每个图像的所述多个待识别区域内的被测试者进行动作识别，确定每个待识别区域内被测试者完成所述运动的个数。
11、本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，该存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于调用并运行所述存储器中存储的计算机程序，执行上述提供的计数方法。
12、本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序使得计算机执行上述提供的计数方法。
13、在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，首先，获取测试场地图像；接着基于测试场地图像中的参考对象，确定多个待识别区域；然后获取至少一个被测试者在多个待识别区域的至少一个待识别区域内进行运动的多个图像，得到目标图像集；最后对目标图像集中每个图像的多个待识别区域内的被测试者的姿态进行识别，确定每个待识别区域内被测试者完成运动的个数。这样，通过确定多个待识别区域对区域精细化分后，使被测试者在待识别区域内运动并对待识别区域内的被测试者所做运动的姿态自动计数，防止区域外部的干扰，同时，有多个待识别区域可以实现多个被测试者同时进行测试并自动计数，有利于减少人力，物力的消耗，提高体测的效率。
1.一种计数方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述测试场地图像中的参考对象，确定多个待识别区域，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于至少两种分辨率参数对所述测试场地进行特征提取，得到与所述两种分辨率参数关联的至少两个目标特征图，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述至少两个初始图像对应的多个待处理图像进行特征提取，并将分辨率参数相同的待处理图像的图像进行合并，得到至少两个第一特征图，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述合并特征图识别，确定所述待识别区域包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预训练姿态分类模型的训练过程包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在所述对所述合并特征图中所述参考对象进行分类处理，确定所述姿态之前，所述方法还包括：
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定每个待识别区域内被测试者完成所述运动的个数包括：
12.一种计数装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至11任一项所述的识别方法。
14.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至11任一项所述的识别方法。
