專利名稱：一種網(wǎng)球動作捕捉和解析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于計算機圖像處理技術(shù)、動作捕捉解析技術(shù)及虛擬現(xiàn)實技術(shù)交叉領(lǐng)域，尤其是涉及一種網(wǎng)球動作捕捉與解析方法。
背景技術(shù)：
目前，新世代株式會社CN1662283公開了一種網(wǎng)球游戲系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括通過AV電纜連接到電視接收機的游戲機和向該游戲機提供操作輸入的球拍型輸入裝置，游戲者通過操作該球拍型輸入裝置指示監(jiān)視器畫面上顯示的擊球側(cè)網(wǎng)球手打球。此時，游戲機所包含的游戲處理器計算對方網(wǎng)球手的返球預(yù)測位置，并將這時的擊球側(cè)網(wǎng)球手的現(xiàn)在位置與其預(yù)測返球位置作比較，判斷預(yù)測返球位置是否在擊球側(cè)網(wǎng)球手的擊球可能范圍內(nèi)，若該判斷裝置判斷為在擊球可能范圍外，則擊球位置移動裝置即游戲處理器移動擊球位置。目前，在人機交互領(lǐng)域比較常用的運動追蹤技術(shù)是慣性追蹤技術(shù)和光學(xué)追蹤技術(shù)。慣性追蹤技術(shù)特點是實現(xiàn)簡單，抗干擾性強；缺點是不能全面地獲取被追蹤目標的運動特征，只能有限和局部地反映被追蹤目標的運動特點。光學(xué)追蹤技術(shù)特點是能全面地反映物體的運動情況，精度高；缺點是實現(xiàn)較為困難，且追蹤的范圍較小。上述發(fā)明都只用到了其中的某一單個技術(shù)，其技術(shù)來源單一，缺點明顯。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種利用虛擬現(xiàn)實技術(shù)以及光學(xué)追蹤與慣性追蹤相結(jié)合的方法，降低動作識別系統(tǒng)的復(fù)雜程度，提高動作識別系統(tǒng)的穩(wěn)定性和抗干擾性，有效擴大運動追蹤范圍并及時反饋運動信息，實現(xiàn)較大范圍內(nèi)特定運動信息的采集與處理，并將之應(yīng)用于網(wǎng)球動作捕捉和解析，為虛擬現(xiàn)實技術(shù)在人機互動網(wǎng)球教學(xué)與訓(xùn)練中的應(yīng)用提供解決方案。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:
一種網(wǎng)球動作捕捉和解析方法，包括以下步驟:
A、將標記點與網(wǎng)球拍綁定，將攝像頭安裝在運動區(qū)域的正前方，用于捕捉運動區(qū)域的圖像、獲取網(wǎng)球拍標記點運動的慣性參數(shù)；
B、采集網(wǎng)球拍的數(shù)字圖像并輸入通用計算機，得到網(wǎng)球拍運動的數(shù)字視頻圖像；采集網(wǎng)球拍標記點運動的慣性參數(shù)；
C、對采集的慣性參數(shù)和數(shù)字視頻圖像進行解算和多傳感器數(shù)據(jù)融合，獲取網(wǎng)球拍標記點運動方式；
D、根據(jù)網(wǎng)球拍標記點運動方式識別其動作模式，對捕獲的動作進行辨識與解析。所述步驟C還包括:通過采用相應(yīng)的傳感器信號預(yù)處理算法和運動姿態(tài)解算算法，利用采集到的慣性參數(shù)來推算目標相對地球的瞬時加速度、速度、位置和姿態(tài)；根據(jù)采集到的數(shù)字視頻圖像，本發(fā)明首先通過二值算法提取網(wǎng)球拍運動的特征構(gòu)圖，對特征構(gòu)圖求取其重心，得到特征構(gòu)圖中心位置；接著根據(jù)對所選特征的計算，建立特征之間的對應(yīng)關(guān)系；根據(jù)特征之間的對應(yīng)關(guān)系，依據(jù)BuBumblebee雙目測量原理，來實現(xiàn)三維空間目標精確定位；對所述步驟B中獲取的網(wǎng)球拍標記點運動方式和慣性參數(shù)，通過D-S證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法，得到反映網(wǎng)球拍運動特征的一致性數(shù)據(jù)。所述步驟D還包括:
D1、采集各種網(wǎng)球拍運動樣本動作模式數(shù)據(jù)，對預(yù)采集的樣本動作模式數(shù)據(jù)進行標
注；
D2、逐一從所述樣本動作模式數(shù)據(jù)中提取出反映網(wǎng)球拍運動本質(zhì)特征的特征向量；
D3、根據(jù)所述特征向量劃分所屬類別區(qū)域，使得劃分后的各個不同類別區(qū)域中只包含同類樣本的特征向量，建立從特征向量到所屬類別之間映射關(guān)系的分類器；
D4、對待檢測的網(wǎng)球運動動作模式數(shù)據(jù)進行處理，提取其特征向量；
D5、將待檢測的動作模式數(shù)據(jù)的特征向量輸入到所述分類器，分類器根據(jù)其特征向量進行判別，得到對該待檢測的動作模式數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果，并對辨識結(jié)果進行動作語義解析。所述步驟D2還包括:
D21、對所述樣本動作模式數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到網(wǎng)球動作數(shù)據(jù)；
D22、從網(wǎng)球動作數(shù)據(jù)中提取反映其本質(zhì)特征的特征成分；
D23、將所述特征成分進行組合，得到所述特征向量。所述步驟D4還包括:
D41、對所述待辨識網(wǎng)球動作模式數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到辨識數(shù)據(jù)；
D42、從辨識數(shù)據(jù)中提取反映辨識數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的特征成分；
D43、將所述特征成分進行組合，得到所述特征向量。本發(fā)明的有益效果:由于采用了慣性追蹤和光學(xué)追蹤兩種方式綜合反映目標運動情況，有效擴大了追蹤范圍，提高了測量的精度，解決了慣性追蹤無法獲取網(wǎng)球運動整體信息、不能做復(fù)雜的網(wǎng)球動作識別、敏感性差的問題，同時也解決光學(xué)追蹤技術(shù)還原真實性差、有效追蹤范圍小以及阻擋影響的問題。本發(fā)明還具有很強的實用性，能夠?qū)W(wǎng)球動作進行捕捉和解析，為實現(xiàn)網(wǎng)球運動的人機互動以及各類網(wǎng)球虛擬現(xiàn)實運動應(yīng)用開發(fā)奠定了基礎(chǔ)。以下將結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明進行較為詳細的說明。


圖1為本發(fā)明網(wǎng)球動作捕捉、解析方法示意框 圖2為本發(fā)明網(wǎng)球動作數(shù)據(jù)采集方法示意框 圖3為本發(fā)明網(wǎng)球動作數(shù)據(jù)獲取方法示意框 圖4為本發(fā)明網(wǎng)球動作辨識與解析方法示意框 圖5為本發(fā)明整體結(jié)構(gòu)示意框圖。
具體實施例方式以下對本發(fā)明較佳實施實例加以詳細說明。如圖1所示，實施時本發(fā)明包括三個模塊，分別是運動數(shù)據(jù)采集模塊1、運動數(shù)據(jù)獲取模塊2、網(wǎng)球動作辨識與解析模塊3，本發(fā)明可以用于網(wǎng)球動作捕捉和解析，為實現(xiàn)網(wǎng)球運動的人機互動以及各類網(wǎng)球虛擬現(xiàn)實運動應(yīng)用開發(fā)奠定了基礎(chǔ)。如圖2-5本發(fā)明是一種網(wǎng)球動作捕捉、解析方法，包括以下步驟:
A、運動員手握網(wǎng)球拍在所述攝像頭14(包括至少兩個攝像頭)正面運動，與球拍綁定的所述微慣性測量單元11將測量得到一組慣性參數(shù)，慣性參數(shù)提取單元13通過無線傳輸模塊傳送至所述運動信息解算單元23 ;同時視頻采集設(shè)備捕獲所述特定波長點光源12的一組數(shù)字圖像，并將之傳送至所述圖像特征提取單元21 ；
B、運動信息解算單元23對所獲慣性參數(shù)采用相應(yīng)的傳感器信號預(yù)處理算法和運動姿態(tài)解算算法，解算出目標相對地球的瞬時加速度、速度、位置和姿態(tài)，并將結(jié)果傳送至多傳感器數(shù)據(jù)融合單元24 ;圖像特征提取單元21對所獲視頻圖像進行二值算法得到被測球拍的特征構(gòu)圖，三維空間定位單元22依據(jù)BuBumblebee雙目測量原理,得到球拍標識點的三維空間坐標，并將其傳送至多傳感器數(shù)據(jù)融合單元24 ;多傳感器數(shù)據(jù)融合單元24將得到的數(shù)據(jù)信息采用基于D-S證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法對被測球拍的慣性參數(shù)和三維空間坐標作處理，獲取被測球拍的動作模式數(shù)據(jù)；
C、預(yù)先采集大批量、各種網(wǎng)球運動動作模式樣數(shù)據(jù)，獲取相關(guān)動作樣本。訓(xùn)練模塊31對樣本模式數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)。圖4中的分類器從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取反映數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的特征向量并根據(jù)特征向量對其進行分類，建立從特征向量到所屬類別之間映射關(guān)系的分類器；辨識與解析單元32對捕獲的待檢測的動作模式數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到辨識數(shù)據(jù)，從辨識數(shù)據(jù)中提取特征向量并輸入到圖4所述分類器中，分類器根據(jù)其特征向量進行判別，得到對待檢測動作模式數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果，再對辨識結(jié)果進行相關(guān)動作語義解析，以供后期應(yīng)用開發(fā)或者運動分析使用。
權(quán)利要求
1.一種網(wǎng)球動作捕捉和解析方法，其特征在于，包括以下步驟: A、將標記點與網(wǎng)球拍綁定，將攝像頭安裝在運動區(qū)域的正前方，用于捕捉運動區(qū)域的圖像、獲取網(wǎng)球拍標記點運動的慣性參數(shù)； B、采集網(wǎng)球拍的數(shù)字圖像并輸入通用計算機，得到網(wǎng)球拍運動的數(shù)字視頻圖像；采集網(wǎng)球拍標記點運動的慣性參數(shù)； C、對采集的慣性參數(shù)和數(shù)字視頻圖像進行解算和多傳感器數(shù)據(jù)融合，獲取網(wǎng)球拍標記點運動方式； D、根據(jù)網(wǎng)球拍標記點運動方式識別其動作模式，對捕獲的動作進行辨識與解析。
2.如權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)球動作捕捉和解析方法，其特征在于，所述步驟C還包括:通過采用相應(yīng)的傳感器信號預(yù)處理算法和運動姿態(tài)解算算法，利用采集到的慣性參數(shù)來推算目標相對地球的瞬時加速度、速度、位置和姿態(tài)。
3.如權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)球動作捕捉和解析方法，其特征在于，所述步驟C還包括:根據(jù)采集到的數(shù)字視頻圖像，本發(fā)明首先通過二值算法提取網(wǎng)球拍運動的特征構(gòu)圖，對特征構(gòu)圖求取其重心，得到特征構(gòu)圖中心位置；接著根據(jù)對所選特征的計算，建立特征之間的對應(yīng)關(guān)系。
4.如權(quán)利要求3所述的一種網(wǎng)球動作捕捉和解析方法，其特征在于，所述步驟C還包括:根據(jù)特征之間的對應(yīng)關(guān)系，依據(jù)BuBumblebee雙目測量原理，來實現(xiàn)三維空間目標精確定位。
5.如權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)球動作捕捉和解析方法，其特征在于，所述步驟C還包括:對所述步驟B中獲取的網(wǎng)球拍標記點運動方式和慣性參數(shù)，通過D-S證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法，得 到反映網(wǎng)球拍運動特征的一致性數(shù)據(jù)。
6.如權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)球動作捕捉和解析方法，其特征在于，所述步驟D還包括: D1、采集各種網(wǎng)球拍運動樣本動作模式數(shù)據(jù)，對預(yù)采集的樣本動作模式數(shù)據(jù)進行標注； D2、逐一從所述樣本動作模式數(shù)據(jù)中提取出反映網(wǎng)球拍運動本質(zhì)特征的特征向量； D3、根據(jù)所述特征向量劃分所屬類別區(qū)域，使得劃分后的各個不同類別區(qū)域中只包含同類樣本的特征向量，建立從特征向量到所屬類別之間映射關(guān)系的分類器； D4、對待檢測的網(wǎng)球運動動作模式數(shù)據(jù)進行處理，提取其特征向量； D5、將待檢測的動作模式數(shù)據(jù)的特征向量輸入到所述分類器，分類器根據(jù)其特征向量進行判別，得到對該待檢測的動作模式數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果，并對辨識結(jié)果進行動作語義解析。
7.如權(quán)利要求6所述的一種網(wǎng)球動作捕捉和解析方法，其特征在于，所述步驟D2還包括: D21、對所述樣本動作模式數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到網(wǎng)球動作數(shù)據(jù)； D22、從網(wǎng)球動作數(shù)據(jù)中提取反映其本質(zhì)特征的特征成分； D23、將所述特征成分進行組合，得到所述特征向量。
8.如權(quán)利要求6所述的一種網(wǎng)球動作捕捉和解析方法，其特征在于，所述步驟D4還包括: D41、對所述待辨識網(wǎng)球動作模式數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到辨識數(shù)據(jù)；D42、從辨識數(shù)據(jù)中提取反映辨識數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的特征成分；D43、將所述特征成分進行組 合，得到所述特征向量。
全文摘要
一種網(wǎng)球動作捕捉和解析方法，其特征在于，包括以下步驟將標記點與網(wǎng)球拍綁定，將攝像頭安裝在運動區(qū)域的正前方，用于捕捉運動區(qū)域的圖像、獲取網(wǎng)球拍標記點運動的慣性參數(shù)；采集網(wǎng)球拍的數(shù)字圖像并輸入通用計算機，得到網(wǎng)球拍運動的數(shù)字視頻圖像；采集網(wǎng)球拍標記點運動的慣性參數(shù)；對采集的慣性參數(shù)和數(shù)字視頻圖像進行解算和多傳感器數(shù)據(jù)融合，獲取網(wǎng)球拍標記點運動方式；根據(jù)網(wǎng)球拍標記點運動方式識別其動作模式，對捕獲的動作進行辨識與解析。
文檔編號A63B71/06GK103106411SQ201210537628
公開日2013年5月15日 申請日期2012年12月13日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月13日
發(fā)明者徐玉文 申請人:徐玉文