專利名稱：一種基于動作識別技術(shù)的體育教學(xué)輔助系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及人機交互、動作識別以及計算機輔助教學(xué)領(lǐng)域，尤其涉及一種體育教學(xué)輔助系統(tǒng)的構(gòu)建方法。
背景技術(shù)：
目前，運動追蹤的方法根據(jù)傳感元件的不同分為慣性追蹤、光學(xué)追蹤、力和機械式追蹤、電磁式追蹤、聲學(xué)追蹤等等。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)，通過在目標(biāo)上設(shè)置慣性測量單元，測量得到加速度、角速度等數(shù)據(jù)，以此為基礎(chǔ)使用數(shù)學(xué)工具解算，得到目標(biāo)的運動情況。慣性追蹤的特點是實現(xiàn)簡單，抗干擾性強；缺點是不能全面地獲取被追蹤目標(biāo)的運動特征，只能有限和局部地反映被追蹤目標(biāo)的運動特點。光學(xué)追蹤技術(shù)，通過對目標(biāo)上特定光點的監(jiān)視和跟蹤來完成運動追蹤的任務(wù)。理論上，對于空間的任意一個點，只要它能同時被兩臺攝像機所見， 則根據(jù)同一瞬間兩攝像機所拍攝的圖像和攝像機參數(shù)，即可以確定這一時刻該點的空間位置。當(dāng)攝像機以足夠高的速率連續(xù)拍攝時，從圖像序列中就可以得到該點的運動軌跡。其中圖像的處理采用的是三維圖象重建技術(shù)，即通過攝像機記錄圖像，通過數(shù)字化處理形成虛擬物體，然后通過三維空間標(biāo)定，確定物體的空間位置。光學(xué)追蹤技術(shù)的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。CN10115888公開了一種基于計算機視覺的虛擬體育系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法，用于通用計算機，利用計算機視覺來識別人體以及體育器械的運動狀態(tài)和動作模式，并將動作模式反饋給計算機，通過計算機的處理，控制虛擬體育運動中的角色做出相應(yīng)的動作。該發(fā)明可以更好地提高全民健身運動的普及程度，但缺點是對于實際動作的識別范圍較小。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種基于動作識別技術(shù)的體育教學(xué)輔助系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法， 利用人機交互技術(shù)以及光學(xué)追蹤與慣性追蹤相結(jié)合的方法，能夠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)用于計算機虛擬輔助體育教學(xué)。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是一種基于動作識別技術(shù)的體育教學(xué)輔助系統(tǒng)，用于PC或嵌入式主機，其包括運動數(shù)據(jù)采集模塊、運動數(shù)據(jù)獲取模塊、辨識與訓(xùn)練模塊、虛擬教學(xué)環(huán)境模塊組成，所述的運動數(shù)據(jù)采集模塊進(jìn)一步包括特定波長點光源、不少于二個攝像頭；所述的運動數(shù)據(jù)獲取模塊進(jìn)一步包括圖像特征提取單元、三維空間定位單元、運動信息解算單元、多傳感器數(shù)據(jù)融合單元；所述的辨識與訓(xùn)練模塊進(jìn)一步包括動作模式數(shù)據(jù)采集模塊、訓(xùn)練模塊、辨識單元；所述的虛擬教學(xué)環(huán)境模塊包括一動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫、一動作解析單元、一虛擬教學(xué)環(huán)境、一顯示設(shè)備；其特征在于在所述的運動數(shù)據(jù)采集模塊中還是設(shè)有一微慣性測量單元和一慣性參數(shù)提取單元，微慣性測量單元與被測目標(biāo)綁定，用于測量被測目標(biāo)的慣性參數(shù)，供運動數(shù)據(jù)獲取模塊處理，所述的微慣性測量單元通過無線信號與所述的慣性參數(shù)提取單元信號輸入端連接；所述的運動信息解算單元對慣性參數(shù)提取單元輸出的數(shù)據(jù)傳輸?shù)蕉鄠鞲衅鲾?shù)據(jù)融合單元作解算處理。所述的運動數(shù)據(jù)獲取模塊，其中所述的三維空間定位單元利用標(biāo)記點在兩個攝像頭內(nèi)成像的位置，利用雙目視覺算法得到標(biāo)記點的三維空間坐標(biāo)，所述多傳感器數(shù)據(jù)融合單元采用基于D-S證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法對運動目標(biāo)的慣性參數(shù)和三維空間坐標(biāo)作處理，獲取目標(biāo)的動作模式數(shù)據(jù)。所述的虛擬教學(xué)環(huán)境模塊，其中所述動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫用于供動作解析單元解析動作模式的范本；所述的動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫包括特定體育運動動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫、非特定動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫和連續(xù)動作模型庫；所述動作解析單元用于解析動作模式數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果；所述虛擬教學(xué)環(huán)境為人機互動平臺，用于提供體育教學(xué)方案；所述顯示設(shè)備用于反饋運動動作模式辨識的解析結(jié)果、顯示人機交互動作狀態(tài)， 其輸入端與計算機連接；所述的特定體育運動動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫，以體育運動項目的基本動作為主，包括乒乓球的基本動作、網(wǎng)球基本動作、高爾夫揮桿動作、保齡球擲球動作、跑步的抬腿動作等；所述的非特定動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫，是根據(jù)體育教學(xué)要求定制特殊應(yīng)用的動作模型庫，包括鞍馬運動員基本動作、體操、體育教學(xué)動漫游戲類應(yīng)用的動作等；所述的連續(xù)動作模型庫，為輔助體育教學(xué)特定功能而設(shè)計的由系列動作組成的組合動作庫，它基于特定動作模型庫和非特定模型庫，包括體操、舞蹈、武術(shù)、健身氣功等一套完整的動作。一種基于動作識別技術(shù)的虛擬體育教學(xué)輔助系統(tǒng)的構(gòu)建方法，其包括以下步驟A、將標(biāo)記點與被測目標(biāo)綁定，將攝像頭安裝在指定區(qū)域的正前方，用于捕捉指定區(qū)域的圖像、獲取標(biāo)記點運動的慣性參數(shù)；B、采集數(shù)字圖像并輸入通用計算機，得到目標(biāo)運動的數(shù)字圖像；采集標(biāo)記點運動的慣性參數(shù)；C、對采集的慣性參數(shù)和數(shù)字圖像進(jìn)行解算和多傳感器融合，獲取標(biāo)記點運動方式；D、根據(jù)標(biāo)記點運動方式識別其運動模式，傳送給虛擬體育教學(xué)環(huán)境，并反饋輸出相應(yīng)的交互動作狀態(tài)，對輸出的交互動作狀態(tài)進(jìn)行統(tǒng)計，并與預(yù)設(shè)的體育教學(xué)指標(biāo)進(jìn)行比對和解析，得到動作修正方案如位置、速度、角度等方面，并將結(jié)果輸出在顯示設(shè)備上。所述的步驟C還包括在圖像特征提取單元，首先通過二值算法提取目標(biāo)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；所述步驟C還包括對所述步驟B中獲取的標(biāo)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，得到反映目標(biāo)運動特征的一致性數(shù)據(jù)。
所述步驟D還包括D1、采集各種樣本動作模式數(shù)據(jù)，對采集到的樣本動作模式數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注；D2、逐一從所述樣本動作模式數(shù)據(jù)中提取出反映其本質(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、對待檢測的動作模式數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取其特征向量；D5、將待檢測的作模式數(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(jìn)行判別，得到該待檢測的作模式數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果。D6、動作模式數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果輸入到虛擬教學(xué)環(huán)境和動作解析單元中，通過顯示設(shè)備，反饋輸出運動狀態(tài)。所述步驟D2還包括D21、對所述樣本動作模式數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)；D22、從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取反映訓(xùn)練數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的特征成分；D23、將所述特征成分進(jìn)行組合，得到所述特征向量。所述步驟D4還包括D41、對所述待檢測的動作模式數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行組合，得到所述特征向量。所述步驟D6還包括D61、自定義不同類別的標(biāo)準(zhǔn)動作模式，建立動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫；D62、將標(biāo)準(zhǔn)動作模式和體育運動教學(xué)步驟自定義為教學(xué)方案，并輸入虛擬體育教學(xué)環(huán)境中；D63、將辨識結(jié)果輸入到虛擬體育教學(xué)環(huán)境中，實現(xiàn)人機交互運動狀態(tài)；以動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫為參照標(biāo)準(zhǔn)，對辨識結(jié)果進(jìn)行解析，得到動作修正方案；D64、將動作修正方案和動作模式數(shù)據(jù)辨識結(jié)果輸入到顯示設(shè)備。本發(fā)明的有益效果由于采用在原來的光學(xué)追蹤方式下增加了慣性追蹤方式其綜合后使反映目標(biāo)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目標(biāo)整體信息、不能做復(fù)雜的運動識別、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，為體育教學(xué)提供一種全新的教學(xué)模式，讓體育運動教學(xué)方法趨于數(shù)字化、多媒體化和科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化。以下將結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明進(jìn)行較為詳細(xì)的說明。


圖1為本發(fā)明基于動作識別技術(shù)的體育輔助教學(xué)系統(tǒng)示意框圖。圖2為本發(fā)明運動數(shù)據(jù)采集模塊示意框圖。圖3為本發(fā)明運動數(shù)據(jù)獲取模塊示意框圖。圖4為本發(fā)明辨識與訓(xùn)練模塊示意框圖。圖5為本發(fā)明虛擬教學(xué)環(huán)境模塊示意框圖。圖6為圖5的局部放大示意框圖。
圖7為本發(fā)明總體結(jié)構(gòu)的示意框圖。
具體實施例方式實施例1，如圖1、圖7所示，一種基于動作識別技術(shù)的體育教學(xué)輔助系統(tǒng)，用于PC 或嵌入式主機，其包括運動數(shù)據(jù)采集模塊1、運動數(shù)據(jù)獲取模塊2、辨識與訓(xùn)練模塊3、虛擬教學(xué)環(huán)境模塊3組成；如圖2所示，所述的運動數(shù)據(jù)采集模塊1進(jìn)一步包括特定波長點光源11、不少于二個攝像頭12 ；如圖3所示，所述的運動數(shù)據(jù)獲取模塊2進(jìn)一步包括圖像特征提取單元21、三維空間定位單元22、運動信息解算單元23、多傳感器數(shù)據(jù)融合單元M ；運動數(shù)據(jù)獲取模塊2，其中所述的三維空間定位單元22利用標(biāo)記點在兩個攝像頭 12內(nèi)成像的位置，利用雙目視覺算法得到標(biāo)記點的三維空間坐標(biāo)，所述的多傳感器數(shù)據(jù)融合單元M采用基于D-S證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法對運動目標(biāo)的慣性參數(shù)和三維空間坐標(biāo)作處理，獲取目標(biāo)的動作模式數(shù)據(jù)。如圖4所示，所述的辨識與訓(xùn)練模塊3進(jìn)一步包括動作模式數(shù)據(jù)采集模塊31、訓(xùn)練模塊32、辨識單元33 ；如圖5所示，所述的虛擬教學(xué)環(huán)境模塊4包括一動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫41、一動作解析單元42、一虛擬教學(xué)環(huán)境43、一顯示設(shè)備44 ；所述的虛擬教學(xué)環(huán)境模塊4，其中所述動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫41用于供動作解析單元解析動作模式的范本；所述動作解析單元42用于解析動作模式數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果；所述虛擬教學(xué)環(huán)境43為人機互動平臺，用于提供體育教學(xué)方案；所述顯示44設(shè)備用于反饋運動動作模式辨識的解析結(jié)果、顯示人機交互動作狀態(tài)，其輸入端與計算機連接；如圖2所示，在所述的運動數(shù)據(jù)采集模塊1中還是設(shè)有一微慣性測量單13元和一慣性參數(shù)提取單元14，微慣性測量單元13與被測目標(biāo)綁定，用于測量被測目標(biāo)的慣性參數(shù)，供運動數(shù)據(jù)獲取模塊2處理，所述的微慣性測量單元13通過無線信號與所述的慣性參數(shù)提取單元14信號輸入端連接；所述的運動信息解算單元23對慣性參數(shù)提取單元14輸出的數(shù)據(jù)傳輸?shù)蕉鄠鞲衅鲾?shù)據(jù)融合單元M作解算處理。如圖6所示，所述的動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫41包括特定體育運動動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫45、非特定動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫46和連續(xù)動作模型庫47。所述的特定體育運動動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫45，以體育運動項目的基本動作為主，包括乒乓球的基本動作、網(wǎng)球基本動作、高爾夫揮桿動作、保齡球擲球動作、跑步的抬腿動作等。所述非特定動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫46，是根據(jù)體育教學(xué)要求定制特殊應(yīng)用的動作模型庫，包括鞍馬運動員基本動作、體操、體育教學(xué)動漫游戲類應(yīng)用的動作等.所述連續(xù)動作模型庫47，為輔助體育教學(xué)特定功能而設(shè)計的由系列動作組成的組合動作庫，它基于特定動作模型庫和非特定模型庫，包括體操、舞蹈、武術(shù)、健身氣功等一套完整的動作。運動數(shù)據(jù)采集模塊1主要用于采集運動目標(biāo)的數(shù)字圖像和慣性參數(shù)，該模塊中特定波長點光源11為發(fā)出單色光的點光源，圖像采集設(shè)備為可見光攝像頭，微慣性測量單元 13與被測目標(biāo)綁定并通過無線信號與慣性參數(shù)提取單元14信號輸入端連接，特定波長點光源11的光信號則由攝像頭采集，攝像頭12輸出端與圖像特征提取單元21輸入端連接， 運動數(shù)據(jù)采集模塊1采集的運動數(shù)據(jù)輸入運動數(shù)據(jù)獲取模塊2中運動信息解析單元23和圖像特征提取單元21，供運動數(shù)據(jù)獲取模塊2分析處理。實施例2如圖1、圖7所示，一種基于動作識別技術(shù)的體育教學(xué)輔助系統(tǒng)，用于PC 或嵌入式主機，其包括運動數(shù)據(jù)采集模塊1、運動數(shù)據(jù)獲取模塊2、辨識與訓(xùn)練模塊3、虛擬教學(xué)環(huán)境模塊4組成。目標(biāo)在所述顯示設(shè)備44正面運動，與目標(biāo)綁定的所述微慣性測量單元13將測量得到一組運動數(shù)據(jù)，經(jīng)慣性參數(shù)提取單元14處理后得到運動慣性參數(shù)，通過無線傳輸模塊傳送至所述運動信息解算單元23 ；運動數(shù)據(jù)采集模塊1中特定波長點光源11為發(fā)出單色光的點光源，圖像采集設(shè)備為不少于二個的可見光攝像頭，特定波長點光源的光信號則由攝像頭采集，攝像頭12輸出端與圖像特征提取單元21輸入端連接。運動數(shù)據(jù)采集模塊1 采集的運動數(shù)據(jù)輸入運動數(shù)據(jù)獲取模塊2中運動信息解析單元23和圖像特征提取單元21， 供運動數(shù)據(jù)獲取模塊2分析處理。運動信息解算單元23對所獲數(shù)據(jù)進(jìn)行解算并將結(jié)果傳送至多傳感器數(shù)據(jù)融合單元M ；圖像特征提取單元21對所獲視頻圖像進(jìn)行二值算法得到運動目標(biāo)的特征構(gòu)圖，三維空間定位單元22通過運算變換，得到運動目標(biāo)的三維空間坐標(biāo)，并將其傳送至多傳感器數(shù)據(jù)融合單元M ；多傳感器數(shù)據(jù)融合單元M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)融合算法對運動目標(biāo)的慣性參數(shù)和三維空間坐標(biāo)作處理，獲取目標(biāo)的動作模式數(shù)據(jù)。辨識與訓(xùn)練模塊3，通過動作模式數(shù)據(jù)采集模塊31采集各種動作模式樣本數(shù)據(jù)， 由訓(xùn)練模塊32對樣本模式數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)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；辨識單元33對經(jīng)運動數(shù)據(jù)獲取模塊2分析得到的待檢測的動作模式數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行判別，得到對待辨識動作模式數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果。自定義不同類別的標(biāo)準(zhǔn)動作模式，建立動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫41，有如乒乓球的基本動作、網(wǎng)球基本動作、高爾夫揮桿動作、保齡球擲球動作、跑步的抬腿動作等以體育運動項目的基本動作為主的特定體育運動動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫45，如鞍馬運動員基本動作、體操、體育教學(xué)動漫游戲類應(yīng)用的動作等根據(jù)體育教學(xué)要求定制特殊應(yīng)用的非特定動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫 46，以及基于特定動作模型庫和非特定模型庫為輔助體育教學(xué)特定功能而設(shè)計的由系列動作組成的續(xù)動作模型庫47，包括體操、舞蹈、武術(shù)、健身氣功等一套完整的動作。將標(biāo)準(zhǔn)動作模式和體育運動教學(xué)步驟自定義為教學(xué)方案，并輸入虛擬體育教學(xué)環(huán)境中；將辨識結(jié)果輸入到虛擬教學(xué)環(huán)境43中，實現(xiàn)人機交互運動狀態(tài)；以動作標(biāo)準(zhǔn)模式庫為參照標(biāo)準(zhǔn)，由動作解析單元42對辨識結(jié)果進(jìn)行解析，得到動作修正方案(如位置、速度、 角度等方面)，并將結(jié)果輸出在顯示設(shè)備44。由于采用在原來的光學(xué)追蹤方式下增加了慣性追蹤方式其綜合后使反映目標(biāo)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目標(biāo)整體信息、不能做復(fù)雜的運動識別、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，為體育教學(xué)提供一種全新的教學(xué)模式，讓體育運動教學(xué)方法趨于數(shù)字化、多媒體化和科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化。
權(quán)利要求
1.一種基于動作識別技術(shù)的體育教學(xué)輔助系統(tǒng)，用于PC或嵌入式主機，其包括運動數(shù)據(jù)采集模塊、運動數(shù)據(jù)獲取模塊、辨識與訓(xùn)練模塊、虛擬教學(xué)環(huán)境模塊組成，所述的運動數(shù)據(jù)采集模塊進(jìn)一步包括特定波長點光源、不少于二個攝像頭； 所述的運動數(shù)據(jù)獲取模塊進(jìn)一步包括圖像特征提取單元、三維空間定位單元、運動信息解算單元、多傳感器數(shù)據(jù)融合單元；所述的辨識與訓(xùn)練模塊進(jìn)一步包括動作模式數(shù)據(jù)采集模塊、訓(xùn)練模塊、辨識單元； 所述的虛擬教學(xué)環(huán)境模塊包括一動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫、一動作解析單元、一虛擬教學(xué)環(huán)境、 一顯示設(shè)備；其特征在于在所述的運動數(shù)據(jù)采集模塊中還是設(shè)有一微慣性測量單元和一慣性參數(shù)提取單元，微慣性測量單元與被測目標(biāo)綁定，用于測量被測目標(biāo)的慣性參數(shù)，供運動數(shù)據(jù)獲取模塊處理，所述的微慣性測量單元通過無線信號與所述的慣性參數(shù)提取單元信號輸入端連接；所述的運動信息解算單元對慣性參數(shù)提取單元輸出的數(shù)據(jù)傳輸?shù)蕉鄠鞲衅鲾?shù)據(jù)融合單元作解算處理。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于動作識別技術(shù)的體育教學(xué)輔助系統(tǒng)，其特征在于所述的運動數(shù)據(jù)獲取模塊，其中所述的三維空間定位單元利用標(biāo)記點在兩個攝像頭內(nèi)成像的位置，利用雙目視覺算法得到標(biāo)記點的三維空間坐標(biāo)，所述多傳感器數(shù)據(jù)融合單元采用基于D-S證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法對運動目標(biāo)的慣性參數(shù)和三維空間坐標(biāo)作處理， 獲取目標(biāo)的動作模式數(shù)據(jù)。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于動作識別技術(shù)的體育教學(xué)輔助系統(tǒng)，其特征在于所述的虛擬教學(xué)環(huán)境模塊，其中所述動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫用于供動作解析單元解析動作模式的范本；所述的動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫包括特定體育運動動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫、非特定動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫和連續(xù)動作模型庫； 所述動作解析單元用于解析動作模式數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果； 所述虛擬教學(xué)環(huán)境為人機互動平臺，用于提供體育教學(xué)方案； 所述顯示設(shè)備用于反饋運動動作模式辨識的解析結(jié)果、顯示人機交互動作狀態(tài)，其輸入端與計算機連接；所述的特定體育運動動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫，以體育運動項目的基本動作為主，包括乒乓球的基本動作、網(wǎng)球基本動作、高爾夫揮桿動作、保齡球擲球動作、跑步的抬腿動作等；所述的非特定動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫，是根據(jù)體育教學(xué)要求定制特殊應(yīng)用的動作模型庫，包括鞍馬運動員基本動作、體操、體育教學(xué)動漫游戲類應(yīng)用的動作等；所述的連續(xù)動作模型庫，為輔助體育教學(xué)特定功能而設(shè)計的由系列動作組成的組合動作庫，它基于特定動作模型庫和非特定模型庫，包括體操、舞蹈、武術(shù)、健身氣功等一套完整的動作。
4.一種基于動作識別技術(shù)的虛擬體育教學(xué)輔助系統(tǒng)的構(gòu)建方法，其包括以下步驟A、將標(biāo)記點與被測目標(biāo)綁定，將攝像頭安裝在指定區(qū)域的正前方，用于捕捉指定區(qū)域的圖像、獲取標(biāo)記點運動的慣性參數(shù)；B、采集數(shù)字圖像并輸入通用計算機，得到目標(biāo)運動的數(shù)字圖像；采集標(biāo)記點運動的慣性參數(shù)；C、對采集的慣性參數(shù)和數(shù)字圖像進(jìn)行解算和多傳感器融合，獲取標(biāo)記點運動方式；D、根據(jù)標(biāo)記點運動方式識別其運動模式，傳送給虛擬體育教學(xué)環(huán)境，并反饋輸出相應(yīng)的交互動作狀態(tài)，對輸出的交互動作狀態(tài)進(jìn)行統(tǒng)計，并與預(yù)設(shè)的體育教學(xué)指標(biāo)進(jìn)行比對和解析，得到動作修正方案如位置、速度、角度等方面，并將結(jié)果輸出在顯示設(shè)備上。
5.如權(quán)利要求4所述的基于動作識別技術(shù)的虛擬體育教學(xué)輔助系統(tǒng)的構(gòu)建方法，其特征在于所述的步驟C還包括在圖像特征提取單元，首先通過二值算法提取目標(biāo)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；
6.如權(quán)利要求4所述的基于動作識別技術(shù)的虛擬體育教學(xué)輔助系統(tǒng)的構(gòu)建方法，其特征在于所述步驟C還包括對所述步驟B中獲取的標(biāo)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，得到反映目標(biāo)運動特征的一致性數(shù)據(jù)。
7.如權(quán)利要求4所述的基于動作識別技術(shù)的虛擬體育教學(xué)輔助系統(tǒng)的構(gòu)建方法，其特征在于所述步驟D還包括D1、采集各種樣本動作模式數(shù)據(jù)，對采集到的樣本動作模式數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注； D2、逐一從所述樣本動作模式數(shù)據(jù)中提取出反映其本質(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、對待辨識動作模式數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取其特征向量；D5、將待辨識動作模式數(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(jìn)行判別，得到對該待辨識動作模式數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果。D6、動作模式數(shù)據(jù)的辨識結(jié)果輸入到虛擬教學(xué)環(huán)境和動作解析單元中，通過顯示設(shè)備， 反饋輸出運動狀態(tài)。
8.如權(quán)利要求7所述的基于動作識別技術(shù)的虛擬體育教學(xué)輔助系統(tǒng)的構(gòu)建方法，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(jìn)行預(yù)處理，得到訓(xùn)練數(shù)據(jù)； D22、從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取反映訓(xùn)練數(shù)據(jù)本質(zhì)特征的特征成分； D23、將所述特征成分進(jìn)行組合，得到所述特征向量。
9.如權(quán)利要求7所述的基于動作識別技術(shù)的虛擬體育教學(xué)輔助系統(tǒng)的構(gòu)建方法，其特征在于所述步驟D4還包括D41、對所述待辨識動作模式數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行組合，得到所述特征向量。
10.如權(quán)利要求7所述的基于動作識別技術(shù)的虛擬體育教學(xué)輔助系統(tǒng)的構(gòu)建方法，其特征在于所述步驟D6還包括D61、根據(jù)辨識數(shù)據(jù)的特征向量，自定義不同類別的標(biāo)準(zhǔn)動作模式，建立動作模式標(biāo)準(zhǔn)庫；D62、將標(biāo)準(zhǔn)動作模式和體育運動教學(xué)步驟自定義為教學(xué)方案，并輸入虛擬體育教學(xué)環(huán)境中；D63、將辨識結(jié)果輸入到虛擬體育教學(xué)環(huán)境中，現(xiàn)實人機交互運動狀態(tài)；以標(biāo)準(zhǔn)動作庫為參照標(biāo)準(zhǔn)，對辨識結(jié)果進(jìn)行解析，得到動作修正方案；D64、將動作修正方案和動作模式數(shù)據(jù)辨識結(jié)果輸入到顯示設(shè)備。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于動作識別技術(shù)的體育教學(xué)輔助系統(tǒng)及其實現(xiàn)方法，用于PC或嵌入式主機，包括運動數(shù)據(jù)采集模塊、運動數(shù)據(jù)獲取模塊、辨識與訓(xùn)練模塊、虛擬教學(xué)環(huán)境模塊組成，其特征在于在所述的運動數(shù)據(jù)采集模塊中還是設(shè)有一微慣性測量單元和一慣性參數(shù)提取單元，所述的運動信息解算單元對慣性參數(shù)提取單元輸出的數(shù)據(jù)傳輸?shù)蕉鄠鞲衅鲾?shù)據(jù)融合單元作解算處理。由于采用慣性追蹤和光學(xué)追蹤兩種方式綜合反映目標(biāo)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目標(biāo)整體信息、不能做復(fù)雜的運動識別、敏感性差的特點。為體育教學(xué)提供一種全新的教學(xué)模式，讓體育運動教學(xué)方法趨于數(shù)字化、多媒體化和科學(xué)標(biāo)準(zhǔn)化。
文檔編號G06F19/00GK102243687SQ20111010257
公開日2011年11月16日 申請日期2011年4月22日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月22日
發(fā)明者劉思楊, 寧巖, 牛濤, 王略志, 陳擁權(quán) 申請人:安徽寰智信息科技股份有限公司