本公開涉及計算機應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種網(wǎng)球拍動作識別方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著信息化和智能化技術(shù)的發(fā)展，對網(wǎng)球運動的智能識別研究也在不斷深入?，F(xiàn)有的網(wǎng)球拍揮拍動作跟蹤和識別主要分為基于圖像視頻的識別技術(shù)和基于傳感器的識別技術(shù)。

基于圖像視頻識別技術(shù)主要利用高速攝像機拍攝設(shè)置在網(wǎng)球上的標志點從而獲取球拍運動信息，這種方式依賴于圖像和視頻分析處理。而基于傳感器的識別技術(shù)則主要利用加速度傳感器以及陀螺儀傳感器等，測量出各種網(wǎng)球類型的運動軌跡空間，速度以及旋轉(zhuǎn)角度等參數(shù)信息來進一步分析處理，進而識別揮拍動作。

然而，基于圖像識別的識別技術(shù)需要使用高速攝像機，而高速攝像機價格昂貴，攜帶不便，只適用于專業(yè)訓練場景下，并且對硬件平臺的專業(yè)性要求和處理能力均要求非常高，運用范圍受局限。

另一方面，基于傳感器的識別技術(shù)雖然成本和運用范圍均不會受到局限，但是由于各種網(wǎng)球揮拍動作之間作為特征值的加速度和角速度等信息都比較相似，比較難提取各動作類型的特征值，因此造成較高的復雜性和較低的可分性，進而所得到的網(wǎng)球揮拍動作識別結(jié)果的誤判過多。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決相關(guān)技術(shù)中網(wǎng)球揮拍動作識別誤判率較高的技術(shù)問題，本公開提供了一種網(wǎng)球拍動作識別方法及裝置。

一種網(wǎng)球拍動作識別方法，包括：

采集網(wǎng)球拍的揮拍數(shù)據(jù)；

通過有效擊中點在所述揮拍數(shù)據(jù)中提取有效揮拍數(shù)據(jù)段；

對所述有效揮拍數(shù)據(jù)段和預(yù)置的模板數(shù)據(jù)進行匹配運算，所述預(yù)置的模板數(shù)據(jù)對應(yīng)于網(wǎng)球拍的動作類型；

根據(jù)匹配運算結(jié)果得到對應(yīng)的網(wǎng)球拍動作識別結(jié)果。

一種網(wǎng)球拍動作識別裝置，包括：

揮拍數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集網(wǎng)球拍的揮拍數(shù)據(jù)；

有效數(shù)據(jù)提取模塊，用于通過有效擊中點在所述揮拍數(shù)據(jù)中提取有效揮拍數(shù)據(jù)段；

模板匹配模塊，用于對所述有效揮拍數(shù)據(jù)段和預(yù)置的模板數(shù)據(jù)進行匹配運算，所述預(yù)置的模板數(shù)據(jù)對應(yīng)于網(wǎng)球拍的動作類型；

動作識別模塊，用于根據(jù)匹配運算結(jié)果得到對應(yīng)的網(wǎng)球拍動作識別結(jié)果。

本公開的實施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：

對網(wǎng)球拍的動作類型進行識別時，采集網(wǎng)球拍的揮拍數(shù)據(jù)，通過有效擊中點在揮拍數(shù)據(jù)中提取有效揮拍數(shù)據(jù)段，進而對有效揮拍數(shù)據(jù)段和預(yù)置的模板數(shù)據(jù)進行匹配運算，預(yù)置的模板數(shù)據(jù)對應(yīng)于網(wǎng)球拍的動作類型，根據(jù)匹配運算結(jié)果得到對應(yīng)的網(wǎng)球拍動作識別結(jié)果。在動作識別過程中通過有效擊中點在揮拍數(shù)據(jù)中提取有效揮拍數(shù)據(jù)段，濾出無意義動作對動作類型識別的干擾，進而根據(jù)有效揮拍數(shù)據(jù)段與模板數(shù)據(jù)的匹配識別揮拍的動作類型，保證了匹配過程中的精準性，提高了動作類型識別的準確率，有效避免了網(wǎng)球拍揮拍動作類型識別中的誤判。

應(yīng)當理解的是，以上的一般描述和后文的細節(jié)描述僅是示例性的，并不能限制本公開。

附圖說明

此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本發(fā)明的實施例，并于說明書一起用于解釋本發(fā)明的原理。

圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種實施環(huán)境中智能硬件的示意圖；

圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的一種網(wǎng)球拍動作識別方法流程圖；

圖3是圖2對應(yīng)實施例的通過有效擊中點在揮拍數(shù)據(jù)中提取有效揮拍數(shù)據(jù)段步驟的流程圖；

圖4是圖3對應(yīng)實施例的確定揮拍數(shù)據(jù)發(fā)生瞬時突變的數(shù)據(jù)采集點，將數(shù)據(jù)采集點作為有效擊中點步驟的流程圖；

圖5是圖2對應(yīng)實施例的對有效揮拍數(shù)據(jù)段和預(yù)置的模板數(shù)據(jù)進行匹配運算步驟的流程圖；

圖6是圖2對應(yīng)實施例的對有效揮拍數(shù)據(jù)段和預(yù)置的模板數(shù)據(jù)進行匹配運算步驟的流程圖；

圖7是根據(jù)一示例性實施例示出的一種網(wǎng)球拍動作識別裝置的框圖；

圖8是圖7對應(yīng)實施例示出的有效數(shù)據(jù)提取模塊的框圖；

圖9是圖8對應(yīng)實施例示出的有效擊中點確定子模塊的框圖；

圖10是圖7對應(yīng)實施例示出的模板匹配模塊的框圖；

圖11是圖7對應(yīng)實施例示出的模板匹配模塊的框圖。

具體實施方式

這里將詳細地對示例性實施例執(zhí)行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本發(fā)明相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權(quán)利要求書中所詳述的、本發(fā)明的一些方面相一致的裝置和方法的例子。

在一個實施例中，本公開涉及的實施環(huán)境包括：智能硬件和裝設(shè)在智能硬件上的網(wǎng)球拍動作識別模組。其中，智能硬件具有獨立操作系統(tǒng)，獨立運行空間，可以安裝軟件以及第三方服務(wù)商提供的軟件，例如，智能硬件可以是各種智能系統(tǒng)處理硬件等。網(wǎng)球拍動作識別模組是能夠?qū)W(wǎng)球拍的動作類型進行識別的硬件模塊。

圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種裝置100的框圖。裝置100可以應(yīng)用于上述實施環(huán)境中的計算機設(shè)備。

參考圖1，裝置100可以包括以下一個或者多個組件：處理組件101，存儲器102，電源組件103，多媒體組件104，音頻組件105，傳感器組件107以及通信組件108。

處理組件101通?？刂蒲b置100的整體操作，諸如與顯示，電話呼叫，數(shù)據(jù)通信，相機操作以及記錄操作相關(guān)聯(lián)的操作等。處理組件101可以包括一個或多個處理器109來執(zhí)行指令，以完成上述的方法的全部或部分步驟。此外，處理組件101可以包括一個或多個模塊，便于處理組件101和其他組件之間的交互。例如，處理組件101可以包括多媒體模塊，以方便多媒體組件104和處理組件101之間的交互。

存儲器102被配置為存儲各種類型的數(shù)據(jù)以支持在裝置100的操作。這些數(shù)據(jù)的示例包括用于在裝置100上操作的任何應(yīng)用程序或方法的指令。存儲器102可以由任何類型的易失性或非易失性存儲設(shè)備或者它們的組合實現(xiàn)，如靜態(tài)隨機存取存儲器(SRAM)，電可擦除可編程只讀存儲器(EEPROM)，可擦除可編程只讀存儲器(EPROM)，可編程只讀存儲器(PROM)，只讀存儲器(ROM)，磁存儲器，快閃存儲器，磁盤或光盤。存儲器102中還存儲有一個或多個模塊，該一個或多個模塊被配置成由該一個或多個處理器109執(zhí)行，以完成圖2、圖3、圖4、圖5和圖6任一所示方法中的全部或者部分步驟。

電源組件103為裝置100的各種組件提供電力。電源組件103可以包括電源管理系統(tǒng)，一個或多個電源，及其他與為裝置100生成、管理和分配電力相關(guān)聯(lián)的組件。

多媒體組件104包括在所述裝置100和用戶之間的提供一個輸出接口的屏幕。在一些實施例中，屏幕可以包括液晶顯示器(LCD)和觸摸面板(TP)。如果屏幕包括觸摸面板，屏幕可以被實現(xiàn)為觸摸屏，以接收來自用戶的輸入信號。觸摸面板包括一個或多個觸摸傳感器以感測觸摸、滑動和觸摸面板上的手勢。所述觸摸傳感器可以不僅感測觸摸或滑動動作的邊界，而且還檢測與所述觸摸或滑動操作相關(guān)的持續(xù)時間和壓力。

音頻組件105被配置為輸出和/或輸入音頻信號。例如，音頻組件105包括一個麥克風(MIC)，當裝置100處于操作模式，如呼叫模式、記錄模式和語音識別模式時，麥克風被配置為接收外部音頻信號。所接收的音頻信號可以被進一步存儲在存儲器102或經(jīng)由通信組件108發(fā)送。在一些實施例中，音頻組件105還包括一個揚聲器，用于輸出音頻信號。

傳感器組件107包括一個或多個傳感器，用于為裝置100提供各個方面的狀態(tài)評估。例如，傳感器組件107可以檢測到裝置100的打開/關(guān)閉狀態(tài)，組件的相對定位，傳感器組件107還可以檢測裝置100或裝置100一個組件的位置改變以及裝置100的溫度變化。在一些實施例中，該傳感器組件107還可以包括磁傳感器，壓力傳感器或溫度傳感器。

通信組件108被配置為便于裝置100和其他設(shè)備之間有線或無線方式的通信。裝置100可以接入基于通信標準的無線網(wǎng)絡(luò)，如WiFi，2G或3G，或它們的組合。在一個示例性實施例中，通信組件108經(jīng)由廣播信道接收來自外部廣播管理系統(tǒng)的廣播信號或廣播相關(guān)信息。在一個示例性實施例中，所述通信組件108還包括近場通信(NFC)模塊，以促進短程通信。例如，在NFC模塊可基于射頻識別(RFID)技術(shù)，紅外數(shù)據(jù)協(xié)會(IrDA)技術(shù)，超寬帶(UWB)技術(shù)，藍牙(BT)技術(shù)和其他技術(shù)來實現(xiàn)。

在示例性實施例中，裝置100可以被一個或多個應(yīng)用專用集成電路(ASIC)、數(shù)字信號處理器(DSP)、數(shù)字信號處理設(shè)備(DSPD)、可編程邏輯器件(PLD)、現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)、控制器、微控制器、微處理器或其他電子元件實現(xiàn)，用于執(zhí)行下述方法。

圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的一種網(wǎng)球拍動作識別方法流程圖。如圖2所示，該網(wǎng)球拍動作識別方法可以包括以下步驟。

在步驟S110中，采集網(wǎng)球拍的揮拍數(shù)據(jù)。

揮拍數(shù)據(jù)是在揮拍過程中對網(wǎng)球拍持續(xù)采集到的，其體現(xiàn)了揮拍過程中的運動軌跡、速度、角度、加速度等各種與網(wǎng)球拍揮拍動作相關(guān)的參數(shù)。該揮拍數(shù)據(jù)的采集在揮拍過程中持續(xù)進行，直至揮拍結(jié)束。

可選的，通過一定的采樣頻率對網(wǎng)球拍揮拍過程進行揮拍數(shù)據(jù)的采集。在一個具體的示例性實施例中，以100HZ的數(shù)據(jù)采樣頻率進行揮拍數(shù)據(jù)的采集。

在一個示例性實施例中，揮拍數(shù)據(jù)包括三軸陀螺儀數(shù)據(jù)、三軸加速度計數(shù)據(jù)及其融合產(chǎn)生的三軸合力分量數(shù)據(jù)，每幀數(shù)據(jù)的輸出格式為包含六軸特征屬性的矩陣形式。在通過揮拍數(shù)據(jù)進行網(wǎng)球拍的動作類型識別過程中，采用的揮拍數(shù)據(jù)為采集的揮拍數(shù)據(jù)中的一種或多種。

在步驟120中，通過有效擊中點在揮拍數(shù)據(jù)中提取有效揮拍數(shù)據(jù)段。

由于揮拍數(shù)據(jù)是與整個揮拍過程相對應(yīng)的，而一個正常的揮拍動作包括有效動作和無效動作，而網(wǎng)球拍的動作類型主要體現(xiàn)在有效動作中。

在一個示例性的實施例中，有效動作包括各種揮拍動作的有效揮拍、擊球動作；無效動作包括各種錯誤的揮拍、擊球動作及各種雜質(zhì)動作。雜質(zhì)動作包括空揮、敲打球拍、向地面敲擊球拍、拆卸傳感器等各種無意義動作。

因此，網(wǎng)球拍的有效動作僅僅是整個揮拍過程中的一部分，需要對揮拍數(shù)據(jù)進行分割處理，提取出有效動作所對應(yīng)的一段數(shù)據(jù)，即進行有效揮拍數(shù)據(jù)段的提取。

有效揮拍數(shù)據(jù)段的提取通過有效擊中點檢測來實現(xiàn)。有效擊中點是網(wǎng)球拍擊中網(wǎng)球時的數(shù)據(jù)采集點。

具體的，根據(jù)有效擊中點時的揮拍數(shù)據(jù)特征，進而以有效擊中點為基準，選取包含該有效擊中點的一段連續(xù)時間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)采集點，將在這些數(shù)據(jù)采集點采集到的揮拍數(shù)據(jù)作為有效揮拍數(shù)據(jù)段。

由于網(wǎng)球的動作類型主要體現(xiàn)在擊球階段，因此，通過有效擊中點進行有效揮拍數(shù)據(jù)段的提取有利于保障網(wǎng)球揮拍動作識別結(jié)果的準確性。

在步驟130中，對有效揮拍數(shù)據(jù)段和預(yù)置的模板數(shù)據(jù)進行匹配運算，預(yù)置的模板數(shù)據(jù)對應(yīng)于網(wǎng)球拍的動作類型。

預(yù)置揮拍動作各種動作類型的揮拍數(shù)據(jù)作為模板數(shù)據(jù)，不同動作類型的模板數(shù)據(jù)是不相同的，不同的模板數(shù)據(jù)均有其對應(yīng)的動作類型。

對不同的動作類型及無意義擊球動作，分別提取揮拍數(shù)據(jù)，并作為模板數(shù)據(jù)進行預(yù)存儲。不同動作類型的模板數(shù)據(jù)是不相同的，不同的模板數(shù)據(jù)均有其對應(yīng)的動作類型。

對有效揮拍數(shù)據(jù)段和預(yù)置的模板數(shù)據(jù)進行匹配運算。針對有效揮拍數(shù)據(jù)段，獲取各模板數(shù)據(jù)與有效揮拍數(shù)據(jù)段的相似程度。

步驟140，根據(jù)匹配運算結(jié)果得到對應(yīng)的網(wǎng)球拍動作識別結(jié)果。

根據(jù)有效揮拍數(shù)據(jù)段與各模板數(shù)據(jù)之間的相似程度，選取與有效揮拍數(shù)據(jù)段相似程度最高的模板數(shù)據(jù)，進而得到對應(yīng)的網(wǎng)球拍動作類型。

例如，預(yù)置的模板數(shù)據(jù)有A、B、C，其對應(yīng)的動作類型分別為X、Y、Z。有效揮拍數(shù)據(jù)段與模板數(shù)據(jù)A、B、C之間的相似程度值分別為90、30、70，則識別模板數(shù)據(jù)A對應(yīng)的動作類型X為該有效揮拍數(shù)據(jù)段的動作類型。

利用如上所述的方法，通過有效擊中點在揮拍過程的揮拍數(shù)據(jù)中提取有效揮拍數(shù)據(jù)段，并對有效揮拍數(shù)據(jù)段與預(yù)置的模板數(shù)據(jù)進行匹配運算，根據(jù)各模板數(shù)據(jù)與有效揮拍數(shù)據(jù)段的相似程度，將相似程度最高的模板數(shù)據(jù)對應(yīng)的動作類型識別為網(wǎng)球拍揮拍的動作類型。在動作識別過程中通過有效擊中點在揮拍數(shù)據(jù)中提取有效揮拍數(shù)據(jù)段，濾出無意義動作對動作類型識別的干擾，進而根據(jù)有效揮拍數(shù)據(jù)段與模板數(shù)據(jù)的匹配識別揮拍的動作類型，保證了匹配過程中的精準性，提高了動作類型識別的準確率，有效避免了網(wǎng)球拍揮拍動作類型識別中的誤判。

圖3是根據(jù)一示例性實施例示出的對步驟S120的細節(jié)的描述。該步驟S120可以包括以下步驟。

在步驟S121中，確定揮拍數(shù)據(jù)發(fā)生瞬時突變的數(shù)據(jù)采集點，將數(shù)據(jù)采集點作為有效擊中點。

瞬時突變是揮拍數(shù)據(jù)突然發(fā)生較大的變化。

在正常揮拍過程中，揮拍數(shù)據(jù)通常是平緩地變化。當網(wǎng)球拍擊中網(wǎng)球時，網(wǎng)球拍的運動軌跡將瞬時發(fā)生較大的變化，導致?lián)]拍數(shù)據(jù)在網(wǎng)球拍擊中網(wǎng)球時發(fā)生瞬時突變。因而，將揮拍數(shù)據(jù)發(fā)生瞬時突變的數(shù)據(jù)采集點作為有效擊中點有利于提高數(shù)據(jù)提取的準確性。

在步驟S122中，根據(jù)有效擊中點在揮拍數(shù)據(jù)中提取有效揮拍數(shù)據(jù)段。

由于揮拍過程的揮拍數(shù)據(jù)包含有效動作及無效動作的數(shù)據(jù)，因此，需在揮拍數(shù)據(jù)中提取出有效動作的有效揮拍數(shù)據(jù)段。

由于不同動作類型的有效動作主要是集中在有效擊中點附近，因此，對于體現(xiàn)動作類型的有效揮拍數(shù)據(jù)段，有效揮拍數(shù)據(jù)段為包含有效擊中點在內(nèi)的一段時間的揮拍數(shù)據(jù)。

在一個示例性的實施例中，根據(jù)有效擊中點，將有效擊中點前后2w個數(shù)據(jù)采集點的揮拍數(shù)據(jù)作為有效揮拍數(shù)據(jù)段。

在一個示例性的實施例中，根據(jù)有效擊中點前后數(shù)據(jù)采集點的數(shù)量提取有效揮拍數(shù)據(jù)段。例如，有效擊中點為第i個數(shù)據(jù)采集點，效擊中點前后的數(shù)據(jù)采集數(shù)量分別為l1、l2。若l1≥w且l2≥w，則提取揮拍數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)采集點i-w～i+w之間的揮拍數(shù)據(jù)為有效揮拍數(shù)據(jù)段；若l1≥w且l2＜w，則提取揮拍數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)采集點i-w～i+l2之間的揮拍數(shù)據(jù)為有效揮拍數(shù)據(jù)段；若l1＜w且l2≥w，則提取揮拍數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)采集點i-l1～i+w之間的揮拍數(shù)據(jù)為有效揮拍數(shù)據(jù)段；若l1＜w且l2＜w，則提取揮拍數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)采集點i-l1～i+l2之間的揮拍數(shù)據(jù)為有效揮拍數(shù)據(jù)段。

在一個具體的示例性的實施例中，w為50。

圖4是根據(jù)一示例性實施例示出的對步驟S121的細節(jié)的描述。該步驟S121可以包括以下步驟。

在步驟S1211中，獲取揮拍數(shù)據(jù)中各前后相鄰兩個數(shù)據(jù)采集點的數(shù)據(jù)值的相對差值。

在揮拍數(shù)據(jù)的采集過程中，各數(shù)據(jù)采集點均存在一定的時間先后順序。前后相鄰兩個數(shù)據(jù)采集點是根據(jù)數(shù)據(jù)采集點的時間順序而相鄰的兩個數(shù)據(jù)采集點。

例如，在揮拍數(shù)據(jù)的采集過程中，一段時間的數(shù)據(jù)采集點按照采集時間順序分別為：A1、A2、A3、A4、A5，從而獲取A1和A2的數(shù)據(jù)值之間的相對差值、A2和A3的數(shù)據(jù)值之間的相對差值、A3和A4的數(shù)據(jù)值之間的相對差值、A4和A5的數(shù)據(jù)值之間的相對差值。

在步驟S1212中，針對每兩個相鄰的相對差值，獲取兩個相鄰的相對差值之間的相對距離。

相對差值為揮拍過程中，在相鄰兩個采集點之間網(wǎng)球拍的數(shù)據(jù)值變化量。而相對距離為相鄰兩個相對差值之間的相對差值。

例如，在揮拍數(shù)據(jù)的采集過程中，各數(shù)據(jù)采集點的揮拍數(shù)據(jù)按照采集時間順序分別為：A1＝100、A2＝120、A3＝90、A4＝80、A5＝120，從而獲取A1和A2的數(shù)據(jù)值之間的相對差值B1＝20、A2和A3的數(shù)據(jù)值之間的相對差值B2＝30、A3和A4的數(shù)據(jù)值之間的相對差值B3＝10、A4和A5的數(shù)據(jù)值之間的相對差值B4＝40。

在步驟S1213中，選取相對距離大于數(shù)據(jù)變化參考值的相鄰兩個相對差值，并在大的相對差值中選取對應(yīng)的采集時間在后的數(shù)據(jù)采集點，確定數(shù)據(jù)采集點為備選擊中點。

可選的，數(shù)據(jù)變化參考值為1000。

例如，在揮拍數(shù)據(jù)的采集過程中，各數(shù)據(jù)采集點的揮拍數(shù)據(jù)按照采集時間順序分別為：A1＝1000、A2＝1800、A3＝900、A4＝1200、A5＝2400，從而獲取A1和A2的數(shù)據(jù)值之間的相對差值B1＝800、A2和A3的數(shù)據(jù)值之間的相對差值B2＝900、A3和A4的數(shù)據(jù)值之間的相對差值B3＝300、A4和A5的數(shù)據(jù)值之間的相對差值B4＝1200，并在相對差值B4對應(yīng)的兩個數(shù)據(jù)采集點A4、A5中選取采集時間在后的A5采集點，即備選擊中點。

在步驟S1214中，選取備選擊中點之后第一預(yù)設(shè)數(shù)量的數(shù)據(jù)采集點，獲取第一預(yù)設(shè)數(shù)量數(shù)據(jù)采集點的平均數(shù)據(jù)值。

備選采集點的揮拍數(shù)據(jù)發(fā)生突變，有可能是由于無效動作導致某個數(shù)據(jù)采集點的揮拍數(shù)據(jù)發(fā)生數(shù)據(jù)突變，或單獨某個數(shù)據(jù)采集點的數(shù)據(jù)錯誤等情況，因此，需進一步通過揮拍數(shù)據(jù)對備選采集點的揮拍數(shù)據(jù)進行驗證，提高確定有效擊中點的準確性。

第一預(yù)設(shè)數(shù)量是預(yù)先設(shè)置的數(shù)據(jù)采集點數(shù)量。根據(jù)數(shù)據(jù)采集點的時間先后順序，選取備選擊中點之后的第一預(yù)設(shè)數(shù)量的數(shù)據(jù)采集點?？蛇x的，第一預(yù)設(shè)數(shù)量為3。

針對獲取第一預(yù)設(shè)數(shù)量數(shù)據(jù)采集點的平均數(shù)據(jù)值，采用的揮拍數(shù)據(jù)可以是與確定備選擊中點采用的揮拍數(shù)據(jù)相同的種類，也可以是不同的種類，在此不作限定。

在步驟S1215中，判斷平均數(shù)據(jù)值是否大于有效擊中臨界值，若為是，則確定備選擊中點為揮拍數(shù)據(jù)發(fā)生瞬時突變的數(shù)據(jù)采集點,將備選擊中點作為有效擊中點，若為否，則確定備選擊中點不是有效擊中點。

有效擊中臨界值是預(yù)設(shè)的與平均數(shù)據(jù)值相同種類揮拍數(shù)據(jù)的數(shù)值?？蛇x的，有效擊中臨界值為10000。

在備選擊中點之后，第一預(yù)設(shè)數(shù)量數(shù)據(jù)采集點的平均數(shù)據(jù)值大于有效擊中臨界值，表明在備選擊中點之后，一段揮拍數(shù)據(jù)均發(fā)生了較大的變化，此時揮拍數(shù)據(jù)的變化并非是備選擊中點的揮拍數(shù)據(jù)采集錯誤，或無效動作導致某個數(shù)據(jù)采集點的揮拍數(shù)據(jù)發(fā)生數(shù)據(jù)突變等情況引起的。

利用如上所述的方法，通過對相鄰兩個數(shù)據(jù)采集點的數(shù)據(jù)值確定備選擊中點，再對備選擊中點之后的第一預(yù)設(shè)數(shù)量數(shù)據(jù)采集點的揮拍數(shù)據(jù)進行判斷，確定有效擊中點，保證確定有效擊中點的準確性，進而根據(jù)有效擊中點提取有效揮拍數(shù)據(jù)段后進行揮拍動作類型識別，提高了網(wǎng)球拍動作類型識別的準確性。

圖5是根據(jù)一示例性實施例示出的對步驟S130的細節(jié)的描述。該步驟S130可以包括以下步驟。

在步驟S131中，將有效揮拍數(shù)據(jù)段與預(yù)置的模板數(shù)據(jù)通過動態(tài)時間規(guī)整算法進行匹配運算，得到有效揮拍數(shù)據(jù)段與各模板數(shù)據(jù)之間的匹配距離。

預(yù)置的模板數(shù)據(jù)是對網(wǎng)球拍各種動作類型的揮拍動作進行采集的揮拍數(shù)據(jù)?？蛇x的，各種動作類型的揮拍動作還包括無意義的擊球動作。

在進行網(wǎng)球拍揮拍動作識別之前，網(wǎng)球拍中與預(yù)置有各種揮拍動作類型的揮拍數(shù)據(jù)。模板數(shù)據(jù)是按照指定的動作揮拍后傳感器所輸出的數(shù)據(jù)，按照指定的動作完成了各動作類型的揮拍動作之后所得到的揮拍數(shù)據(jù)，并存儲作為模板數(shù)據(jù)。

具體的，通過動態(tài)時間規(guī)整算法將有效揮拍數(shù)據(jù)段與預(yù)置的每一模板數(shù)據(jù)進行匹配運算，以根據(jù)有效揮拍數(shù)據(jù)段與預(yù)置的每一模板數(shù)據(jù)之間的匹配結(jié)果來獲知與該有效揮拍數(shù)據(jù)段最相似的模板數(shù)據(jù)，而該模板數(shù)據(jù)所對應(yīng)的動作類型即為對應(yīng)的網(wǎng)球揮拍動作識別結(jié)果。

通過動態(tài)時間規(guī)整算法，獲取表征有效揮拍數(shù)據(jù)段與各模板數(shù)據(jù)之間相似程度的匹配距離值，匹配距離越小，則有效揮拍數(shù)據(jù)段與模板數(shù)據(jù)越相似。

對于任一需要進行識別的有效揮拍數(shù)據(jù)段，將通過動態(tài)時間規(guī)整算法與預(yù)置的模板數(shù)據(jù)逐一進行匹配，其中，與之相對應(yīng)的，該預(yù)置的模板也為三軸重力分量所對應(yīng)的形式。

在一個實例性的實施例中，在有效揮拍數(shù)據(jù)段和模板數(shù)據(jù)之間，將針對每一動作類型的模板數(shù)據(jù)，分別按照三軸陀螺儀數(shù)據(jù)、三軸加速度計數(shù)據(jù)及其融合產(chǎn)生的三軸合力分量數(shù)據(jù)計算有效揮拍數(shù)據(jù)段與模板數(shù)據(jù)之間的匹配距離，并將所運算得到的三個匹配距離之和置為與該模板數(shù)據(jù)之間的匹配距離。

詳細運算過程如下所述：

一種動作類型的模板數(shù)據(jù)為TemplateDate＝{Template_g，Template_a，Template_v}。其中三軸陀螺儀數(shù)據(jù)為Template_g＝[gx，gy，gz]，三軸加速度計數(shù)據(jù)為Template_a＝[ax，ay，az]，融合產(chǎn)生的三軸合力分量數(shù)據(jù)為Template_v＝[vx，vy，vz]。有效揮拍數(shù)據(jù)段為TestDate＝{Test_g，Test_a，Test_v}。針對每一種動作類型的模板數(shù)據(jù)，分別在Test_g和Template_g、Test_a和Template_a、Test_v和Template_v之間進行匹配運算，分別得到匹配距離DTW(Test_g，Template_g)、DTW(Test_a，Template_a)、DTW(Test_v，Template_v)。此時，有效揮拍數(shù)據(jù)段和該模板數(shù)據(jù)之間的匹配距離Distance＝DTW(Test_g，Template_g)+DTW(Test_a，Template_a)+DTW(Test_v，Template_v)。

在步驟S132中，提取最小匹配距離，根據(jù)最小匹配距離生成匹配運算結(jié)果。

匹配距離越小，有效揮拍數(shù)據(jù)段與該模板數(shù)據(jù)的相似程度就越高。該匹配距離最小的模板數(shù)據(jù)對應(yīng)的動作類型將是與有效揮拍數(shù)據(jù)段的動作類型最為相似的。

如上所述的過程中，通過將有效揮拍數(shù)據(jù)與各動作類型的模板數(shù)據(jù)進行匹配運算，根據(jù)匹配運算后匹配距離最小的模板數(shù)據(jù)得到有效揮拍數(shù)據(jù)對應(yīng)的動作類型，在提取有效揮拍數(shù)據(jù)段后通過模板數(shù)據(jù)進行匹配識別，大大提高了揮拍動作類型識別的準確性。

圖6是根據(jù)一示例性實施例示出的對步驟S130的細節(jié)的描述。預(yù)置的模板數(shù)據(jù)中每一個動作類型均預(yù)置有多個模板數(shù)據(jù)，該步驟S130可以包括以下步驟。

在步驟S134中，針對各模板數(shù)據(jù)，對有效揮拍數(shù)據(jù)段通過動態(tài)時間規(guī)整算法進行匹配運算，得到有效揮拍數(shù)據(jù)段與各模板數(shù)據(jù)之間的匹配距離。

在步驟S135中，獲取匹配距離的大小順序，選取第二預(yù)設(shè)數(shù)量匹配距離最小的匹配距離。

可以理解的是，有效揮拍數(shù)據(jù)段與各模板數(shù)據(jù)的相似程度均存在一定的差別。因而有效揮拍數(shù)據(jù)段與各模板數(shù)據(jù)之間的匹配距離是不相同的。通過選取第二預(yù)設(shè)數(shù)量最小的匹配距離，進而對有效揮拍數(shù)據(jù)段進行動作類型，避免因與某個模板數(shù)據(jù)匹配運算誤差而導致識別錯誤，提高了對有效揮拍數(shù)據(jù)段進行動作類型識別的準確性。

例如，模板數(shù)據(jù)共有M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7、M8、M9、M10，有效揮拍數(shù)據(jù)段，有效揮拍數(shù)據(jù)段與模板數(shù)據(jù)M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7、M8、M9、M10之間的匹配距離分別為50、100、120、30、10、20、35、15、80、90，預(yù)設(shè)數(shù)量的匹配距離為3個，從而選取與模板數(shù)據(jù)M5、M6、M8之間的匹配距離10、20、15。

在步驟S136中，獲取第二預(yù)設(shè)數(shù)量匹配距離中各匹配距離對應(yīng)的模板數(shù)據(jù)，根據(jù)模板數(shù)據(jù)對應(yīng)的動作類型生成匹配運算結(jié)果。

根據(jù)選取匹配距離最小的各模板數(shù)據(jù)，將對應(yīng)模板數(shù)據(jù)最多的動作類型識別為有效揮拍數(shù)據(jù)段的動作類型。

例如，選取的與有效揮拍數(shù)據(jù)段之間匹配距離最小的模板數(shù)據(jù)分別M5、M6、M8，而模板數(shù)據(jù)M5、M6、M8分別對應(yīng)的動作類型為T1、T1、T2，則該有效揮拍數(shù)據(jù)段對應(yīng)的動作類型為T1。

在一個具體的示例性實施例中，如果與模板數(shù)據(jù)匹配的網(wǎng)球拍動作類型為有效動作類型，則輸出顯示實時動作識別結(jié)果；如果與模板數(shù)據(jù)匹配的網(wǎng)球拍動作類型與無意義擊球動作相匹配，則判斷該有效揮拍數(shù)據(jù)段為無意義數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行濾除。

可選的，第二預(yù)設(shè)數(shù)量根據(jù)可有效存儲數(shù)據(jù)的內(nèi)存大小與單類型模板數(shù)據(jù)大小及存儲類型的數(shù)量決定。

如上所述的過程中，在各動作類型的模板數(shù)據(jù)均存在多個時，通過將有效揮拍數(shù)據(jù)與各模板數(shù)據(jù)進行匹配運算，匹配運算后選取一定數(shù)量匹配距離最小的模板數(shù)據(jù)，將對應(yīng)模板數(shù)據(jù)最多的動作類型識別為有效揮拍數(shù)據(jù)的動作類型，避免了因與某個模板數(shù)據(jù)匹配運算誤差而導致識別錯誤，大大提高了對有效揮拍數(shù)據(jù)段進行動作類型識別的準確性。

可選的，在一示例性實施例中，步驟S140之后還可以包括以下步驟。

在步驟中，根據(jù)所述有效揮拍數(shù)據(jù)段，判斷有效擊中點時的球旋大小及等級。

在有效擊中點時，由于網(wǎng)球拍對網(wǎng)球的作用及網(wǎng)球拍與網(wǎng)球的相對運動關(guān)系，網(wǎng)球拍與網(wǎng)球之間會產(chǎn)生一定大小的摩擦力，該摩擦力將使網(wǎng)球運動產(chǎn)生球旋現(xiàn)象，摩擦力大小將受網(wǎng)球拍與網(wǎng)球的摩擦因子μ影響。球旋的大小及等級可由摩擦力的大小或根據(jù)有效擊中點時網(wǎng)球拍與水平面的夾角大小計算判斷。因此，通過有效擊中點時網(wǎng)球拍與水平面的夾角大小對球旋大小及等級進行判斷。

網(wǎng)球拍動作類型包括上旋、下旋、截擊、高壓等類型。對網(wǎng)球拍動作類型進行運動學與動力學分析。截擊時，網(wǎng)球拍與地面形成夾角標準為90°，可變化范圍為80°～90°；上旋或下旋時，網(wǎng)球拍與地面形成夾角標準為52.31±7.88°，可變化范圍為45°～60°。

在一個具體的示例性實施例中，對球旋進行計算。有效擊中點t時的揮拍數(shù)據(jù)ballScrewData＝[g_tx,g_ty,g_tz,a_tx,a_ty,a_tz,v_tx,v_ty,v_tz]，計算有效擊中點t時網(wǎng)球拍運動的合加速度為網(wǎng)球拍運動方向與水平面的夾角Theta＝arcsin(|a_tx|/a_t合)*180/π。

在有效擊中點t時開始的連續(xù)M個數(shù)據(jù)采集點，網(wǎng)球拍運動方向與水平面的夾角Theta_i?？蛇x的，M＝2或3。

計算夾角Theta_i的平均值，記為Aver_Theta，則

根據(jù)Theta、夾角Theta_i的平均值A(chǔ)ver_Theta和Theta的相關(guān)性ε(ε＝|Aver_Theta-Theta|)判斷球旋的大小和等級。

若Theta＝90°且ε<7，則說明無球旋產(chǎn)生，球旋等級為零級球旋；若80°<|Theta|<90°或0°≤|Theta|<45°，且ε<7，定義球旋等級為一級球旋；若60°<|Theta|≤80°且ε<7，定義球旋等級為二級球旋；若45°≤|Theta|≤60°且ε<7，定義球旋等級為三級球旋；

通過兩個網(wǎng)球拍進行通信連接，接收對方網(wǎng)球拍采集到的揮拍數(shù)據(jù)，在識別對方網(wǎng)球拍的動作類型及球旋后進行顯示，進而根據(jù)識別顯示的網(wǎng)球拍的動作類型及球旋，選擇合適接球動作類型，從而為網(wǎng)球的訓練提供了幫助。

下述為本公開裝置實施例，可以用于執(zhí)行本上述網(wǎng)球拍動作識別方法實施例。對于本公開裝置實施例中未披露的細節(jié)，請參照本公開網(wǎng)球拍動作識別方法實施例。

圖7是根據(jù)一示例性實施例示出的一種網(wǎng)球拍動作識別裝置的框圖，該裝置包括但不限于：揮拍數(shù)據(jù)采集模塊110、有效數(shù)據(jù)提取模塊120、模板匹配模塊130及動作識別模塊140。

揮拍數(shù)據(jù)采集模塊110，用于采集網(wǎng)球拍的揮拍數(shù)據(jù)；

有效數(shù)據(jù)提取模塊120，用于通過有效擊中點在揮拍數(shù)據(jù)中提取有效揮拍數(shù)據(jù)段；

模板匹配模塊130，用于對有效揮拍數(shù)據(jù)段和預(yù)置的模板數(shù)據(jù)進行匹配運算，預(yù)置的模板數(shù)據(jù)對應(yīng)于網(wǎng)球拍的動作類型；

動作識別模塊140，用于根據(jù)匹配運算結(jié)果得到對應(yīng)的網(wǎng)球拍動作識別結(jié)果。

上述裝置中各個模塊的功能和作用的實現(xiàn)過程具體詳見上述網(wǎng)球拍動作識別方法中對應(yīng)步驟的實現(xiàn)過程，在此不再贅述。

可選的，如圖8所示，有效數(shù)據(jù)提取模塊120包括但不限于：有效擊中點確定子模塊121和有效數(shù)據(jù)提取子模塊122。

有效擊中點確定子模塊121，用于確定揮拍數(shù)據(jù)發(fā)生瞬時突變的數(shù)據(jù)采集點，將數(shù)據(jù)采集點作為有效擊中點；

有效數(shù)據(jù)提取子模塊122，用于根據(jù)有效擊中點在揮拍數(shù)據(jù)中提取有效揮拍數(shù)據(jù)段。

可選的，如圖9所示，有效擊中點確定子模塊121包括但不限于：相對差值獲取單元1211、相對距離獲取單元1212、備選擊中點確定單元1213、平均值計算單元1214和有效擊中點判斷單元1215。

相對差值獲取單元1211，用于獲取揮拍數(shù)據(jù)中各前后相鄰兩個數(shù)據(jù)采集點的數(shù)據(jù)值的相對差值；

相對距離獲取單元1212，用于針對每兩個相鄰的相對差值，獲取兩個相鄰的相對差值之間的相對距離；

備選擊中點確定單元1213，用于選取相對距離大于數(shù)據(jù)變化參考值的相鄰兩個相對差值，并在大的相對差值中選取對應(yīng)的采集時間在后的數(shù)據(jù)采集點，確定數(shù)據(jù)采集點為備選擊中點；

平均值計算單元1214，用于選取備選擊中點之后第一預(yù)設(shè)數(shù)量的數(shù)據(jù)采集點，計算第一預(yù)設(shè)數(shù)量數(shù)據(jù)采集點的平均數(shù)據(jù)值；

有效擊中點判斷單元1215，用于判斷平均數(shù)據(jù)值是否大于有效擊中臨界值，若為是，則確定備選擊中點為揮拍數(shù)據(jù)發(fā)生瞬時突變的數(shù)據(jù)采集點,將備選擊中點作為有效擊中點。

可選的，如圖10所示，模板匹配模塊130包括但不限于第一模板距離獲取子模塊131和第一匹配結(jié)果生成子模塊132。

第一模板距離獲取子模塊131，用于將有效揮拍數(shù)據(jù)段與的各動作類型的模板數(shù)據(jù)通過動態(tài)時間規(guī)整算法進行匹配運算，得到有效揮拍數(shù)據(jù)段與各動作類型的模板數(shù)據(jù)之間的匹配距離；

第一匹配結(jié)果生成子模塊132，用于提取最小匹配距離，根據(jù)最小匹配距離生成匹配運算結(jié)果。

可選的，如圖11所示，模板匹配模塊130包括但不限于：第二模板距離獲取子模塊134、小匹配距離選取子模塊135和第二匹配結(jié)果生成子模塊136。

第二模板距離獲取子模塊134，用于針對各模板數(shù)據(jù)，對有效揮拍數(shù)據(jù)段通過動態(tài)時間規(guī)整算法進行匹配運算，得到有效揮拍數(shù)據(jù)段與各模板數(shù)據(jù)之間的匹配距離；

小匹配距離選取子模塊135，用于獲取匹配距離的大小順序，選取第二預(yù)設(shè)數(shù)量匹配距離最小的匹配距離；

第二匹配結(jié)果生成子模塊136，用于獲取第二預(yù)設(shè)數(shù)量匹配距離中各匹配距離對應(yīng)的模板數(shù)據(jù)，根據(jù)模板數(shù)據(jù)對應(yīng)的動作類型生成匹配運算結(jié)果。

應(yīng)當理解的是，本發(fā)明并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結(jié)構(gòu)，并且可以在不脫離其范圍執(zhí)行各種修改和改變。本發(fā)明的范圍僅由所附的權(quán)利要求來限制。