一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法，属于体域网领域。在篮球动作姿态识别的数据采集和数据划分这两个阶段中，设计惯性传感器节点，用于采集人体动作的角速度、加速度和人体周边的磁场强度，设计无线通信协议，发送数据至PC机；在数据划分阶段，通过分析篮球动作数据的离散度找到运动状态，再通过单元动作划分方法得到每一个单元动作，根据单元动作曲线相似度区分出瞬时动作和持续动作，为下阶段的特征提取和动作分类提供数据来源。采用本发明专利技术提出的数据处理方法，各篮球动作的识别准确率均不小于95.80％，平均准确率达到了98.72％。

【技术实现步骤摘要】
一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法
本专利技术属于体域网领域，涉及一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法。
技术介绍
人体运动姿态识别是当前研究热点，寻找一种有效便捷的方法来识别人体运动姿态在很多领域都有应用价值。在篮球运动中，教练员通过获取运动员的运动信息，例如体温、脉搏及动作姿态，以此掌握运动员的训练状况，并对运动员的训练方案进行调整。传统上，姿态识别一般基于图像视频分析来进行，该类方法能通过图像或视频清晰地捕捉人体的运动姿态，准确性较高，但该类方法对设备要求高，且必须在安装有图像视频捕捉设备的特定场景中才能工作，同时视频无线传输对带宽也提出较高要求，因此这类方法不够灵活方便。采用惯性传感器进行动作识别主要包括数据采集、数据划分、特征提取和动作分类四个阶段。在数据采集阶段，通过传感器节点采集人体不同部位的运动角速度、加速度以及磁场强度，采用卡尔曼滤波算法对传感器数据进行数据融合，减小噪声信号的干扰；在数据划分阶段，根据动作信号的波形曲线分析动作特征，进而进行各种不同动作类型的划分；在特征提取阶段，通过分析有限时间长度窗口内的数据，从时域和频域两个方面提取描述动作行为的特征向量；在动作分类阶段，利用机器学习方法训练分类器，将特征向量作为分类器的输入，计算得到动作类别。本专利技术设计了一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法，主要用于实现篮球动作识别的数据采集和数据划分这两个阶段任务。本方法采用惯性传感器获取人体的运动参数，根据篮球动作特点进行数据划分，为后续特征提取和动作分类提供可靠的数据来源，最终实现篮球动作的准确识别。在进行姿态识别的以上四个阶段中，有5个问题需进一步说明。第一，数据采集阶段，根据最终识别动作的领域不同，传感器节点的设计方案、佩戴方法、通信模式各不相同；第二，数据划分阶段，采用的划分方法与待识别动作类型高度相关，需针对不同的动作设计不同的方法；第三，特征提取阶段，频域特征主要指对各传感器输出信息进行傅里叶变换之后得到的数据，时域特征主要指各传感器输出数据的均值和方差；第四，动作分类阶段，采用反向传递人工神经网络(BP-ANN)作为本方法的分类器；第五，特征提取及动作分类阶段采用的方法为已知方法，也是本专利提出方法的后续工作阶段，为了得到完整的最终实验效果，在本专利说明书中做简要介绍，但不是本专利要主张的内容。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是基于单元动作划分，提出一种篮球动作数据处理方法。利用惯性传感器采集篮球运动员的动作姿态数据，同时分析篮球动作的构成与特点，进行基于单元动作划分的数据处理，为后续特征提取和动作分类提供可靠数据来源，实现对篮球动作的准确识别。本专利技术的技术方案：一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法，步骤如下：(1)数据采集阶段：设计惯性传感器节点，用于采集人体动作的角速度、加速度和人体周边的磁场强度，设计无线通信协议，发送数据至PC机；设计传感器节点，传感器节点包括电源模块、传感器模块、处理器模块和通信模块；传感器节点的电源模块采用锂电池供电，其上为稳压电路，保证给传感器节点上集成的其他元器件提供3.3v稳恒电压；传感器模块采用集成有三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴电子罗盘的传感器芯片，分别用于采集角速度、加速度和磁场强度；处理器模块采用嵌入式处理器，8MHz晶振；通信模块采用无线收发器，将传感器模块采集到的数据发送给基站，进而传送给PC机进行后续处理；工作时，采用4个传感器节点，分别固定在两条前臂和两条小腿的外侧，用于检测双臂和双腿的运动；各传感器节点与基站组成以基站为中心的星型网络拓扑结构，采用分时复用信道方式通信；4个传感器节点保持99Hz的频率采集角速度、加速度和磁场强度传感器信号，将采集到的传感器信号数据封装成帧通过无线方式发送给基站，基站进行数据接收并传输给PC机；将1秒钟平均分为100个时隙，在第一个时隙内，基站分别向每一个传感器节点发送时钟同步帧，内容包含基站时间戳和节点序号；各传感器节点接收到同步帧后，根据时间戳计算后续99个时隙内各自发送数据的时刻，以避免与其他传感器节点通信发生冲突，同时须回送确认信号给基站；如基站未收到某传感器节点的确认信号，则从1号传感器节点开始重新发送时钟同步帧，直至收到全部节点的确认信号为止，之后即进入后续99个时隙的数据通信过程；在后续99个时隙内，基站无需发出信号，只按确定时序接收各节点发来的传感器数据；在数据划分阶段，通过分析篮球动作数据的离散度找到运动状态，再通过单元动作划分方法定位每一个单元动作，分析单元动作曲线的相似度，进而区分出瞬时动作和持续动作。(2)数据划分阶段首先将肢体当前动作姿态分为静止状态和运动状态；然后将上肢的投篮、接球、传球、运球，以及下肢的跳跃、走步以及跑步定义为单元动作，根据单元动作是否具有周期性，将运动状态分为瞬时动作和持续动作；瞬时动作不具周期性，它仅包含一个单元动作；持续动作具有周期性，它包含了多个连续重复的单元动作；1)动作状态划分根据肢体当前动作姿态数据的离散度特征区分运动状态和静止状态；计算每一时刻传感器模块单轴输出值与前一时刻该轴输出值之间的差的绝对值，然后将空间中三个坐标轴方向的差的绝对值相加，作为该传感器在当前时刻的离散度；当角速度离散度小于30，并且加速度离散度小于5这两个条件同时满足时，认为肢体当前处于静止状态；如上述两个条件不能同时满足，则认为肢体当前处于运动状态。2)动作类型划分首先通过判断角度变化曲线的波谷点来进行单元动作划分；在三维坐标系中，运动者的前进方向为x轴，与地面垂直的方向为z轴，与x轴和z轴确定的平面垂直的方向为y轴；选择绕y轴旋转的陀螺仪角度值作为数据划分依据，令αn-2，αn-1，αn，αn+1，αn+2分别表示5个连续时间点中陀螺仪y轴的角度值，如αn小于其他4个角度值，并小于阈值γ，则αn为波谷点，否则αn不是波谷点；其中，阈值γ取值为-20；通过波谷点将角度变化曲线进行分割，分割后得到的每一段曲线都代表一个单元动作。然后，比较相邻单元动作的相似度，以此确定该单元动作为瞬时动作，或者是持续动作的一部分，从而完成瞬时动作与持续动作的划分。本专利技术的有益效果在于，提出了一种新的篮球动作数据处理方法。该方法设计了惯性传感器节点，可采集运动员的姿态数据，然后通过无线方式将数据发送给PC机；通过分析动作特点，将单元动作划分为瞬时动作和持续动作，为进一步的特征提取和动作分类创造基础。附图说明图1是本专利技术方法的总体流程图。图2是本专利技术方法的传感器节点结构图。图3是本专利技术方法的时钟同步机制工作原理图。图4是本专利技术方法的基站工作流程图。图5是本专利技术方法的篮球运动姿态的组成图。图6是本专利技术方法的动作划分方法流程图。图7是本专利技术方法的走步运球时前臂和小腿角度和角速度对比图；其中(a)走步运球时前臂角速度；(b)走步运球时前臂角度；(c)走步运球时小腿角速度；(d)走步运球时小腿角度。图8是本专利技术方法对篮球动作识别的实验结果。具体实施方式以下结合
技术实现思路
和说明书附图详细说明本专利技术的具体实施方式。采用惯性传感器进行动作识别主要包括数据采集、数据划分、特征提取和动作分类四个阶段。本专利技术提出的方法包括数据采集和数据划分两个阶段，流程如图1所示。在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法，其特征在于，步骤如下：(1)数据采集阶段：设计惯性传感器节点，用于采集人体动作的角速度、加速度和人体周边的磁场强度，设计无线通信协议，发送数据至PC机；设计传感器节点，传感器节点包括电源模块、传感器模块、处理器模块和通信模块；传感器节点的电源模块采用锂电池供电，其上为稳压电路，保证给传感器节点上集成的其他元器件提供3.3v稳恒电压；传感器模块采用集成有三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴电子罗盘的传感器芯片，分别用于采集角速度、加速度和磁场强度；处理器模块采用嵌入式处理器，8MHz晶振；通信模块采用无线收发器，将传感器模块采集到的数据发送给基站，进而传送给PC机进行后续处理；工作时，采用4个传感器节点，分别固定在两条前臂和两条小腿的外侧，用于检测双臂和双腿的运动；各传感器节点与基站组成以基站为中心的星型网络拓扑结构，采用分时复用信道方式通信；4个传感器节点保持99Hz的频率采集角速度、加速度和磁场强度传感器信号，将采集到的传感器信号数据封装成帧通过无线方式发送给基站，基站进行数据接收并传输给PC机；将1秒钟平均分为100个时隙，在第一个时隙内，基站分别向每一个传感器节点发送时钟同步帧，内容包含基站时间戳和节点序号；各传感器节点接收到同步帧后，根据时间戳计算后续99个时隙内各自发送数据的时刻，以避免与其他传感器节点通信发生冲突，同时须回送确认信号给基站；如基站未收到某传感器节点的确认信号，则从1号传感器节点开始重新发送时钟同步帧，直至收到全部节点的确认信号为止，之后即进入后续99个时隙的数据通信过程；在后续99个时隙内，基站无需发出信号，只按确定时序接收各节点发来的传感器数据；在数据划分阶段，通过分析篮球动作数据的离散度找到运动状态，再通过单元动作划分方法定位每一个单元动作，分析单元动作曲线的相似度，进而区分出瞬时动作和持续动作；(2)数据划分阶段首先将肢体当前动作姿态分为静止状态和运动状态；然后将上肢的投篮、接球、传球、运球，以及下肢的跳跃、走步以及跑步定义为单元动作，根据单元动作是否具有周期性，将运动状态分为瞬时动作和持续动作；瞬时动作不具周期性，仅包含一个单元动作；持续动作具有周期性，包含多个连续重复的单元动作；1)动作状态划分根据肢体当前动作姿态数据的离散度特征区分运动状态和静止状态；计算每一时刻传感器模块单轴输出值与前一时刻该轴输出值之间的差的绝对值，然后将空间中三个坐标轴方向的差的绝对值相加，作为该传感器在当前时刻的离散度；当角速度离散度小于30，并且加速度离散度小于5这两个条件同时满足时，认为肢体当前处于静止状态；如上述两个条件不能同时满足，则认为肢体当前处于运动状态；2)动作类型划分首先通过判断角度变化曲线的波谷点来进行单元动作划分；在三维坐标系中，运动者的前进方向为x轴，与地面垂直的方向为z轴，与x轴和z轴确定的平面垂直的方向为y轴；选择绕y轴旋转的陀螺仪角度值作为数据划分依据，令α...

【技术特征摘要】
1.一种基于单元动作划分的篮球动作数据处理方法，其特征在于，步骤如下：(1)数据采集阶段：设计惯性传感器节点，用于采集人体动作的角速度、加速度和人体周边的磁场强度，设计无线通信协议，发送数据至PC机；设计传感器节点，传感器节点包括电源模块、传感器模块、处理器模块和通信模块；传感器节点的电源模块采用锂电池供电，其上为稳压电路，保证给传感器节点上集成的其他元器件提供3.3v稳恒电压；传感器模块采用集成有三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴电子罗盘的传感器芯片，分别用于采集角速度、加速度和磁场强度；处理器模块采用嵌入式处理器，8MHz晶振；通信模块采用无线收发器，将传感器模块采集到的数据发送给基站，进而传送给PC机进行后续处理；工作时，采用4个传感器节点，分别固定在两条前臂和两条小腿的外侧，用于检测双臂和双腿的运动；各传感器节点与基站组成以基站为中心的星型网络拓扑结构，采用分时复用信道方式通信；4个传感器节点保持99Hz的频率采集角速度、加速度和磁场强度传感器信号，将采集到的传感器信号数据封装成帧通过无线方式发送给基站，基站进行数据接收并传输给PC机；将1秒钟平均分为100个时隙，在第一个时隙内，基站分别向每一个传感器节点发送时钟同步帧，内容包含基站时间戳和节点序号；各传感器节点接收到同步帧后，根据时间戳计算后续99个时隙内各自发送数据的时刻，以避免与其他传感器节点通信发生冲突，同时须回送确认信号给基站；如基站未收到某传感器节点的确认信号，则从1号传感器节点开始重新发送时钟同步帧，直至收到全部节点的确认信号为止，之后即进入后续99个时隙的数据通信过程；在后续99个时隙内，基站无需发出信号，只按确定时序接收各节点发来的传感器...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖晓晨，史文哲，迟宗正，吴霞，韩璐瑶，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21