基于Mobilenet的羽毛球动作分析系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于Mobilenet的羽毛球动作分析系统及方法。本发明专利技术通过常见标准动作和常见错误动作的数据库，系统在大量截图图片生成数据库的基础上，额外建模生成标准动作和常见错误动作加以规范化。并通过多个角度同时采集羽毛球球员图片以增加识别概率，系统使用五个摄像头，同一时刻采集五个角度的羽毛球球员图片。本发明专利技术通过机器学习手段实现了对羽毛球动作频率与规范性的分析。

【技术实现步骤摘要】
基于Mobilenet的羽毛球动作分析系统及方法
本专利技术涉及行为识别
，具体涉及一种基于Mobilenet的羽毛球动作分析系统及方法。
技术介绍
人类行为识别的目的是通过一系列的观察，对人类的动作类型、行为模式进行分析和识别，并使用自然语言等方式对其进行描述的计算机技术。由于人类行为的复杂性和多样性，往往识别出的结果是多样性的，并且连带着行为类型的概率输出的。随着信息技术的发展，各种移动设备和可穿戴设备正在以加速度的方式增长，其性能和嵌入的传感器也变的多样化，例如：高清相机、光传感器、陀螺仪传感器、加速度传感器、GPS以及温度传感器等。各种各样的传感器都在时刻的记录着使用者的信息，这些记录信息不仅可以用于用户位置的预测，也可以进行用户行为的识别等。目前，最常见的行为识别系统结构包括几个模块：目标检测、目标跟踪、行为识别。人类行为识别的难点在：类内和类间差异，同样一个动作，不同人的表现可能有极大的差异；环境差异，遮挡、多视角、光照、低分辨率、动态背景；时间变化，人在执行动作时的速度变化很大，很难确定动作的起始点，从而在对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Mobilenet的羽毛球动作分析系统，其特征在于，包括依次连接的数据采集模块、测试数据库和Mobilenet卷积神经网络；/n所述数据采集模块，用于采集羽毛球球员在5个角度的5段羽毛球球员影像；/n所述测试数据库，用于将数据采集模块得到的5段羽毛球球员影像转换为5个角度对应的5组图片序列；/n所述Mobilenet卷积神经网络，用于将5组图片序列与标准数据库和辅助数据库进行对比分析，得到动作分析结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于Mobilenet的羽毛球动作分析系统，其特征在于，包括依次连接的数据采集模块、测试数据库和Mobilenet卷积神经网络；
所述数据采集模块，用于采集羽毛球球员在5个角度的5段羽毛球球员影像；
所述测试数据库，用于将数据采集模块得到的5段羽毛球球员影像转换为5个角度对应的5组图片序列；
所述Mobilenet卷积神经网络，用于将5组图片序列与标准数据库和辅助数据库进行对比分析，得到动作分析结果。


2.根据权利要求1所述的基于Mobilenet的羽毛球动作分析系统，其特征在于，所述5个角度包括羽毛球球员的右侧、左侧、后侧、右后侧和左后侧。


3.根据权利要求1所述的基于Mobilenet的羽毛球动作分析系统，其特征在于，所述数据采集模块通过HOG+SVM对每一帧羽毛球球员影像进行人体检测，当检测结果从可以检测到人体变化到无法检测到人体时，保存该帧影像，当检测结果从无法检测到人体变化到可以检测到人体时，停止保存该帧影像。


4.一种基于Mobilenet的羽毛球动作分析系统方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过羽毛球球员的标准动作建立标准数据库，通过羽毛球球员的常见错误动作建立辅助数据库；
S2、通过数据采集模块的摄像头采集5个角度的羽毛球球员影像，并通过测试数据库将羽毛球球员影像转换为5组图片序列；
S3、通过Mobilenet卷积神经网络将5组图片序列与标准数据库和辅助数据库进行对比，得到匹配结果；
S4、通过Mobilenet卷积神经网络对匹配结果进行分析，得到动作分析结果。


5.根据权利要求4所述的基于Mobilenet的羽毛球动作分析系统，其特征在于，所述标准数据库的建立方法为：选取教学视频中羽毛球球员的标准动作，将标准动作按顶部击球...

【专利技术属性】
技术研发人员：武畅，郑天伦，马天逸，楼铮莹，何雪影，王睿博，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51