【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的举重运动分析系统
[0001]本专利技术涉及运动分析领域,尤其涉及一种基于视觉的举重运动分析系统。
技术介绍
[0002]体育数据分析产业目前主要集中于多人项目的得分与战术等信息统计,少量使用计算机视觉的单人运动分析系统集中于运动视频编辑功能,未获取准确数据并结合运动学分析。
[0003]现有的一种运动分析系统在单人项目中做到通过视频解帧做到动作分解,通过时序关键点标注并进行平滑曲线绘制做到轨迹再现。
[0004]上述方法缺点为:按帧分解运动对实际教练指导工作量加大,教练需要对每帧投以相同的注意力来观察动作变化;时序标注关键点来绘制轨迹实则是用户在视频上绘图而不是真正的关键点跟踪显示,绘制出的曲线和真实轨迹差别较大。
[0005]同时现有的单人运动分析系统往往使用传统视频分析分析方法,存在不够精准,无法自动定位分析对象等问题,并且仅仅反馈测量数据,没有进行数据融合分析产生报告,对用户而言不直观且难以分析。
技术实现思路
[0006]本专利技术属于基于计算机视觉技术的图像检 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的举重运动分析系统,其特征在于:包括:数据采集设备、操作界面、分析模块和数据存储模块;数据采集设备获取运动员正面及侧面视频数据,并将数据传输至操作界面;操作界面显示数据,并通过传输协议将数据传输至分析模块;分析模块通过空间注意力机制SAM对数据进行预处理,并利用深度神经网络实现运动员关键点跟踪和各项运动数据分析,并存储至数据存储模块;分析模块根据关键点和各项运动数据形成分析报告,并将分析报告传输至操作界面。2.如权利要求1所述的一种基于视觉的举重运动分析系统,其特征在于:所述传输协议包括MQTT与FTP协议。3.如权利要求1所述的一种基于视觉的举重运动分析系统,其特征在于:所述预处理具体为:采用空间注意力机制SAM选定数据中每一帧画面的主体。4.如权利要求3所述的一种基于视觉的举重运动分析系统,其特征在于:利用深度神经网络实现运动员关键点跟踪,具体为:采用VggNet提取每帧画面主体的...
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