基于边缘计算的球类运动分析方法、装置和系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于边缘计算的球类运动分析方法、装置和系统，涉及运动辅助设备技术领域。所述方法包括：获取目标球员的位置数据以及运动场地的视频帧数据；根据位置数据，获得击球实时数据；将击球实时数据输入预测模型，获得预计落球点；根据视频帧数据，利用图像识别技术，获得目标球体的实际落球点；根据预计落球点和实际落球点，进行裁判分析，获得裁判结果；所述系统包括位置采集装置、定位基站装置、视频采集装置和实现所述方法的边缘计算装置。本发明专利技术解决了现有技术中运动辅助设备存在功能单一，数字化和智能化程度较低的问题，实现了基于边缘计算在运动场地内进行球类运动智能裁判的目的。动智能裁判的目的。动智能裁判的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算的球类运动分析方法、装置和系统


[0001]本专利技术涉及运动辅助设备
，尤其涉及一种基于边缘计算球类运动分析方法、装置和系统。

技术介绍

[0002]运动项目种类繁多，其中，篮球、足球、羽毛球、乒乓球等球类运动很受大众喜爱。目前，在这些球类运动中，传统计分和裁判的方式是直接通过人为翻牌记录和人为判定，如今也有一些计分和裁判的方式是通过人为录入系统，再推送到显示屏上进行显示，以及人为查看录像进行判定，但这些方式中，人为因素还是占主导地位。后来也逐渐地出现了一些电子记分牌、智能裁判装置等运动辅助设备，但这些设备仍存在着功能单一，数字化和智能化程度较低的问题。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的在于：提供一种基于边缘计算的球类运动分析方法、装置和系统，旨在解决现有技术中运动辅助设备存在功能单一，数字化和智能化程度较低的技术问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种基于边缘计算的球类运动分析方法，所述方法包括：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的球类运动分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标球员的位置数据以及运动场地的视频帧数据；其中，所述视频帧数据包括目标球体；根据所述位置数据，获得击球实时数据；其中，所述击球实时数据包括击球位置数据、击球角度数据和所述目标球员的击球加速度数据；将所述击球实时数据输入预测模型，获得所述目标球体的预计落球点；根据所述视频帧数据，利用图像识别技术，获得所述目标球体的实际落球点；根据所述预计落球点和所述实际落球点，进行裁判分析，获得裁判结果。2.如权利要求1所述的基于边缘计算的球类运动分析方法，其特征在于，所述获取目标球员的位置数据以及运动场地的视频帧数据的步骤之后，所述方法还包括：根据所述视频帧数据，利用人形识别技术，获得移动对象及其身份信息；若所述移动对象的身份信息为非目标球员，进行移动轨迹预测，获得所述移动对象的第一预测轨迹；判断所述第一预测轨迹与所述运动场地是否存在冲突；若所述第一预测轨迹与所述运动场地存在冲突，则标记所述移动对象，并进行第一报警提示。3.如权利要求2所述的基于边缘计算的球类运动分析方法，其特征在于，所述若所述移动对象的身份信息为非目标球员，进行移动轨迹预测，获得所述移动对象的第一预测轨迹的步骤之后，所述方法还包括：若所述移动对象的身份信息为目标球员，根据所述目标球员的位置数据，进行移动轨迹预测，获得所述目标球员的第二预测轨迹；判断所述第一预测轨迹与所述第二预测轨迹是否存在冲突；若所述第一预测轨迹与所述第二预测轨迹存在冲突，则标记所述移动对象，并进行第二报警提示。4.如权利要求1所述的基于边缘计算的球类运动分析方法，其特征在于，所述位置数据包括UWB定位数据和九轴陀螺仪数据；所述根据所述位置数据，获得击球实时数据的步骤包括：根据所述九轴陀螺仪数据，获得所述目标球员的击球加速度数据；根据所述击球加速度数据，识别击球动作，获得所述目标球员的击球时间点；根据所述击球时间点对应的所述UWB定位数据和所述九轴陀螺仪数据，获得所述目标球员的击球位置数据；根据所述击球位置数据在三维方向的角度、比力和磁力，获得所述击球动作的相对角度、击球力度和绝对角度，以获得所述目标球员的击球角度数据。5.如权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩，
申请(专利权)人：深圳市九洲电器有限公司，
类型：发明
国别省市：