一种举重运动数据的分析与评价系统技术方案

本发明专利技术公开了一种举重运动数据的分析与评价系统，包括场地分析单元、杠铃分析单元、运动员分析单元、可视化单元、评价单元；所述场地分析单元用于对举重场地角点进行跟踪和标定；所述杠铃分析单元用于对杠铃进行定位和轨迹生成；所述运动员分析单元用于对运动员进行二维人体姿态估计和三维人体姿态估计；所述评价单元用于根据时序信息和人体姿态估计包含的关节点坐标计算举重过程中各阶段的技术指标，形成分析指标体系；所述可视化单元用于可视化举重场地、杠铃定位结果和杠铃轨迹、二维人体姿态、三维人体姿态、分析指标体系。该系统能够实现对举重运动数据的全面分析，提高举重运动的技术分析速度与精度，缩短举重运动员与科研人员的距离。人员的距离。人员的距离。

【技术实现步骤摘要】
一种举重运动数据的分析与评价系统


[0001]本专利技术属于姿态估计
，具体涉及一种举重运动数据的分析与评价系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着世界各国对举重运动的逐渐重视和投入加大，涌现出了一大批优秀的国际举重运动员。如何进一步提高举重运动整体水平，具有重要战略意义。
[0003]多年来国内外学者深入研究举重运动，通过对举重运动进行定量分析，研究运动中的各项数据指标，从而提高运动员的灵活性和技术能力等。与此同时，科学的训练方式和现代化的辅助设备(如杠铃器械、视频技术和人体姿态分析技术等)的投入，提高了运动员的总体表现。常用的举重研究技术有：采集视频数据进行重复与慢速播放，选取关键技术特征画面，以及对各类数据指标进行定量分析。
[0004]在技术分析方面，出现了二维人体姿态估计、三维人体姿态估计、静电技术、静态分析技术等多种研究，帮助量化分析与测评相关技术指标。在过去的研究中，以上指标多为人工标注，或使用专业设备与专业场地进行录制分析。
[0005]随着计算机技术的不断发展，信息技术为各类现代体育运动提供了可靠的支持。鉴于举重运动有专业化程度高的特点，对运动员的信息进行分析并提供相应指导，过去主要依靠教练员的经验与常识，而多类人体指标与杠铃指标，难以由教练人员客观分析，只能通过赛前由教练员和相关科研人员在举重场地进行标定。赛时录制视频，赛后对运动员数据进行人工进行标注，工作量大且操作繁琐，人眼难以对杠铃的轨迹进行精准的标注。同时教练员的统计信息有限，缺乏专业的数据分析平台支持。对于主要举重指标的测评，往往需要专业人员进行处理，获取到的数据多为双目视频，在推广与数据采集方面成本居高不下。
[0006]另一方面，广泛存在于网络上的举重比赛视频和教练员平时训练采集的单目拍摄视频，由于缺少相应的赛前标定以及视角单一等问题，无法使用这些数据用于后续的定量分析，而这些视频的资源又是最为丰富的。教练员往往只能依靠少量采集的特定运动员数据进行分析，无法形成详细全面的数据检索和技术分析。
[0007]基于上述举重分析领域的一系列问题，迫切需要一套举重运动数据的分析与评价系统。

技术实现思路

[0008]鉴于上述，本专利技术的目的是提供一种举重运动数据的分析与评价系统，从场地、杠铃以及运动员三方面实现对举重运动数据的全面分析和评价，并可视化呈现。
[0009]为实现上述专利技术目的，实施例提供的一种举重运动数据的分析与评价系统，包括场地分析单元、杠铃分析单元、运动员分析单元、可视化单元、评价单元；
[0010]所述场地分析单元用于对举重场地角点进行跟踪和标定；
[0011]所述杠铃分析单元用于对杠铃进行定位和轨迹生成；
[0012]所述运动员分析单元用于对运动员进行二维人体姿态估计和三维人体姿态估计；
[0013]所述评价单元用于根据时序信息和人体姿态估计包含的关节点坐标计算举重过程中各阶段的技术指标，形成分析指标体系；
[0014]所述可视化单元用于可视化举重场地、杠铃定位结果和杠铃轨迹、二维人体姿态、三维人体姿态、分析指标体系。
[0015]在一个实施例的所述场地分析单元中，对举重场地角点进行跟踪和标定，包括：
[0016]首先，对视频中首帧举重图像进行举重台场地角点标注作为标注点后，依据标注点在图上二维坐标和世界三维坐标以及相机内参，采用迭代PnP算法求出相机外参；
[0017]然后，利用相机内参、相机外参以及标注点的世界三维坐标通过投影计算得到首帧举重图像中标注点的标定坐标；
[0018]最后，根据首帧举重图像中标注点的标定坐标，通过光流法求解得到视频流中后续每帧举重图像中标注点的标定坐标，依据标定坐标得到每帧举重图像中举重台场地角点的标定和追踪。
[0019]在一个实施例的所述场地分析单元中，依据标注点在图上二维坐标和世界三维坐标以及相机内参，采用迭代PnP算法求出相机外参，包括：
[0020]在1
‑
20000的焦距区间以1为长度单位进行作为相机内参的相机焦距的枚举，根据得到相机内参与标注点的图上二维坐标和世界三维坐标，调用迭代PnP算法进行相机外参的运算，之后根据计算得到的相机外参，结合相机内参，把根据标记点的世界三维坐标将标记点投影至举重场地得到标定点的投影坐标，计算投影坐标与标记点的图上二维坐标之间的欧几里德距离的误差和作为Loss，并以函数Loss最小为目标，在预设迭代次数内采用模拟退火算法进行求解，以得到最终相机外参和对应的相机内参。
[0021]在一个实施例的所述杠铃分析单元中，对杠铃进行定位，包括：
[0022]针对每帧举重图像，依据相机内参、相机外参以及举重图像中杠铃两个标定点的标注坐标，通过投影计算得到杠铃两个标定点的世界三维坐标范围，然后根据以下四个约束对世界三维坐标范围进行筛选，得到最终杠铃两个标定点的世界三维坐标；
[0023]其中，四个约束包括：世界坐标系下杠铃与举重台场地标线平行和垂直的约束，世界坐标系下杠铃与举重台场地标线两端距离相等的约束，世界坐标系下杠铃长度的约束，杠铃的深度在举重台场地中间位置的约束。
[0024]在一个实施例的所述杠铃分析单元中，对杠铃进行轨迹生成，包括：
[0025]首先，对对视频中首帧举重图像进行杠铃的语义分割以确定杠铃图像，并确定杠铃中心坐标；
[0026]然后，根据首帧举重图像中杠铃中心坐标，通过LK金字塔光流法求解得到视频流中后续每帧举重图像中杠铃中心坐标，依据杠铃中心坐标按照时间顺序连接形成杠铃轨迹。
[0027]在一个实施例的所述杠铃分析单元中，采用Panoptic FPN模型、Mask R
‑
CNN模型以及Graph
‑
Cut算法对每帧举重图像中左右两个杠铃片的语义分割，以提取杠铃图像。
[0028]在一个实施例中，所述杠铃分析单元还用于杠铃的下降过程的检索追踪，包括：
[0029]根据杠铃中心坐标确定杠铃最高点，并对杠铃最高点之后时刻进行检索，当根据杠铃中心坐标确定杠铃从最高点下降达到1/3时，则认为杠铃进入自由落体姿态，依据自由落体原理，计算得到落地前的每帧中杠铃中心坐标，依据杠铃中心坐标实现对杠铃的下降
过程的检索追踪。
[0030]在一个实施例中，所述杠铃分析单元还用于杠铃的自旋转引起的误差处理，包括：
[0031]对所有光流进行检索，对当前帧计算出所有成功的光流像素点，以杠铃中心点进行对称查找，只有对称点也为成功的光流像素点时，该光流才有效，否则为了保证杠铃片的光流平衡将两光流像素点同时删除。最后对剩下的所有成功的光流像素点进行计算，以此作为杠铃移动的轨迹趋势，在下一帧时再恢复选定区域的光流像素点。
[0032]在一个实施例的所述评价单元中，依据膝关节角方向变化和杠铃垂直高度将抓举技术分为伸膝提铃阶段、引膝提铃阶段、发力阶段、惯性上升阶段、下蹲支撑阶段、接铃完成阶段，这些阶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种举重运动数据的分析与评价系统，其特征在于，包括场地分析单元、杠铃分析单元、运动员分析单元、可视化单元、评价单元；所述场地分析单元用于对举重场地角点进行跟踪和标定；所述杠铃分析单元用于对杠铃进行定位和轨迹生成；所述运动员分析单元用于对运动员进行二维人体姿态估计和三维人体姿态估计；所述评价单元用于根据时序信息和人体姿态估计包含的关节点坐标计算举重过程中各阶段的技术指标，形成分析指标体系；所述可视化单元用于可视化举重场地、杠铃定位结果和杠铃轨迹、二维人体姿态、三维人体姿态、分析指标体系。2.根据权利要求1所述的举重运动数据的分析与评价系统，其特征在于，所述场地分析单元中，对举重场地角点进行跟踪和标定，包括：首先，对视频中首帧举重图像进行举重台场地角点标注作为标注点后，依据标注点在图上二维坐标和世界三维坐标以及相机内参，采用迭代PnP算法求出相机外参；然后，利用相机内参、相机外参以及标注点的世界三维坐标通过投影计算得到首帧举重图像中标注点的标定坐标；最后，根据首帧举重图像中标注点的标定坐标，通过光流法求解得到视频流中后续每帧举重图像中标注点的标定坐标，依据标定坐标得到每帧举重图像中举重台场地角点的标定和追踪。3.根据权利要求1所述的举重运动数据的分析与评价系统，其特征在于，所述场地分析单元中，依据标注点在图上二维坐标和世界三维坐标以及相机内参，采用迭代PnP算法求出相机外参，包括：在1
‑
20000的焦距区间以1为长度单位进行作为相机内参的相机焦距的枚举，根据得到相机内参与标注点的图上二维坐标和世界三维坐标，调用迭代PnP算法进行相机外参的运算，之后根据计算得到的相机外参，结合相机内参，把根据标记点的世界三维坐标将标记点投影至举重场地得到标定点的投影坐标，计算投影坐标与标记点的图上二维坐标之间的欧几里德距离的误差和作为Loss，并以函数Loss最小为目标，在预设迭代次数内采用模拟退火算法进行求解，以得到最终相机外参和对应的相机内参。4.根据权利要求1所述的举重运动数据的分析与评价系统，其特征在于，所述杠铃分析单元中，对杠铃进行定位，包括：针对每帧举重图像，依据相机内参、相机外参以及举重图像中杠铃两个标定点的标注坐标，通过投影计算得到杠铃两个标定点的世界三维坐标范围，然后根据以下四个约束对世界三维坐标范围进行筛选，得到最终杠铃两个标定点的世界三维坐标；其中，四个约束包括：世界坐标系下杠铃与举重台场地标线平行和垂直的约束，世界坐标系下杠铃与举重台场地标线两端距离相等的约束，世界坐标系下杠铃长度的约束，杠铃的深度在举重台场地中间位置的约束。5.根据权利要求1所述的举重运动数据的分析与评价系统，其特征在于，所述杠铃分析单元中，对杠铃进行轨迹生成，包括：首先，对对视频中首帧举重图像进行杠铃的语义分割以确定杠铃图像，并确定杠铃中心坐标；

【专利技术属性】
技术研发人员：耿卫东，鲁天逸，郭海英，刘功聚，厉向东，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：