一种基于人体姿态的体育训练系统技术方案

本发明专利技术涉及体育训练系统技术领域，且公开了一种基于人体姿态的体育训练系统，包括运动数据合成模块、人体运动信息样本数据库、标准动作数据库、动作评价模块。本发明专利技术通过获取人体低维数据信息，利用三维重建信号接入高维模型人体动作，配合数据分析方法，实现实时本地建模，从而提高运动重建精确度，并通过使用近邻图算法减少数据处理时间，提高数据搜索的效率，达到产生实时合成的人体三维数据模型的目的。的。的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人体姿态的体育训练系统


[0001]本专利技术涉及体育训练系统
，具体为一种基于人体姿态的体育训练系统。

技术介绍

[0002]随着计算机和信息技术的发展，计算机技术与运动员训练系统的渗透、介入已为当今竞技体育发展的趋势。理论和技术的结合使得运动员的培养与训练更加科学有效，从而能够深度挖掘运动员的潜力、促进体育运动的发展。对运动员训练信息、姿态信息进行采集，从而合理制定训练安排。在大量数据分析基础上，可实现对运动训练过程的全面掌握。
[0003]人体姿态识别技术被定义为从图像或视频中找出人体的关键部位。人体姿态识别在动作识别、动画、游戏等领域都有一些比较成熟的应用，例如利用姿态识别来分析篮球运动员的动作。人体姿态识别长期以来一直是计算机视觉领域解决人体关键点定位问题的重要研究对象。
[0004]在对运动员体育训练过程中人体姿态采集过程中，人体上采集点越多，对运动的捕捉精确度越高，而由于采集点多，会影响系统的计算速度，从而导致无法实时采集运动员的动作。现有技术中基于少量采集点而实现三维重建的方法，虽然能大大减少布置设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人体姿态的体育训练系统，其特征在于：包括运动数据合成模块、人体运动信息样本数据库、标准动作数据库、动作评价模块；所述运动数据合成模块包括动作采集单元、数据预处理单元、局部建模单元；所述运动数据合成模块的方法如下：通过标记空间坐标与前后生成的两帧人体运动信息，在预先建立的人体运动信息样本数据库中选取能与之对应的局部运动信息；利用所选中的运动数据建立一个部分运动信息模型，再对此部分运动信息模型使用降噪处理，建立完整的运动信息数据；依据根骨骼空间移动距离和旋转方向，将上面建立的完整的运动信息数据整理优化，生成更符合人体运动规律的运动数据；最后把以上重建的运动信息数据连接到之前原始动作之上；所述动作评价模块将运动数据合成模块获取的完整运动信息数据与标准动作数据库中存储的标准动作数据进行比较，得到动作评价结果。2.根据权利要求1所述的一种基于人体姿态的体育训练系统，其特征在于：所述动作采集单元的采集设备为Kinect设备，使用采集设备获取运动图像。3.根据权利要求1所述的一种基于人体姿态的体育训练系统，其特征在于：所述数据预处理单元包括建立人体运动信息样本数据库，所述人体运动信息样本数据库包含多种基本动作及高维数据运动模型，所述高维数据运动模型设定为[q1,q2,
…
,q
n
]，其中，q
n
表示人体常规运动的全身运动数据集合，对应的低维骨骼点位置坐标为c
n
，低维人体全身运动数据集合表示为[c1,c2,
…
,c
n
]，c
t
表示在t时间采集到的人体低维运动数据，z
t
表示在t时间人体运动在采集环境中处于的空间位置和法线方向，q
t
表示实时采集的运动数据。4.根据权利要求1所述的一种基于人体姿态的体育训练系统，其特征在于：所述局部建模单元根据人体低维运动数据获取人体高维运动数据；所述局部建模单元包括样本搜索、样本匹配、建立局部模型、降维、高维合成五个过程，所述样本搜索包括以下步骤：建立近邻图，将人体运动信息样本数据库中每个人体高位运动模型q
n
赋予近邻图中的每个点，利用公式曼哈顿距离的判断结果为q
ij
赋值，当上述公式的判断结果为是，则q
ij
＝1，否则q
ij
＝0；其中，q
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓惠，
申请(专利权)人：河南开放大学，
类型：发明
国别省市：