一种基于游泳动作姿态分析方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于游泳动作姿态分析方法及其装置，通过九轴传感器获取运动者在游泳中的多部位数据，并将其统一转换到三维坐标系上。根据入水、划水、出水、呼吸、转身动作阶段对数据进行分割和特征提取，通过姿态偏差模型计算关键点的三维运动轨迹，并投影到二维平面生成实际投影轨迹。结合标准姿态数据，通过聚类算法生成理论轨迹并计算轨迹差异，形成姿态偏差指标。将各动作阶段的姿态偏差指标合并，输入综合性分析模型，对游泳姿态的平衡性、同步性、流线性进行评估并生成矫正建议。从而能够精确识别和分析游泳动作姿态，为运动员提供科学的矫正建议，提高训练效果和运动表现。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及体育运动领域，具体涉及一种基于游泳动作姿态分析方法及其装置

技术介绍

1、在游泳运动中，保持正确的动作姿态对于运动员至关重要。正确的游泳姿态不仅能提高运动员的运动效率，减少水中的阻力，提升速度和稳定性，还能预防肌肉劳损和关节受伤，确保运动员的长期健康。然而，游泳姿态的调整和矫正往往是一个复杂且难以实现的过程。

2、传统上，游泳运动员依靠教练的指导和视频回放来纠正游泳动作姿态。然而，这种方法存在以下几个缺陷。首先，游泳与其他运动不同，运动员在训练时身处水中，无法实时听到教练的指令，只能依靠肌肉记忆来完成动作。其次，教练的指导和纠正意见依赖于其个人经验和观察能力，容易出现主观偏差，无法保证每次都能准确、全面地发现姿态问题。此外，传统方法无法在游泳过程中实时反馈姿态问题，运动员只能在训练后通过视频回放进行反思和改正，这大大降低了训练效率，并且视频回放的使用成本较高。再者，仅靠肉眼观察和视频分析难以捕捉运动员的细微姿态变化，尤其是高速游泳时，动作细节难以精准判断，导致纠正效果有限。最后，传统方法缺乏对游泳姿态的量化分析，无法提供数据支持的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于游泳动作姿态分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于游泳动作姿态分析方法，其特征在于，所述S2步骤中，所述坐标数据是通过旋转矩阵将待处理数据转换到全局坐标系从而获得，所述旋转矩阵为，其中分别是绕x、y、z轴的旋转角度，所述九轴九轴传感器包括陀螺仪，所述旋转角度通过所述陀螺仪的角速度积分获得，具体计算公式如下：，，。

3.根据权利要求2所述的一种基于游泳动作姿态分析方法，其特征在于，所述S3步骤包括以下子步骤：

4.根据权利要求2所述的一种基于游泳动作姿态分析方法，其特征在于，所述S4步骤是通过深度学习网络进行对...

【技术特征摘要】

1.一种基于游泳动作姿态分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于游泳动作姿态分析方法，其特征在于，所述s2步骤中，所述坐标数据是通过旋转矩阵将待处理数据转换到全局坐标系从而获得，所述旋转矩阵为，其中分别是绕x、y、z轴的旋转角度，所述九轴九轴传感器包括陀螺仪，所述旋转角度通过所述陀螺仪的角速度积分获得，具体计算公式如下：，，。

3.根据权利要求2所述的一种基于游泳动作姿态分析方法，其特征在于，所述s3步骤包括以下子步骤：

4.根据权利要求2所述的一种基于游泳动作姿态分析方法，其特征在于，所述s4步骤是通过深度学习网络进行对分段数据特征提取和特征分层，所述深度学习网络包括卷积层和lstm层，所述卷积层提取局部时空特征，所述lstm层用于捕捉数据的时序特征。

5.根据权利要求2所述的一种基于游泳动作姿态分析方法，其特征在于，所述s5步骤包括以下子步骤：

6.根据权利要求5所述的一种基于游泳动作姿态分析方法，其特征在于，所述姿态偏差模型是融合卷积神经网络、图卷积网络以及注意力机制的混...

【专利技术属性】
技术研发人员：羊洁，林熙然，董怀志，彭峻熙，
申请(专利权)人：华民康成都科技有限公司，
类型：发明
国别省市：