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一種籃球動作模型重建和防守的指導系統及方法與流程

2023-10-18 16:51:19 3


本發明涉及深度學習檢測領域,特別涉及一種籃球動作模型重建和防守的指導系統及方法。



背景技術:

目前,kinect傳感器技術的發展,推動模型重構技術,但現有技術只是對人所做動作進行檢測,沒有運用到籃球領域,讓真人對重建模型進行針對性的防守。



技術實現要素:

本發明的目的在於克服現有技術的缺點與不足,提供一種籃球動作模型重建和防守的指導系統,該系統能夠得到較精確的籃球動作信息,從而可以進行空間中的模型重構,為運動員進行針對性的訓練。

本發明的另一目的在於提供一種籃球動作模型重建和防守的指導方法。

本發明的目的通過以下的技術方案實現:

一種籃球動作模型重建和防守的指導系統,包括kinect深度傳感器、深度學習模塊,以及籃球動作姿態重建模塊;其中

kinect深度傳感器,用於提取運動員完整籃球動作彩色圖、籃球動作骨骼特徵、籃球動作骨骼關節點的深度信息;

深度學習模塊,通過深度學習,對正確的籃球動作進行訓練後,得到權重,從而對籃球動作進行分類;然後對輸入的籃球動作彩色圖進行識別,如果識別到所需要的籃球動作,進而通過kinect深度傳感器提取該籃球動作對應的籃球動作骨骼特徵和籃球動作骨骼關節點的深度信息;由此得到連續幀的完整籃球動作圖片集,將一系列圖片中的籃球動作骨骼坐標點所對應的深度值、kinect深度傳感器中的相機坐標系的坐標值保存;

籃球動作姿態重建模塊,根據保存的骨骼關節點的三維坐標,對一個完整的籃球動作進行重建;運動員在進行相應籃球動作的訓練時,模擬出相應籃球動作的模型,讓運動員主幹骨骼關節點在相同的深度下進行訓練,根據對運動員的骨骼關節點的三維坐標的提取,從而預測出相應籃球動作是否標準。

因為多數人在運動時,具有特定的肌肉記憶,所以,大多數運動員在投籃和突破時,都會有相同的動作幅度,防守者根據模型,訓練防守時,進行蓋帽和搶斷所需要的防守記憶,可以為實際比賽提供幫助。

所述深度學習,是指基於yolo框架下的深度學習方法。可以精確的找到運動員的位置以及分辨出籃球動作。

所述籃球動作包括蓋帽、投籃、搶斷。

本發明的另一目的通過以下的技術方案實現:

一種籃球動作模型重建和防守的指導方法,包含以下步驟:

s1、提取運動員完整籃球動作彩色圖、籃球動作骨骼特徵、籃球動作骨骼關節點的深度信息;

s2、通過深度學習,對正確的籃球動作進行訓練後,得到權重,從而對籃球動作進行分類;然後對輸入的籃球動作彩色圖進行識別,如果識別到所需要的籃球動作,進而通過kinect深度傳感器提取該籃球動作對應的籃球動作骨骼特徵和籃球動作骨骼關節點的深度信息;由此得到連續幀的完整籃球動作圖片集,將一系列圖片中的籃球動作骨骼坐標點所對應的深度值、kinect深度傳感器中的相機坐標系的坐標值保存;

s3、根據保存的骨骼關節點的三維坐標,對一個完整的籃球動作進行重建;運動員在進行相應籃球動作的訓練時,模擬出相應籃球動作的模型,讓運動員主幹骨骼關節點在相同的深度下進行訓練,根據對運動員的骨骼關節點的三維坐標的提取,從而預測出相應籃球動作是否標準。

本發明與現有技術相比,具有如下優點和有益效果:

(1)本發明使用kinect傳感器技術,只需要三維坐標,就實現了對所需要研究的籃球動作較精確的模型重構。

(2)本發明可以讓運動員有更加針對性的防守訓練。

(3)本發明不需要在所觀者身上安裝任何體感傳感器。

(4)本發明通過深度學習檢測技術,提高了對彩色圖片識別的效率。

附圖說明

圖1為本發明所述一種籃球動作模型重建和防守的指導方法的流程圖。

圖2為kinect深度傳感器下提取的籃球動作骨骼關節點的深度信息。

圖3為kinect深度傳感器下提取的籃球動作骨骼特徵圖。

具體實施方式

下面結合實施例及附圖對本發明作進一步詳細的描述,但本發明的實施方式不限於此。

如圖1所示,想要對籃球動作姿態進行重建,通過kinect深度傳感器,得到籃球動作彩色圖信息,籃球動作深度圖信息以及籃球動作骨骼特徵。採集廣泛的標準籃球動作,基於yolo框架,訓練需要的權重,從而對籃球動作進行分類,最後指導防守者進行特殊的訓練。

如圖2所示,被檢測者正在做投籃動作,通過深度學習的檢測,提取出被認為是進行投籃動作可能性較高的連續的幾幀圖片,獲取骨骼關節點的三維坐標。從而,便可以得到基本的模型。防守者在kinect深度傳感器下,進行蓋帽訓練時,便可以虛擬的模擬出進行投籃者的一系列籃球動作的模型,讓訓練者主幹骨骼關節點在相同的深度下進行訓練,根據對防守者的骨骼關節點的三維坐標的提取,從而預測出是否防守成功。因為多數人在運動時,具有特定的肌肉記憶,所以,大多數運動員在投籃和突破時,都會有相同的動作幅度,防守者根據模型,訓練防守時,進行蓋帽和搶斷所需要的防守記憶,可以為實際比賽提供幫助。

上述實施例為本發明較佳的實施方式,但本發明的實施方式並不受上述實施例的限制,其他的任何未背離本發明的精神實質與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化,均應為等效的置換方式,都包含在本發明的保護範圍之內。



技術特徵:

技術總結
本發明公開的一種籃球動作模型重建和防守的指導系統,包括完成籃球動作信息提取的Kinect深度傳感器、深度學習模塊,以及籃球動作姿態重建模塊;其中深度學習模塊,通過深度學習對籃球動作進行分類,並將一系列圖片中的籃球動作骨骼坐標點所對應的深度值、Kinect深度傳感器中的相機坐標系的坐標值保存;籃球動作姿態重建模塊,根據保存的骨骼關節點的三維坐標,對一個完整的籃球動作進行重建;在運動員訓練時進行相應的指導。本發明結合深度學習技術,實現基本籃球動作的識別和統計。

技術研發人員:張東;張天;魏偉和;黃天宇;胡競濤;成斌
受保護的技術使用者:華南理工大學
技術研發日:2017.05.22
技術公布日:2017.09.29
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