張飛云 周帥
摘要:體育運(yùn)動(dòng)員在訓(xùn)練和比賽過程中,難免會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤動(dòng)作,僅僅通過人為方式判斷動(dòng)作是否準(zhǔn)確將會(huì)出現(xiàn)較大誤差。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,將其應(yīng)用到錯(cuò)誤動(dòng)作智能化識(shí)別中將有助于提高錯(cuò)誤動(dòng)作識(shí)別率。于是文章首先介紹了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),能夠?qū)ε臄z圖片進(jìn)行數(shù)字化分析,具有較強(qiáng)的應(yīng)用性能。然后再對(duì)運(yùn)動(dòng)員動(dòng)作特征提取進(jìn)行分析,利用貝葉斯算法對(duì)錯(cuò)誤動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別,于是得到三維視覺檢測模型。最后對(duì)三維視覺檢測模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的檢測方式,文章研究的模型具有更好的準(zhǔn)確性,證明該模型應(yīng)用于錯(cuò)誤動(dòng)作識(shí)別中具有可行性。
關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)視覺技術(shù);錯(cuò)誤動(dòng)作;智能化識(shí)別
中圖分類號(hào):TP391.41
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1001-5922( 2020)12-0082-04
隨著人類對(duì)體育運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的重視程度不斷提升,體育運(yùn)動(dòng)員在訓(xùn)練過程中需要按照各種標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作進(jìn)行訓(xùn)練,由于運(yùn)動(dòng)過程中速度比較快,或者運(yùn)動(dòng)人數(shù)比較多,裁判員無法將錯(cuò)誤動(dòng)作識(shí)別出來,此時(shí)需要借助各種高科技方法進(jìn)行判斷[1-2]。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展,廣泛應(yīng)用于人體結(jié)構(gòu)分析中.為了實(shí)現(xiàn)體育運(yùn)動(dòng)員錯(cuò)誤動(dòng)作智能化識(shí)別,于是將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用其中[3-4]。不僅能夠提高運(yùn)動(dòng)員的運(yùn)動(dòng)水平,而且能夠快捷準(zhǔn)確的判斷出運(yùn)動(dòng)員是否存在錯(cuò)誤動(dòng)作,從而提高競賽的公平性。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在識(shí)別運(yùn)動(dòng)員錯(cuò)誤動(dòng)作時(shí),其中主要使用的方式就是通過視覺特征提取法,首先提取到運(yùn)動(dòng)員的有效動(dòng)作,然后與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作進(jìn)行對(duì)比分析,從而能夠判斷出是否屬于錯(cuò)誤動(dòng)作[-56]。由于體育運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目非常多,識(shí)別錯(cuò)誤動(dòng)作也會(huì)存在差別,于是文章將主要以南拳為研究對(duì)象,研究運(yùn)動(dòng)員錯(cuò)誤動(dòng)作智能化識(shí)別。
1 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的介紹
計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)主要來源與攝影測量學(xué),剛開始時(shí)主要應(yīng)用于二維圖像的識(shí)別和分析,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,人們逐漸開始研究三維視覺[7]。如今計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的功能強(qiáng)大,能夠在不同領(lǐng)域中進(jìn)行使用。計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)主要原理為首先獲取目標(biāo)圖像,然后進(jìn)行特征提取,最后對(duì)對(duì)特征進(jìn)行分析、處理和計(jì)算,目的在于作出合理決策。圖1即為計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)的基本組成結(jié)構(gòu),其中計(jì)算機(jī)屬于核心部分,需要對(duì)各個(gè)模塊的正常運(yùn)行進(jìn)行控制,還需要計(jì)算和輸出結(jié)果[8]。
2 動(dòng)作特征提取
2.1 坐標(biāo)點(diǎn)的確定
由于運(yùn)動(dòng)員的比賽場所在有限的面積內(nèi)進(jìn)行,一般情況下,南拳涉及到的運(yùn)動(dòng)場所長寬文本為14m和8m,于是將場地的起點(diǎn)角作為原點(diǎn),于是可以構(gòu)建如圖2所示的三維坐標(biāo)系,文章將其高度設(shè)置為5m,因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)員在運(yùn)動(dòng)做成中會(huì)出現(xiàn)騰空動(dòng)作。于是運(yùn)動(dòng)員將會(huì)在這樣一個(gè)空間內(nèi)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)。通過三維坐標(biāo)系的建立,特征提取過程中能夠明確了解到運(yùn)動(dòng)員的各個(gè)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
2.2 運(yùn)動(dòng)員關(guān)鍵關(guān)節(jié)部位的標(biāo)記
在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員特征描述時(shí),將會(huì)以運(yùn)動(dòng)員騰空飛腳動(dòng)作的相關(guān)規(guī)范作為基礎(chǔ),將其中比較重要的關(guān)節(jié)部位進(jìn)行標(biāo)記,如肩膀、手指、腳尖和腳面,從而能夠獲取運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作。主要的標(biāo)記如下所示:
2.3 運(yùn)動(dòng)員特征的描述
體育運(yùn)動(dòng)員在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),需要按照標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作進(jìn)行訓(xùn)練,不然就會(huì)影響到自己訓(xùn)練的水平,影響訓(xùn)練前后階段,甚至還會(huì)造成運(yùn)動(dòng)損傷。例如,一個(gè)跳高運(yùn)動(dòng)員在訓(xùn)練過程中,還處于一個(gè)跳高弧線助跑階段,此時(shí)如果運(yùn)動(dòng)員沒有很好的完成標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作,在訓(xùn)練時(shí)將身體過早的直立,于是就會(huì)影響到自己的訓(xùn)練成績,導(dǎo)致身體失去平衡。所以當(dāng)出現(xiàn)錯(cuò)誤動(dòng)作時(shí)需要及時(shí)識(shí)別,然后改正。文章所研究的南拳中騰空飛腳的動(dòng)作也有其標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作,該動(dòng)作可以分為3個(gè)步驟:①將左腿向前上方進(jìn)行擺踢,然后右腳蹬地離地,使得身體處于騰空狀態(tài);②將左手手掌和右手手背相擊,此時(shí)運(yùn)動(dòng)員處于騰空狀況,還需要將右腳向前上方彈踢,且其右腳高度需要高于肩部,還需要將右手與腳面相擊,與此同時(shí),左腳屈膝,腳尖朝下;③右腳單腿著地,然后再將左腳著地,即完成騰空飛腳動(dòng)作。如果在運(yùn)動(dòng)過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤和不規(guī)范動(dòng)作,比如擊拍落空、擊響腿或者腳尖沒有過肩就會(huì)進(jìn)行扣分處理。運(yùn)動(dòng)員錯(cuò)誤動(dòng)作的特征描述如下:
1)擊響腿或者腳尖沒過肩:假設(shè)U1為南拳騰空飛腳動(dòng)作,然后將s1假設(shè)為擊響腿或者腳尖沒過肩,T1為動(dòng)作特征,該部分的動(dòng)作涉及到4個(gè)坐標(biāo),分別為左右腳尖和左右肩膀,通過對(duì)腳尖和肩膀的坐標(biāo)進(jìn)行比較,即2者的z軸坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行比較,從而可以判斷出運(yùn)動(dòng)員是否出現(xiàn)該錯(cuò)誤動(dòng)作。判斷方式分為以下2種情況:
2)擊拍落地:假設(shè)U2為南拳騰空飛腳動(dòng)作,然后將S2假設(shè)左手和右手,T2為動(dòng)作特征,該部分的動(dòng)作涉及到四個(gè)坐標(biāo),分別為左右手指和左右腳面,通過對(duì)手指和腳面的坐標(biāo)進(jìn)行比較,從而可以判斷出運(yùn)動(dòng)員是否出現(xiàn)該錯(cuò)誤動(dòng)作。判斷方式分為以下2種情況:
3 錯(cuò)誤動(dòng)作三維檢測模型
上文分析的主要作用在于判斷動(dòng)作是否屬于錯(cuò)誤動(dòng)作,從而基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)實(shí)現(xiàn)錯(cuò)誤動(dòng)作智能化識(shí)別作用,需要建立相關(guān)三維視覺檢測模型。于是對(duì)動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別所使用的算法為貝葉斯算法,具體方式如下所示:
4 仿真結(jié)果和分析
通過上述分析,建立了運(yùn)動(dòng)員錯(cuò)誤動(dòng)作智能識(shí)別的模型,為了驗(yàn)證該模型是否具有可靠性和有效性,于是對(duì)其進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。首先選擇18名學(xué)生作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,這些同學(xué)全部在訓(xùn)練騰空飛腳動(dòng)作,然后將其分為2組,使用本文所研究的基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的錯(cuò)誤動(dòng)作智能化識(shí)別模型,判斷這些學(xué)生是否存在錯(cuò)誤動(dòng)作,在實(shí)驗(yàn)過程中需要做好相關(guān)記錄。為了檢驗(yàn)本文研究的算法優(yōu)勢,于是將其與基于單目序列的檢測算法進(jìn)行對(duì)比分析,于是得到如圖3和圖4所示的驗(yàn)證結(jié)果。圖3和圖4中左側(cè)表示的正確動(dòng)作,右側(cè)為錯(cuò)誤動(dòng)作,通過對(duì)2個(gè)圖進(jìn)行分析可知,文章所研究的算法能夠明顯的識(shí)別出各個(gè)關(guān)鍵關(guān)節(jié)部位,并且和正確動(dòng)作的吻合度比較高,而圖4中的識(shí)別方法測得的錯(cuò)誤動(dòng)作和實(shí)際的動(dòng)作相差比較大,即可說明該方法的精確度不高,不能準(zhǔn)確的識(shí)別出錯(cuò)誤動(dòng)作。所以能夠得出的結(jié)論為本文研究的算法其錯(cuò)誤動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確度更高。
另外,為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文所研究的算法具有更好的精確度,于是將其與傳統(tǒng)算法進(jìn)行了比較,建立三維視覺檢測模型,然后將2種不同方法進(jìn)行多次試驗(yàn),于是得到如圖5所示的檢驗(yàn)結(jié)果。從圖5中可以看出,其精確度都在90%以上,而傳統(tǒng)算法的進(jìn)度大致到70%到77%之間,所以本文所研究的算法具有更好的精確度,并且能夠?qū)⒄`差控制在合理范圍。
5 結(jié)語
綜上所述,文章主要基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對(duì)運(yùn)動(dòng)員騰空飛腳錯(cuò)誤動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別,完成三維視覺檢測模型之后,對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的算法相比,文章研究的算法具有更好的準(zhǔn)確度。所以在運(yùn)動(dòng)員錯(cuò)誤動(dòng)作識(shí)別過程中使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠提高檢測準(zhǔn)確度。然而文章只對(duì)騰空飛腳這一個(gè)動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別驗(yàn)證,由于不同體育項(xiàng)目,運(yùn)動(dòng)員的動(dòng)作將會(huì)有很多中,在特征提取過程也會(huì)存在差別,但是總體上的識(shí)別過程大致相同,在識(shí)別其他錯(cuò)誤動(dòng)作時(shí)可以參考此方法進(jìn)行識(shí)別。
參考文獻(xiàn)
[1]朱志鋒,體育運(yùn)動(dòng)錯(cuò)誤動(dòng)作的三維視覺檢測建模研究[J].計(jì)算機(jī)仿真,2016(9):225-228.
[2]黃成,體育運(yùn)動(dòng)中非常規(guī)技術(shù)動(dòng)作的形成過程研究[D].哈爾濱:哈爾濱師范大學(xué),2017.
[3]蔣宇,基于混合算法的體育視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測與跟蹤技術(shù)研究[D].蘇州:蘇州大學(xué),2012.
[4]徐超,李喬,基于計(jì)算機(jī)視覺的三維重建技術(shù)綜述[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,2017(01):54-56.
[5]邊云龍,基于深度學(xué)習(xí)的視頻中的體育類型檢測技術(shù)的研究[D].北京:北京郵電大學(xué),2015.
[6]王震,田軍委,計(jì)算機(jī)視覺輔助訓(xùn)練系統(tǒng)研究——以射擊類項(xiàng)目為例[J].西北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013,43(4):563-567.
[7]葉知楠,基于計(jì)算機(jī)視覺的終點(diǎn)裁判系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D].廈門:廈門大學(xué),2007.
[8]李常偉,基于計(jì)算機(jī)視覺的“虛擬網(wǎng)球”系統(tǒng)的研制與開發(fā)[D].沈陽:東北大學(xué),2009.