基于體域網(wǎng)的運動行為識別算法的研究.pdf

1、隨著人民生活水平的不斷提高以及對健康的重視，體育活動受到越來越多的關(guān)注，同時也吸引了大量的研究學(xué)者，加上近年來傳感器網(wǎng)絡(luò)的迅猛發(fā)展，使得基于人體軀域傳感器網(wǎng)絡(luò)（簡稱體域網(wǎng)）的體育領(lǐng)域的研究逐漸成為熱點。體域網(wǎng)在體育領(lǐng)域的應(yīng)用主要有日常體育動作識別、武術(shù)運動序列檢測、與視頻相結(jié)合進(jìn)行自動視頻標(biāo)注以及體育訓(xùn)練等。在眾多體育項目中，羽毛球是最流行的項目之一，深受人們的喜愛，而目前關(guān)于羽毛球擊球動作識別方面的研究相對較少，所以本文利用體域網(wǎng)來識

2、別12種不同的羽毛球擊球動作并對羽毛球員進(jìn)行技能分類。
　　本文利用4個無線慣性傳感器分別佩戴在運動員的右手腕、左手腕、腰部右側(cè)、右腳踝，用于采集12名羽毛球員擊球時的運動數(shù)據(jù)，并將采集到的運動數(shù)據(jù)通過無線接收節(jié)點上傳到上位機中。接著使用本文提出的二層分類算法來識別12種不同的羽毛球擊球動作，第一層利用基于閾值的方法檢測擊球點，然后利用HMM模型來過濾非擊球動作;第二層同樣利用HMM模型來識別擊球動作的類別。實驗結(jié)果顯示，利用HM