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
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文檔簡介
1、現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展極大地促進了體育科技的進步,高科技手段廣泛運用于運動訓(xùn)練,提高了訓(xùn)練的科學(xué)化水平,促使運動技術(shù)水平和比賽成績不斷提高。隨著體育科學(xué)的發(fā)展和運動實踐的逐步深入,在運動訓(xùn)練中,運用科學(xué)的訓(xùn)練方法和監(jiān)測手段改善運動訓(xùn)練的效果,提高運動成績,已成為體育的重要發(fā)展方向之一??茖W(xué)合理的運動訓(xùn)練是建立在以機能監(jiān)控指標和技術(shù)監(jiān)控指標為反饋信息來調(diào)控運動訓(xùn)練強度的一種運動訓(xùn)練模式。目前,從技術(shù)監(jiān)控的角度對運動訓(xùn)練實行監(jiān)控主要應(yīng)用的是運動
2、錄像解析系統(tǒng)。 但是,運動錄像解析系統(tǒng)還存在著嚴重缺陷,主要是不能及時反饋信息和操作復(fù)雜。圖像拍攝之后一兩個月甚至三四個月才能得到測試數(shù)據(jù),不能實現(xiàn)實時監(jiān)控,所得數(shù)據(jù)不具有現(xiàn)實指導(dǎo)價值。而影響運動學(xué)研究快速反饋的瓶頸在于數(shù)據(jù)的采集處理方法,傳統(tǒng)的解析方法是由人工判讀人體關(guān)節(jié)點,工作量巨大,嚴重影響反饋的速度,不僅如此,人工識別操作枯燥,常由此引起疲勞誤差和操作誤差,而且重復(fù)性差。運動錄像解析系統(tǒng)的操作也相對復(fù)雜,需要有一定的基礎(chǔ)
3、知識和嚴格培訓(xùn)才能操作。對于繁忙的教練員來說,可操作性很差。而利用計算機對運動圖像的人體關(guān)節(jié)點進行自動識別,具有花費低、周期短、精度高、重復(fù)性好等優(yōu)點,最主要的是能夠?qū)崿F(xiàn)實時監(jiān)控和快速反饋,可操作性好,很有發(fā)展前途。 為了解決運動錄像解析系統(tǒng)信息反饋緩慢和可操作性差的問題,本論文選擇短跑為研究對象,這是因為:短跑項目不僅本身的技術(shù)動作分析十分重要,而且它是其他運動項目的基礎(chǔ)。不管是跳高、跳遠,還是籃球、足球、羽毛球等各種運動,都
4、是在跑動中完成的[1]。因此,本研究在解決短跑人體關(guān)節(jié)點自動識別的同時,將為其他運動項目提供一個理論研究方法和軟件的平臺。若將各個運動項目的特殊規(guī)律導(dǎo)入這個平臺,即可實現(xiàn)這些項目的關(guān)節(jié)點自動識別。 本論文以短跑為研究對象,以計算機為工具,首先采用先分割再填充的方法,獲得不重影、不抖動的圖像。然后根據(jù)輪廓線最低點坐標(x、y軸坐標)的變化特征,由計算機自動識別特殊時刻(離地瞬間和著地瞬間等),進而區(qū)分不同運動時相。并根據(jù)短跑這個項
5、目的運動規(guī)律和已經(jīng)確定的運動時相,對不同時相乃至不同時刻的不同關(guān)節(jié)點采取相應(yīng)的確定方法。 在區(qū)域跟蹤方面,將容易獲得的人體輪廓特征點(如人體輪廓最高點、最低點等)結(jié)合短跑運動規(guī)律用于確定人體各關(guān)節(jié)點的區(qū)域跟蹤,針對各關(guān)節(jié)點的特異性和各時相的特異性,對不同時相的各關(guān)節(jié)點采取不同的跟蹤區(qū)域中心和半徑,并根據(jù)動作連貫性進行自適應(yīng)調(diào)整。根據(jù)圓心到圓周的各點距離相等這一原理,找到與關(guān)節(jié)點周圍輪廓線上特征點距離相等的點(一般為中點)作為所求
6、關(guān)節(jié)點。本研究根據(jù)運動的連續(xù)性,判斷識別人體關(guān)節(jié)點出現(xiàn)特殊情況的運動圖像。并利用環(huán)節(jié)長法,由鄰近關(guān)節(jié)點的坐標及環(huán)節(jié)斜率計算進入人體輪廓的可見側(cè)關(guān)節(jié)點;利用像素差異,提取可見側(cè)手臂輪廓解決可見側(cè)手臂關(guān)節(jié)點進入軀干輪廓的問題;將可見側(cè)關(guān)節(jié)點坐標移動半個周期,計算獲得遮擋側(cè)對應(yīng)關(guān)節(jié)點坐標數(shù)據(jù);利用像素值判斷手位于髖關(guān)節(jié)前后來解決手對髖關(guān)節(jié)確定的影響。綜合應(yīng)用輪廓線識別與灰度識別兩種方法,以輪廓線上特征點確定體內(nèi)關(guān)節(jié)點為主,以灰度差異識別為輔,
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