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申请/专利权人:吉炳霖
摘要:本发明提供了一种基于视觉的举重运动分析系统,包括以下:数据采集设备、操作界面、分析模块和数据存储模块;数据采集设备获取运动员正面及侧面视频数据,并将数据传输至操作界面;操作界面显示数据,并通过传输协议将数据传输至分析模块;分析模块通过空间注意力机制SAM对数据进行预处理,并利用深度神经网络实现运动员关键点跟踪和各项运动数据分析,并存储至数据存储模块;分析模块根据关键点和各项运动数据形成分析报告,并将分析报告传输至操作界面。本发明极大程度上减小了运算量,填补了运动分析类似应用中的这一空缺,且系统采用容器化部署,支持多用户同时操作并发处理。
主权项:1.一种基于视觉的举重运动分析系统,其特征在于:包括:数据采集设备、操作界面、分析模块和数据存储模块;数据采集设备获取运动员正面及侧面视频数据,并将数据传输至操作界面;操作界面显示数据,并通过传输协议将数据传输至分析模块;分析模块通过空间注意力机制SAM对数据进行预处理,并利用深度神经网络实现运动员关键点跟踪和各项运动数据分析,并存储至数据存储模块;分析模块根据关键点和各项运动数据形成分析报告,并将分析报告传输至操作界面;所述预处理具体为:采用空间注意力机制SAM选定数据中每一帧画面的主体;利用深度神经网络实现运动员关键点跟踪,具体为:采用VggNet提取每帧画面主体的特征,并结合上下文语义对人体18个关键点进行识别,确定关键点所在每帧画面的相对位置;采用关键点热力图PCM表示存储二维信息数据;所述各项运动数据包括:膝盖夹角、手臂夹角、杠铃加速度和中心加速度;所述运动数据分析包括:将手臂夹角与膝盖夹角的数据结合分析,判断挺举动作的第一部分的开始与结束,通过对比二者的时序的独立变化与相对变化,以及最大角度出现的时间吻合度判断运动员挺举时全身力量的集中程度;通过杠零加速度与重心加速度的数据结合分析,推演出运动员在举起杠铃过程中使用的力量大小与拉力作用的时间,判断举重的第二部分动作始末;单独分析杠铃高度变化判断举重运动末尾身体收紧以及放下杠铃两部分动作始末;所述分析报告的形成过程具体为:通过各项运动数据以时序变化构建模型,并与历史数据结合作为运动状态分析神经网络的输入,利用人工神经网络的信号处理能力,实现多维度数据融合。
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百度查询: 吉炳霖 一种基于视觉的举重运动分析系统
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