隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,人工智能技術(shù)已被廣泛地應(yīng)用到體育運動的訓(xùn)練中。跳繩作為一項全身運動,在日常生活中發(fā)揮著越來越重要的作用,已被納入到中招考試的項目中。當(dāng)前,在跳繩教學(xué)中,專業(yè)的體育老師匱乏,導(dǎo)致學(xué)生訓(xùn)練效率低下;跳繩監(jiān)測設(shè)備笨重且昂貴,人工統(tǒng)計的成本和精力太大。如何自動并快速地分析出跳繩運動過程中的動作是否符合規(guī)范,并給出正確的指導(dǎo)和訓(xùn)練計劃成為了提高跳繩考試成績的關(guān)鍵。現(xiàn)有的基于視覺的人體運動行為識別與分析算法復(fù)雜度高、魯棒性差、計算負(fù)擔(dān)過重,無法實時。此外,由于缺乏專業(yè)的人體運動動作分析人員,人體動作分析和運動質(zhì)量評估方面的研究還需要進一步探索。因此在人體運動過程中,實現(xiàn)一種魯棒性高,時間開銷穩(wěn)定的動作分析方法,對于運動過程中的動作分析和動作質(zhì)量評估具有重要的意義。本文針對跳繩過程中的運動分析問題,首先,通過2D姿態(tài)估計算法獲取跳繩過程中的關(guān)鍵點坐標(biāo),并對坐標(biāo)進行預(yù)處理獲取健壯性數(shù)據(jù)序列,其次將跳繩過程中的運動分析問題轉(zhuǎn)化為多標(biāo)簽分類問題,并提出了一種新的多標(biāo)簽分類模型ALSTM-LSTM,最后,設(shè)計并開發(fā)了基于手機端的跳繩過程中的運動分析系統(tǒng)。主要研究內(nèi)容如下:（1）提... 

【文章來源】：鄭州大學(xué)河南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

ALSTM-LSTM結(jié)構(gòu)圖

4實驗與分析304實驗與分析為了實現(xiàn)對中招考試正搖雙腳跳過程中的肢體動作進行分析，設(shè)置了一個兩階段的網(wǎng)絡(luò)模型，第一個階段用來獲取人體的關(guān)鍵點坐標(biāo)，第二階段對獲取的關(guān)鍵點進行建模分析，在本章中會對實驗過程中需要的兩個數(shù)據(jù)進行介紹，并會詳細(xì)介紹跳繩數(shù)據(jù)集的采集和預(yù)處理過程，然后進行實驗的對比分析。4.1數(shù)據(jù)集介紹4.1.1MPII數(shù)據(jù)集圖4.1MPII跑步數(shù)據(jù)集MPII[62]數(shù)據(jù)集是由Andriluka等人收集并標(biāo)注，數(shù)據(jù)集中的圖片是從YouTube視頻中提取而來，并提供了前后未加注釋的幀，整個數(shù)據(jù)集涵蓋了410項人類的日�；顒樱鐖D4.1展示了MPII中跑步的活動，整個數(shù)據(jù)集大概有25K張圖像。在人體關(guān)鍵點的估計方面，標(biāo)注了超過40K個帶有注釋的關(guān)節(jié)點的人體。利用MPII數(shù)據(jù)集可以訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型并檢測頭部，肩膀，手腕，臀部，膝蓋，腳踝的關(guān)鍵點坐標(biāo)。

4實驗與分析314.1.2跳繩數(shù)據(jù)集一分鐘正搖雙腳跳已經(jīng)被很多國家和地區(qū)納入中學(xué)升學(xué)考試中，本文研究的數(shù)據(jù)集來源于某實驗中學(xué)，研究所采集的跳繩視頻流數(shù)據(jù)是通過不同的手機在不同的場景下拍攝而來，拍攝的角度都是從正面進行的，視頻以MP4的格式存儲，不同的手機設(shè)備具有不同的圖像像素。目前已采集了200名中學(xué)生一分鐘跳繩視頻流數(shù)據(jù)，其中男生有96名，女生有104名，初中一年級學(xué)生有52名，初二中二年級學(xué)生有80名，初中三年級學(xué)生有68名，學(xué)生年齡段為11-15歲，圖4.2展示了采集的三個年級男女生分布柱狀圖。圖4.2跳繩數(shù)據(jù)集分布柱狀圖數(shù)據(jù)的標(biāo)簽是通過專業(yè)人員通過對視頻進行分析，并按時間片段進行標(biāo)記而得到，數(shù)據(jù)的標(biāo)簽設(shè)定為身體保持直立（保持身體挺直但不僵硬）、左大臂與身體加緊、右大臂與身體加緊、左手腕搖繩、右手腕搖身、左右臂保持水平共6個標(biāo)簽，這些標(biāo)簽的選擇是根據(jù)中招考試跳繩技巧而設(shè)定的，具體內(nèi)容見表4.1，共有64中可能。構(gòu)建數(shù)據(jù)的特征集X和標(biāo)簽集Y，其中dX=R表示d維的輸入空間，d的大小為36，Y={0,1}q，表示可能標(biāo)簽的標(biāo)簽空間，q的大小為6，(,)|1iiiTxym，m表示數(shù)據(jù)集的大小，xiX是一個36維的向量，yiY是Y的一個標(biāo)簽子集。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3342692