信息技術(shù)的發(fā)展變革著各行各業(yè),人們?nèi)找嫱癸@的體質(zhì)健康問題也將體育產(chǎn)業(yè)推向了變革。智能運(yùn)動(dòng)穿戴設(shè)備,智慧云健身房等科技產(chǎn)品不斷沖擊傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)裝備。最新科技成果分分與體育相結(jié)合,企圖改變?nèi)藗兊倪\(yùn)動(dòng)習(xí)慣,找到新的契機(jī)。然而,目前針對(duì)非專業(yè)運(yùn)動(dòng)健身的大眾只能做到對(duì)類似跑步游泳運(yùn)動(dòng)距離上計(jì)數(shù)計(jì)時(shí)等輔助功能,并不能像在專業(yè)健身房一樣對(duì)身體力量進(jìn)行有科學(xué)指導(dǎo)的運(yùn)動(dòng)。本文結(jié)合了體感技術(shù)與人體運(yùn)動(dòng)識(shí)別的研究,提出了一套基于體感識(shí)別的智能運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練系統(tǒng)。根據(jù)系統(tǒng)的需求,先利用KinectV2智能體感設(shè)備捕捉的人體骨骼信息,再通過抖動(dòng)清除和雙指數(shù)平滑濾波得到骨骼數(shù)據(jù),最后采用空間向量法對(duì)骨骼數(shù)據(jù)中的多關(guān)節(jié)之間的特征提取。與此同時(shí),分析分解運(yùn)動(dòng)動(dòng)作變化過程,設(shè)計(jì)有限狀態(tài)機(jī),再用提取的骨骼特征加以描述,制定有限狀態(tài)機(jī),作為運(yùn)動(dòng)動(dòng)作時(shí)序參考模板�；趧�(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整和加權(quán)歐氏距離的模板匹配算法,實(shí)現(xiàn)了高標(biāo)準(zhǔn)、低延遲的通用實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)識(shí)別算法,并能根據(jù)相似度計(jì)算對(duì)使用者的運(yùn)動(dòng)動(dòng)作做出指導(dǎo)。本系統(tǒng)根據(jù)《國(guó)家體質(zhì)鍛煉標(biāo)準(zhǔn)》與校園實(shí)際情況,實(shí)現(xiàn)了引導(dǎo)向上、深蹲、立定跳遠(yuǎn)三種具有很強(qiáng)鍛煉意義的運(yùn)動(dòng),同時(shí)本系統(tǒng)所使用的是通用運(yùn)動(dòng)識(shí)別算法... 

【文章來源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

ALwxNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖

中加以嵌入時(shí)序信息，加權(quán)平均多個(gè) LSTM 的輸出最后得到識(shí)別結(jié)果。S.Ji 等人[23]提取連續(xù)輸入視頻幀中的像素灰度圖、水平和垂直梯度、水平和垂直光流多個(gè)通道的對(duì)信息進(jìn)行交替的卷積核子采樣，通過組合這些信息得到最終的特征描述。再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行運(yùn)動(dòng)識(shí)別，在 TRECVID 2008 公共數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行試驗(yàn)，實(shí)驗(yàn) 些基準(zhǔn)方法有著更好的識(shí)別率[24]。用現(xiàn)狀 體感技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀動(dòng)識(shí)別算法的發(fā)展，GPU 運(yùn)算能力的增強(qiáng)和小型化，傳感器在感知深度和精度上的體感技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活上的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，近些年流行的體感技術(shù)在技術(shù)和應(yīng)用上成果，在手勢(shì)識(shí)別，醫(yī)療康復(fù)，教育等方面都有 定的應(yīng)用嘗試。尤其在健康醫(yī)療感技術(shù)能發(fā)揮重要作用，例如手術(shù)過程對(duì)于環(huán)境的要求十分嚴(yán)格，醫(yī)療器具都必須處理，但在翻閱病例，醫(yī)學(xué)影像時(shí)容易感染上細(xì)菌。L.Gallo 等人[25]研制了 套無接據(jù)查詢系統(tǒng)，如圖 1.2 ，醫(yī)生可以徒手翻閱病人的醫(yī)學(xué)影像資料，交互也更人性化在治療病人的過程中提供了便利與安全。

圖 1.3 智能運(yùn)動(dòng)穿戴設(shè)備生產(chǎn)商百保力推出過 款內(nèi)置傳感器的智能網(wǎng)球拍“使用中的揮拍力度、擊球速度、擊球點(diǎn)等，并將采集根據(jù)數(shù)據(jù)指導(dǎo)訓(xùn)練，與此同時(shí)，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)可查看全技術(shù)公司推出的 款“智能籃球”產(chǎn)品如圖 1.4。它內(nèi)，控球力量、投籃所需時(shí)間、投籃角度等數(shù)據(jù)跟蹤記

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]我國(guó)體育產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)研究[J]. 譚宏,周民.  廣州體育學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(05)
[2]新常態(tài)下我國(guó)體育產(chǎn)業(yè)發(fā)展的機(jī)遇與路徑研究[J]. 張玉蘭.  長(zhǎng)春師范大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
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碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體行為識(shí)別研究[D]. 劉璐璐.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2017
[2]基于深度學(xué)習(xí)的人體動(dòng)作識(shí)別[D]. 耿馳.南京郵電大學(xué) 2016
[3]基于Kinect的上肢運(yùn)動(dòng)康復(fù)交互系統(tǒng)研究[D]. 吳齊云.廣東工業(yè)大學(xué) 2016
[4]基于慣性測(cè)量和肌電控制的體感輸入技術(shù)研究[D]. 王琦.哈爾濱理工大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3586676