运动场景下人体动作分析算法研究

发布时间：2021-08-14 15:08

　　随着计算机技术的发展和应用,人工智能技术已被广泛地应用到体育运动的训练中。跳绳作为一项全身运动,在日常生活中发挥着越来越重要的作用,已被纳入到中招考试的项目中。当前,在跳绳教学中,专业的体育老师匮乏,导致学生训练效率低下;跳绳监测设备笨重且昂贵,人工统计的成本和精力太大。如何自动并快速地分析出跳绳运动过程中的动作是否符合规范,并给出正确的指导和训练计划成为了提高跳绳考试成绩的关键。现有的基于视觉的人体运动行为识别与分析算法复杂度高、鲁棒性差、计算负担过重,无法实时。此外,由于缺乏专业的人体运动动作分析人员,人体动作分析和运动质量评估方面的研究还需要进一步探索。因此在人体运动过程中,实现一种鲁棒性高,时间开销稳定的动作分析方法,对于运动过程中的动作分析和动作质量评估具有重要的意义。本文针对跳绳过程中的运动分析问题,首先,通过2D姿态估计算法获取跳绳过程中的关键点坐标,并对坐标进行预处理获取健壮性数据序列,其次将跳绳过程中的运动分析问题转化为多标签分类问题,并提出了一种新的多标签分类模型ALSTM-LSTM,最后,设计并开发了基于手机端的跳绳过程中的运动分析系统。主要研究内容如下:（1）提... 

【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

ALSTM-LSTM结构图

4实验与分析304实验与分析为了实现对中招考试正摇双脚跳过程中的肢体动作进行分析，设置了一个两阶段的网络模型，第一个阶段用来获取人体的关键点坐标，第二阶段对获取的关键点进行建模分析，在本章中会对实验过程中需要的两个数据进行介绍，并会详细介绍跳绳数据集的采集和预处理过程，然后进行实验的对比分析。4.1数据集介绍4.1.1MPII数据集图4.1MPII跑步数据集MPII[62]数据集是由Andriluka等人收集并标注，数据集中的图片是从YouTube视频中提取而来，并提供了前后未加注释的帧，整个数据集涵盖了410项人类的日常活动，如图4.1展示了MPII中跑步的活动，整个数据集大概有25K张图像。在人体关键点的估计方面，标注了超过40K个带有注释的关节点的人体。利用MPII数据集可以训练网络模型并检测头部，肩膀，手腕，臀部，膝盖，脚踝的关键点坐标。

4实验与分析314.1.2跳绳数据集一分钟正摇双脚跳已经被很多国家和地区纳入中学升学考试中，本文研究的数据集来源于某实验中学，研究所采集的跳绳视频流数据是通过不同的手机在不同的场景下拍摄而来，拍摄的角度都是从正面进行的，视频以MP4的格式存储，不同的手机设备具有不同的图像像素。目前已采集了200名中学生一分钟跳绳视频流数据，其中男生有96名，女生有104名，初中一年级学生有52名，初二中二年级学生有80名，初中三年级学生有68名，学生年龄段为11-15岁，图4.2展示了采集的三个年级男女生分布柱状图。图4.2跳绳数据集分布柱状图数据的标签是通过专业人员通过对视频进行分析，并按时间片段进行标记而得到，数据的标签设定为身体保持直立（保持身体挺直但不僵硬）、左大臂与身体加紧、右大臂与身体加紧、左手腕摇绳、右手腕摇身、左右臂保持水平共6个标签，这些标签的选择是根据中招考试跳绳技巧而设定的，具体内容见表4.1，共有64中可能。构建数据的特征集X和标签集Y，其中dX=R表示d维的输入空间，d的大小为36，Y={0,1}q，表示可能标签的标签空间，q的大小为6，(,)|1iiiTxym，m表示数据集的大小，xiX是一个36维的向量，yiY是Y的一个标签子集。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MVP模式的Android应用开发研究[J]. 倪红军.  电子设计工程. 2018(11)
[2]基于SSM整合框架开发的项目管理系统[J]. 张锦煌,吴丽娟,梁舒婷.  电脑知识与技术. 2015(11)
[3]基于SSM框架的智能web系统研发设计[J]. 王艳清,陈红.  计算机工程与设计. 2012(12)



本文编号：3342692