热词 | 篮球 运动员 模组 相机 命中率 姿势 命中 步频 跳投 球场 | ||
专利类型 | 发明授权 | 法律事件 | 公开; 实质审查; 授权; 未缴年费; |
专利有效性 | 失效专利 | 当前状态 | 权利终止 |
申请号 | CN202110799128.9 | 申请日 | 2021-07-15 |
公开(公告)号 | CN113420715B | 公开(公告)日 | 2023-03-24 |
申请人 | 临沂大学; | 申请人类型 | 学校 |
发明人 | 李云成; 周继锋; 密福煜; 周济波; 丁焕香; 王洪妮; | 第一发明人 | 李云成 |
权利人 | 临沂大学 | 权利人类型 | 学校 |
当前权利人 | 临沂大学 | 当前权利人类型 | 学校 |
省份 | 当前专利权人所在省份:山东省 | 城市 | 当前专利权人所在城市:山东省临沂市 |
具体地址 | 当前专利权人所在详细地址:山东省临沂市临沂大学体育与健康学院 | 邮编 | 当前专利权人邮编:276000 |
主IPC国际分类 | G06V40/20 | 所有IPC国际分类 | G06V40/20 ; G06V10/10 ; H04N23/21 ; H04N23/90 |
专利引用数量 | 4 | 专利被引用数量 | 0 |
专利权利要求数量 | 2 | 专利文献类型 | B |
专利代理机构 | 北京盛询知识产权代理有限公司 | 专利代理人 | 莫兆忠; |
摘要 | 本 发明 公开了一种基于工业相机的篮球运动员 动作捕捉 分析装置,包括步幅步频采集模组,定点跳投采集模组,上篮动作捕捉分析模组,所述步幅步频采集模组、定点跳投采集模组和上篮动作捕捉分析模组接入用于篮球运动员动作的全局分析计算机,姿势划分打标模组,命中率计量模组,线上统计模组,本发明的基于工业相机的篮球运动员动作捕捉分析装置,根据篮球运动员自身身体数据进行步幅步频规划,并形成肌肉记忆,从而辅助运动员找到运球和投篮节奏,另外,通过对定点跳投姿势进行特征性规划,从而得到适合个体的投射的肌肉记忆训练方案。 | ||
权利要求 | 1.一种基于工业相机的篮球运动员动作捕捉分析装置,其特征在于:包括步幅步频采集模组,所述步幅步频采集模组包括布置于球场的全场或半场外围地面的红外阵列和采集红外阵列光束的多组红外工业相机;所述红外阵列投射于球场上,并在球场上形成红外网格;多个所述红外工业相机其采集面覆盖红外网格,且相邻所述红外工业相机其采集角设置有交叉区域; |
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说明书全文 | 一种基于工业相机的篮球运动员动作捕捉分析装置技术领域[0001] 本发明涉及一种接线板,具体涉及一种基于工业相机的篮球运动员动作捕捉分析装置,属于接线板技术领域。 背景技术[0002] 普通相机抓拍高速运动的物体,一般得不到非常清晰的图片,而工业相机的快门时间很短,抓拍高速运动的物体可以得到清晰的图片;普通相机的图像传感器是隔行扫描,工业相机是逐行扫描;普通相机帧率低,每秒只能拍摄2‑3幅图片,而工业相机帧率高,每秒可拍摄几十甚至几百幅图片;普通相机拍摄的图片,其光谱范围只适合人眼视觉,并且经过了压缩,图像质量较差,不利于分析处理,因此,利用工业相机来进行动作的捕捉已成为一种应用趋势,如中国专利申请号:201910338593.5,公开了一种基于工业相机的篮球运动员动作捕捉分析装置,其主要监测篮球运动员的动作变化、身体状态,并将篮球远动员的动作变化、身体状态发送给终端设备;用来显示篮球远动员的动作变化、身体状态,但其对于篮球训练和姿势校正其辅助意义不大。 发明内容[0003] 为解决上述问题,本发明提出了一种基于工业相机的篮球运动员动作捕捉分析装置,根据篮球运动员自身身体数据进行步幅步频规划,并形成肌肉记忆,从而辅助运动员找到运球和投篮节奏,另外,通过对定点跳投姿势进行特征性规划,从而得到适合个体的投射的肌肉记忆训练方案。 [0004] 本发明的带有指示灯的基于工业相机的篮球运动员动作捕捉分析装置,包括[0005] 步幅步频采集模组,所述步幅步频采集模组包括布置于球场的全场或半场外围地面的红外阵列和采集红外阵列光束的多组红外工业相机;所述红外阵列投射于球场上,并在球场上形成红外网格;多个所述红外工业相机其采集面覆盖红外网格,且相邻所述红外工业相机其采集角设置有交叉区域; [0006] 定点跳投采集模组,包括标示于地面上的多个定点圈,及嵌于定点圈地板内侧,用于监测篮球运动员脚部脱离地面的重力感应器,及安装于定点圈外部,用于采集人体投篮姿势的工业相机,所述工业相机、重力感应器和触发相机接入姿势统计计算机; [0007] 上篮动作捕捉分析模组,安装于篮板顶部,采集范围覆盖面包括篮板区域和三分线以内区域的工业相机,所述工业相机采集触发由安装于篮板顶部,检测区域为工业相机覆盖面边沿的热释电感应器; [0008] 所述步幅步频采集模组、定点跳投采集模组和上篮动作捕捉分析模组接入用于篮球运动员动作的全局分析计算机,所述全局分析计算机采集篮球运动员脚部在球场地板上的运动轨迹,同时在球场定点部位进行全局监测;并通过在线分析或与篮球标准动作存储库对篮球运动员动作标准进行评判; [0010] 命中率计量模组,所述命中率计量模组包括安装于篮板上方的命中率统计相机,所述相机通信连接到命中率识别和计算器,所述命中率计算器计算如下:篮球空心入网记为10分,篮球擦框入网记为8分,篮球碰到黑框未入网记为3分,篮球触碰黑框外部,距离黑框不超过5cm记为1分,其余情况计0分;所述命中率统计相机通过重力感应器延时触发和关闭,当命中率统计相机被触发后,采集篮球在篮筐附近的运行轨迹,命中率识别和计算器确定计分,并将该计分进行预存,最后与带有标签的视频段进行绑定; [0011] 线上统计模组,包括视频存储库,通过对某一标签对应的命中率进行求和,并除以该标签数量,从而获取该标签下的平均命中率;依次获取各个标签对应的命中率,从而选择脚部、身体和手部高命中率的组合,确定为投篮个性化优化路径;选取10分和8分的标签视频段,并获取其共性标签,其中共性标签标准为:该标签数量不少于视频段数量的80%;并对该共性标签进行机械式训练,形成肌肉记忆。 [0012] 进一步地,所述打标模块包括脚部姿势打标模组,身体倾斜角姿势打标模组,手部姿势打标模组,所述脚部姿势打标模组包括起跳高度打标单元,脚部后翘打标单元,单脚前倾打标单元,单脚落地打标单元和双脚落地打标单元,所述身体倾斜角姿势打标模组包括身体前倾打标单元、身体垂直打标单元和身体后仰打标单元;所述手部姿势打标模组包括投篮高度打标模组,出球时肘部弯曲度打标单元,出球时腕部弯曲度打标单元,护球手接触球部位打标模组。 [0013] 进一步地,所述步幅步频采集模组工作时,通过红外阵列在球场地面上形成的红外网格,运动员在球场上直线奔跑和运球奔跑,从而利用红外网格对运动员步宽进行测量,并通过红外工业相机进行动态采集,红外工业相机同时对运动员步频进行测量;测量数据包括前进运动数据和后撤步幅数据。 [0014] 进一步地,所述定点跳投采集模组工作时,工业相机处于开启状态,当重力感应器失去信号时,则说明篮球运动员脚部离地,触发相机采集投篮姿势,当重力感应器再次获取信号时,则说明篮球运动员完成一次跳投,工业相机完成一次连贯动作采集;获取视频段。 [0015] 进一步地,所述上篮动作捕捉分析模组工作时,运动员运球进入到热释电感应器的检测区域;工业相机被触发,此时,通过步幅步频采集模组确认合球后上篮或抛投是否标准。 [0016] 与现有技术相比,本发明的基于工业相机的篮球运动员动作捕捉分析装置,根据篮球运动员自身身体数据进行步幅步频规划,并形成肌肉记忆,从而辅助运动员找到运球和投篮节奏,另外,通过对定点跳投姿势进行特征性规划,从而得到适合个体的投射的肌肉记忆训练方案。附图说明 [0017] 图1为本发明的实施例1整体结构示意图。 具体实施方式[0018] 实施例1: [0019] 如图1所示的基于工业相机的篮球运动员动作捕捉分析装置,包括[0020] 步幅步频采集模组,所述步幅步频采集模组包括布置于球场的全场或半场外围地面的红外阵列和采集红外阵列光束的多组红外工业相机;所述红外阵列投射于球场上,并在球场上形成红外网格;多个所述红外工业相机其采集面覆盖红外网格,且相邻所述红外工业相机其采集角设置有交叉区域; [0021] 定点跳投采集模组,包括标示于地面上的多个定点圈,及嵌于定点圈地板内侧,用于监测篮球运动员脚部脱离地面的重力感应器,及安装于定点圈外部,用于采集人体投篮姿势的工业相机,所述工业相机、重力感应器和触发相机接入姿势统计计算机; [0022] 上篮动作捕捉分析模组,安装于篮板顶部,采集范围覆盖面包括篮板区域和三分线以内区域的工业相机,所述工业相机采集触发由安装于篮板顶部,检测区域为工业相机覆盖面边沿的热释电感应器; [0023] 所述步幅步频采集模组、定点跳投采集模组和上篮动作捕捉分析模组接入用于篮球运动员动作的全局分析计算机,所述全局分析计算机采集篮球运动员脚部在球场地板上的运动轨迹,同时在球场定点部位进行全局监测;并通过在线分析或与篮球标准动作存储库对篮球运动员动作标准进行评判; [0024] 姿势划分打标模组,包括与姿势统计计算机通信的姿态划分计算机;所述姿态划分计算机内置有打标模块和姿势库,所述姿态划分计算机对视频段进行预处理后与姿势库进行对比,从而输出带有标签的视频段; [0025] 命中率计量模组,所述命中率计量模组包括安装于篮板上方的命中率统计相机,所述相机通信连接到命中率识别和计算器,所述命中率计算器计算如下:篮球空心入网记为10分,篮球擦框入网记为8分,篮球碰到黑框未入网记为3分,篮球触碰黑框外部,距离黑框不超过5cm记为1分,其余情况计0分;所述命中率统计相机通过重力感应器延时触发和关闭,当命中率统计相机被触发后,采集篮球在篮筐附近的运行轨迹,命中率识别和计算器确定计分,并将该计分进行预存,最后与带有标签的视频段进行绑定; [0026] 线上统计模组,包括视频存储库,通过对某一标签对应的命中率进行求和,并除以该标签数量,从而获取该标签下的平均命中率;依次获取各个标签对应的命中率,从而选择脚部、身体和手部高命中率的组合,确定为投篮个性化优化路径;选取10分和8分的标签视频段,并获取其共性标签,其中共性标签标准为:该标签数量不少于视频段数量的80%;并对该共性标签进行机械式训练,形成肌肉记忆。 [0027] 其中,所述打标模块包括脚部姿势打标模组,身体倾斜角姿势打标模组,手部姿势打标模组,所述脚部姿势打标模组包括起跳高度打标单元,脚部后翘打标单元,单脚前倾打标单元,单脚落地打标单元和双脚落地打标单元,所述身体倾斜角姿势打标模组包括身体前倾打标单元、身体垂直打标单元和身体后仰打标单元;所述手部姿势打标模组包括投篮高度打标模组,出球时肘部弯曲度打标单元,出球时腕部弯曲度打标单元,护球手接触球部位打标模组。 [0028] 所述步幅步频采集模组工作时,通过红外阵列在球场地面上形成的红外网格,运动员在球场上直线奔跑和运球奔跑,从而利用红外网格对运动员步宽进行测量,并通过红外工业相机进行动态采集,红外工业相机同时对运动员步频进行测量;测量数据包括前进运动数据和后撤步幅数据。 [0029] 所述定点跳投采集模组工作时,工业相机处于开启状态,当重力感应器失去信号时,则说明篮球运动员脚部离地,触发相机采集投篮姿势,当重力感应器再次获取信号时,则说明篮球运动员完成一次跳投,工业相机完成一次连贯动作采集;获取视频段。 [0030] 所述上篮动作捕捉分析模组工作时,运动员运球进入到热释电感应器的检测区域;工业相机被触发,此时,通过步幅步频采集模组确认合球后上篮或抛投是否标准。 [0031] 上述实施例,仅是本发明的较佳实施方式,故凡依本发明专利申请范围所述的构造、特征及原理所做的等效变化或修饰,均包括于本发明专利申请范围内。 |