基于視頻流的射箭運(yùn)動(dòng)員姿態(tài)參數(shù)獲取方法研究.pdf

1、近年來(lái)體育競(jìng)技運(yùn)動(dòng)受到了全球各界人士越來(lái)越多的關(guān)注，提高體育競(jìng)技水平也成為各國(guó)運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的終極目標(biāo)。順應(yīng)時(shí)代的要求，運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練方式打破了傳統(tǒng)的言傳身教的模式同迅速發(fā)展的科技接軌，形成了融入科技元素的綜合訓(xùn)練方式。運(yùn)動(dòng)員科技訓(xùn)練中的運(yùn)動(dòng)分析成為運(yùn)動(dòng)員和教練員尤為關(guān)注的輔助訓(xùn)練方法之一。
　　在眾多體育運(yùn)動(dòng)分析方法中，通過(guò)視頻圖像獲取人體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)，是現(xiàn)有的最行之有效的方法。視頻流包含大量人體運(yùn)動(dòng)信息，分析實(shí)時(shí)性得到進(jìn)一步提高，在訓(xùn)練時(shí)可

2、以即時(shí)予以結(jié)果分析與數(shù)據(jù)反饋。教練可以結(jié)合特定體育項(xiàng)目的領(lǐng)域知識(shí)，加之視頻數(shù)據(jù)的量化信息，明確指出運(yùn)動(dòng)員現(xiàn)有技術(shù)水平中存在的缺點(diǎn)和不足并給出相應(yīng)的改進(jìn)方法。
　　本文通過(guò)對(duì)已有算法的分析，結(jié)合射箭運(yùn)動(dòng)員訓(xùn)練需要，引入基于Otsu的自適應(yīng)閾值目標(biāo)檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，它是加了約束條件的最大類間方差法，能保證提取出的前景目標(biāo)保留完整的前景信息。整個(gè)檢測(cè)算法包括基于自適應(yīng)閾值選取法的圖像二值化，形態(tài)學(xué)處理，邊緣檢測(cè)及輪廓提取。

3、可以完成工程背景下的實(shí)時(shí)性要求且能有較好的目標(biāo)檢測(cè)效果。射箭運(yùn)動(dòng)員不同關(guān)鍵部位的跟蹤可視為多目標(biāo)跟蹤，針對(duì)多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，本文提出了融合角點(diǎn)特征的多目標(biāo)跟蹤算法。利用改進(jìn)的Harris算子提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的均勻穩(wěn)定的特征點(diǎn)，通過(guò)特征匹配和匹配優(yōu)化，完成視頻運(yùn)動(dòng)多目標(biāo)的跟蹤。跟蹤實(shí)驗(yàn)表明，該算法能夠完成視角變化、旋轉(zhuǎn)、仿射變換、光照變化等多種情況下的穩(wěn)定匹配，可以實(shí)現(xiàn)小部分遮擋狀態(tài)下目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤。由于射箭運(yùn)動(dòng)員上身重心不斷變化，因此本文提出