一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法与流程

本发明属于运动员动作分析与优化，涉及一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法。

背景技术：

1、运动员动作分析与优化是通过捕捉和分析运动员的动作数据，评估运动技能，提供个性化反馈和训练建议，以提高运动表现、优化技术执行、减少受伤风险。

2、当前进行运动员动作分析和动优化时，还存在以下几个方面的不足：1、当前进行运动员的动作分析时，仅对姿态进行整体性分析，未根据其不同时段进行针对性姿态分析，进而导致忽略运动过程中的关键点，同时无法捕捉动作转换过程的细节表现，从而无法针对性进行运动员动作优化。

3、2、当前进行运动员动作分析属于即时性分析，未对运动员动作进行长期跟踪分析，无法评估运动员动作的优化情况，进而无法全面了解优化训练对运动员动作的持续影响，同时无法降低个性化训练计划制定的困难性。

4、3、当前进行运动员动作分析时，未对其不同运动状态的节点进行针对性的综合分析，如加速起始的节点、减速起始的节点以及速度维持时长，缺乏对动作过程中关键时刻的分析，导致运动员动作分析结果的代表性不足，进而无法保障后续进行运动员动作优化训练的有效性。

技术实现思路

1、鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，该方法包括：步骤一、运动员监测指标导入：将运动员记为目标运动员，导入目标运动员的运动类目和所述运动类目下各动作关键点在各训练时段的参照姿态图像集，并导入目标运动员的历史训练日志。

3、步骤二、运动员影像采集：通过移动采集设备采集目标运动员当前运动影像，并记录其影像时间段。

4、步骤三、动作关键点识别：对目标运动员当前运动影像进行分割，得到各分割图像，记录各分割图像的所属时间点，通过姿态估计算法识别各分割图像，并从中筛选出每一分割图像中各动作关键点的图像。

5、步骤四、动作关键点分析：根据各动作关键点的图像，进行当前动作规范性分析。

6、步骤五、运动速度分析：根据目标运动员当前运动影像，进行当前运动速度达标率分析。

7、步骤六、训练优化效果评估：根据目标运动员的历史训练日志，进行训练优化评估，生成训练优化报告。

8、步骤七、训练评估报告生成反馈：根据目标运动员动作规范性分析和运动速度达标率分析的结果，生成当前训练报告，将训练优化报告和当前训练报告反馈至目标运动员的训练管理人员。

9、优选地，所述进行当前动作规范性分析，包括：通过目标跟踪算法跟踪目标运动员在其当前运动影像中的运动轨迹，得到目标运动员的实时速度。

10、以时间为横坐标，以速度为纵坐标，构建速度变化曲线，从所述曲线中提取各波动点位置，并据此将速度变化曲线进行分段，得到各曲线段，进而确认各曲线段的类型，所述类型为加速、平稳和减速中的一个。

11、根据各曲线段的类型，将曲线段划分为各加速曲线段、各平稳曲线段和各减速曲线段，进而统计当前加速姿态规范度

12、按照的统计方法同理统计得到当前平稳姿态规范度和当前减速姿态规范度

13、将和作为当前动作规范性分析结果。

14、优选地，所述确认各曲线段的类型，包括：若某曲线段斜率大于设定参照的运动加速速率，则将该曲线段的类型记为加速。

15、若某曲线段斜率小于设定参照的运动加速速率且大于0，则将该曲线段的类型记为平稳。

16、若某曲线段斜率小于设定参照的运动减速速率，则将该曲线段的类型记为减速。

17、优选地，所述统计当前加速姿态规范度，包括：从曲线中提取各加速曲线段的起始时间点和截止时间点，将各加速曲线段的起始时间点和截止时间点组成各加速时间段，并将各加速时间段构成加速时间段集合。

18、将各分割图像的所属时间点与加速时间段集合进行对比，将所属时间点位于加速时间段集合内的各分割图像记为各加速分割图像，进而提取各加速分割图像中对应各动作关键点的图像，并构建各动作关键点在加速时间段的姿态图像集。

19、从各动作关键点在各训练时段的参照姿态图像集中提取各动作关键点在加速时间段的参照姿态图像集。

20、将各动作关键点在加速时间段的姿态图像集与各动作关键点在加速时间段的参照姿态图像集导入姿态规范度分析模型中，得到当前加速姿态规范度

21、优选地，所述进行当前运动速度达标率分析，包括：从影像时间段中提取得到影像时长，并作为目标运动员的运动时长，同时从影像时间段中提取起始运动时间点。

22、从加速时间段集合中提取各加速时间段，将各加速时间段按照加速时间先后进行排序，将第一个加速时间段的起始加速时间点作为首次加速时间点，并将加速时间段数目作为加速次数，记为d3。

23、将首次加速时间点和起始运动时间点之间的时长与运动时长进行作比，将比值作为起始加速时间比，记为k2。

24、从实时速度中筛选出最大速度，记为v，统计加速达标率k2′、δk、v′和d3′分别为设定参照的首次加速前运动时长比、首次加速前运动时长比差、最大速度和加速次数。

25、从平稳时间集中提取各平稳时间段，根据各平稳时间段得到各平稳时间段的时长，并从中提取最大速度维持时长，记为t。

26、统计平稳速度达标率t′为设定参照的最大速度维持时长。

27、按照的统计方式同理统计得到减速达标率，记为

28、将和作为当前运动速度达标率。

29、优选地，所述进行训练优化评估，包括：从历史训练日志中提取历史各次训练时的运动影像，按照和的分析方式同理分析得到历史各次训练时的加速姿态规范度、平稳姿态规范度、减速姿态规范度、加速速度达标率、平稳速度达标率和减速速度达标率。

30、将当前加速姿态规范度与历史各次训练时的加速姿态规范度进行整合，得到各次累计训练时的加速姿态规范度，以累计训练次序为横坐标，以加速姿态规范度为纵坐标，构建加速姿态规范度曲线，据此确认加速时段动作规范提升率ζ1。

31、按照ζ1的分析方式同理分析得到平稳时段动作规范提升率、减速时段动作规范提升率、加速时段速度提升率、平稳时段速度提升率和减速时段速度提升率，分别记为ζ2、ζ3、ζ4、ζ5和ζ6，进而统计运动效果优化度，同时确认主类偏差类目和确认主类偏差时段，并将运动效果优化度、主类偏差类目和主类偏差时段作为训练优化评估结果。

32、优选地，所述确认加速时段动作规范提升率，包括：将加速姿态规范度曲线进行二等划分，并按照训练先后顺序分为第一曲线段和第二曲线段，根据预先设置的参照加速规范度，在加速姿态规范度曲线中构建参照线。

33、从曲线中提取第二曲线段中位于与参照线上方的曲线长度，记为l1，将第二阶段的曲线长度记为l2，并将l1与l2的比值记为曲线长度比。

34、将曲线长度比大于k″作为条件1，并将第一曲线段的斜率小于第二曲线段的斜率作为条件2，k″为设定参照的曲线长度比。

35、提取加速姿态规范度曲线的斜率，记为根据条件1和条件2，通过动作规范提升率判断模型，判断得到加速时段动作规范提升率。

36、优选地，所述统计运动效果优化度，包括：从目标运动员的历史训练日志中提取各次训练时的训练日期，将训练日期按照从前往后进行排序，将排序第一位的训练日期与当前训练日期之间的天数作为累计训练天数。

37、将加速时段动作规范提升率与累计训练天数进行作比，得到加速时段动作规范提升比，记为θ，进而统计加速姿态优化度σ1，θ′为设定参照的加速时段动作规范提升比。

38、按照σ1的统计方式同理统计得到平稳姿态优化度、减速姿态优化度、加速速度优化度、平稳速度优化度和减速速度优化度，并分别记为σ2、σ3、σ4、σ5和σ6，以此得到运动效果优化度ρ，σ′和σ″分别为设定参照的姿态优化度和速度优化度。

39、优选地，所述确认主类偏差类目，包括：将ζ1、ζ2和ζ3作为动作姿态各评估指标，将ζ4、ζ5和ζ6作为速度各评估指标。

40、若动作姿态某评估指标小于0，则将该评估指标记为动作姿态未达标评估指标，统计动作姿态未达标评估指标数目，进而得到动作未达标数目比k1，按照k1的分析方式同理分析得到速度未达标数目比k2。

41、将k1和k2导入偏差类目识别模型中，得到主类偏差类目，所述主类偏差类目为动作、速度和其他中的一个或者多个。

42、优选地，所述确认主类偏差时段，包括：将ζ1和ζ4作为加速时段各评估指标，将ζ2和ζ5作为平稳时段各评估指标，将ζ3和ζ6作为减速时段各评估指标。

43、若加速时段某评估指标小于0，则将该评估指标记为加速时段未达标评估指标，统计加速时段未达标评估指标数目，进而得到加速时段未达标评估指标数目比k3，按照k3的分析方式同理分析得到平稳时段未达标评估指标数目比k4和减速时段未达标评估指标数目比k5。

44、将k3、k4和k5导入偏差时段识别模型中，得到主类偏差时段，所述主类偏差时段为加速时段、平稳时段和减速时段中的一个或者多个。

45、相较于现有技术，本发明的有益效果如下：(1)本发明通过根据不同运动时段对运动员的动作进行针对性姿态分析，规避了仅对姿态进行整体性分析的不足，凸显了不同运动时段中不同关键点的姿态情况，同时便于捕捉动作转换过程的细节表现，从而针对性进行运动员动作优化。

46、(2)本发明通过结合目标运动员的历史训练日志进行动作分析与优化，打破了未对运动员动作进行长期跟踪分析的不足，便于更全面的评估运动员动作的优化情况，进而全面了解优化训练对运动员动作的持续影响，同时降低了个性化训练计划制定的困难性。

47、(3)本发明通过加速、平稳和减速三个方面对运动员的动作姿态和速度进行针对性的综合分析，解决了未对其不同运动状态的节点进行针对性的综合分析的不足，保障了动作过程中的关键时刻，提高了运动员动作分析结果的代表性，进而保障了后续进行运动员动作优化训练的有效性。

48、(4)本发明通过对偏差类目和偏差时段进行进一步分析，为后续运动员动作优化提供明确的优化方向，提高了后续优化训练的针对性，同时提高了优化训练的效率。

49、(5)本发明通过对时段进行分割，并分析不同时段下的动作规范提升率，为运动员提供更加个性化的动作优化训练计划，从而提高动作优化训练的高效性和准确性。

技术特征：

1.一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，其特征在于：该方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，其特征在于：所述进行当前动作规范性分析，包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，其特征在于：所述确认各曲线段的类型，包括：

4.根据权利要求2所述的一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，其特征在于：所述统计当前加速姿态规范度，包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，其特征在于：所述进行当前运动速度达标率分析，包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，其特征在于：所述进行训练优化评估，包括：

7.根据权利要求6所述的一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，其特征在于：所述确认加速时段动作规范提升率，包括：

8.根据权利要求6所述的一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，其特征在于：所述统计运动效果优化度，包括：

9.根据权利要求6所述的一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，其特征在于：所述确认主类偏差类目，包括：

10.根据权利要求6所述的一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，其特征在于：所述确认主类偏差时段，包括：

技术总结
本发明属于运动员动作分析与优化技术领域，具体公开提供的一种基于影像采集的运动员动作分析与优化方法，该方法包括：采集目标运动员当前运动影像，据此进行目标运动员当前的动作规范性分析和运动速度达标率分析，并据此生成当前训练报告，同时根据历史训练日志，进行训练优化评估，生成训练优化报告；本发明通过根据不同运动时段对运动员的动作进行针对性姿态分析，便于捕捉动作转换过程的细节表现，并通过结合目标运动员的历史训练日志进行动作分析与优化，便于更全面的评估运动员动作的优化情况，同时通过加速、平稳和减速三个方面对运动员的动作姿态和速度进行针对性的综合分析，提高了运动员动作分析结果的代表性。

技术研发人员：贾红磊,周进军,宋琪,陈辉,李杰
受保护的技术使用者：山西中淳科技开发有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23