【技術實現步驟摘要】
一種運動員動態姿態識別方法、裝置、系統及存儲介質
[0001]本專利技術涉及行為識別領域，尤其涉及一種運動員動態姿態識別方法、裝置、系統及存儲介質。
技術介紹
[0002]近年來，隨著科技水平和智能設備的不斷發展，人體姿態識別技術得以廣泛應用,它在人體行為監控、體育訓練、醫療監護、醫療康復、交互式游戲、虛擬運動場景、電影特效和交互式學習等領域有著重要的實用價值。
[0003]在體育訓練領域中，需要對運動員的運動姿態進行檢測、分析、校正和優化，從而起到提高運動員成績的重要作用；運動員或是運動愛好者，會需要姿態監測設備記錄身體姿態數據，以達到(遠程)教學、技術改進提升的目的。
[0004]當前人體姿態識別技術使用最廣泛的是由INRIA的IEAR實驗室最早提出的Dense Trajectory算法(DT算法)。這種算法是一種用來提取視頻密集跟蹤軌跡的算法,基于該軌跡能夠提取計算軌跡描述子,從而對視頻中人體的行為進行準確識別。但該方法在室外等復雜背景條件下,容易受背景擾動的影響,導致檢測到的背景關鍵點過多,影響識別的精度。許多學者針對此進行了探索，例如采用單個三軸MEMS加速度傳感器對人體運動進行感知，然后借助無限高斯混合模型和非參數貝葉斯推理方法對人體活動進行識別，該方法不須要針對特定動作進行數學描述，可識別多種復雜的人體運動，但是依據加速度傳感器解算的人體姿態角極易受到人體線性加速度的影響而失真，進而影響結果的可信度；運用MEMS加速度傳感器對人體各個方向的加速度分布特征進分析，但是由于特征選取方面的因素...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種運動員動態姿態識別方法，所述方法包括：步驟S101：采集運動員若干身體指定部位p
i
的加速度{ax
i
,ay
i
,az
i
}、角速度{gx
i
,gy
i
,gz
i
}和磁場方向{mx
i
,my
i
,mz
i
}，1≤i≤n，n為指定部位的總數；步驟S102：基于每一個身體指定部位p
i
的采集數據，根據四元數與姿態陣間的關系，計算該身體指定部位對應的全姿態角信息，包括航向角、俯仰角、橫滾角，所述四元數記為{q0,q1,q2,q3}，q0為該四元數的標量部分，q1、q2、q3為該四元數的矢量部分息；即能夠通過四元數求出一個物體相對于一個坐標系旋轉后的坐標信息；步驟S103：基于各個身體指定部位對應的全姿態角信息，獲取該運動員的全身整體全姿態角信息。2.如權利要求1所述的運動員動態姿態識別方法，其特征在于，所述步驟S102包括：步驟S1021：對身體指定部位p
i
的采集數據中的加速度{ax
i
,ay
i
,az
i
}、磁場方向{mx
i
,my
i
,mz
i
}進行歸一化處理，將三維向量轉換為單位向量；}進行歸一化處理，將三維向量轉換為單位向量；}進行歸一化處理，將三維向量轉換為單位向量；}進行歸一化處理，將三維向量轉換為單位向量；}進行歸一化處理，將三維向量轉換為單位向量；}進行歸一化處理，將三維向量轉換為單位向量；步驟S1022：根據四元數換算方向余弦矩陣與歐拉角換算方向余弦矩陣的等效關系，獲取重力分量{Vx
i
,Vy
i
,Vz
i
}、地磁分量{Wx
i
,Wy
i
,Wz
i
}，所述重力分量表示重力加速度g隨著位移X、Y、Z變化的情況，包括：計算地球磁場的參考方向bx
i
,bz
i
：hx
i
＝2.0f*(mx
i
*(0.5f
?
q
2i
q
2i
?
q
3i
q
3i
)+my
i
*(q
1i
q
2i
?
q
0i
q
3i
)+mz
i
*(q
1i
q
3i
+q
0i
q
2i
))hy
i
＝2.0f*(mx
i
*(q
1i
q
2i
+q
0i
q
3i
)+my
i
*(0.5f
?
q
1i
q
1i
?
q
3i
q
3i
)+mz
i
*(q
2i
q
3i
?
q
0i
q
1i
))bz
i
＝2.0f*(mx
i
*(q
1i
q
3i
?
q
0i
q
2i
)+my
i
*(q
2i
q
3i
+q
0i
q
1i
)+mz
i
(0.5f
?
q
1i
q
1i
?
q
2i
q
2i
))其中，hx
i
為地磁北向分量，hy
i
為地磁東向分量，bx
i
為水平分量，by
i
為垂直分量,f為浮點數標志；分離重力分量：vx
i
＝q
1i
q
3i
?
q
0i
q
2i
vy
i
＝q
0i
q
1i
+q
2i
q
3i
vz
i
＝q
0i
q
0i
?
0.5f+q
3i
q
3i
??
(6)分離地磁分量：wx
i
＝bx
i
(0.5f
?
q
2i
q
2i
?
q
3i
q
3i
)+bz
i
(q
1i
q
3i
?
q
0i
q
2i
)wy
i
＝bx
i
(q
1i
q
2i
+q
0i
q
3i
)+bz
i
(q
0i
q
1i
?
q
2i
q
3i
)wz
i
＝bx
i
(q
0i
q
2i
+q
1i
q
3i
)+bz
i
(0.5f
?
q
1i
q
1i
?
q
2i
q
2i
)
??
(7)通過向量叉乘的方式計算姿態誤差{ex
i
,ey
i
,ez
i
}：ex
i
＝(ay
i
*vz
i
?
az
i
*vy
i
)+(my
i
*wz
i
?
mz
i
*wy
i
)ey
i
＝(az
i
*vx
i
?
ax
i
*vz
i
)+(mz
i
*wx
i
?
mx
i
*wz
i
)ez
i
＝(ax
i
*vy
i
?
ay
i
*vx
i
)+(mx
i
*wy
i
?
my
i
*wx
i
)
??
(8)對姿態誤差{ex
i
,ey
i
,ez
i
}進行積分，消除誤差，積分后的結果為{accex
i
,accey
i
,accez
i
}；其中，accex
i
,accey
i
,accez
i
分別對應在x,y,z軸的誤差；將姿態誤差補償到角速度上，修正角速度{gx
i
,gy
i
,gz
i
}：gx
i
＝gx
i
+Kp
i
*ex
i
*accex
i
gy
i
＝gy
i
+Kp
i
*ey
i
*accey
i
gz
i
＝gz
i
+Kp
i
*ez
i
*accez
i
??
(10)其中，Kp
i
為互補濾波系數；對修正后的角速度{gx
i
,gy
i
,gz
i
}進行歸一化處理，得到歸一化后的修正角速度{gx'
i
,gy'
i
,gz'
i
}：}：}：四元數的初始值為q
0i
＝1，q
1i
＝0，q
2i
＝0，q
3i
＝0；建立部位p
i
所在坐標b
i
相對于地磁坐標E的姿態改變速率的四元數微積分方程，計算該四元數微積分方程；根據歸一化后的修正角速度{gx'
i
,gy'
i
,gz'
i
}更新四元數，Δt為角速度更新周期時間；}更新四元數，Δt為角速度更新周期時間；}更新四元數，Δt為角速度更新周期時間；}更新四元數，Δt為角速度更新周期時間；對更新后的四元數進行歸一化處理，得到歸一化后的四元數：
根據所述歸一化后的四元數，解算部位p
i
的全姿態角信息：γ
i
＝
?
arcsin(2(q'
1i
q'
3i
?
q'
0i
q'
2i
))))3.如權利要求2所述的運動員動態姿態識別方法，其特征在于，所述步驟S103：基于各個身體指定部位對應的全姿態角信息，獲取該運動員的全身整體全姿態角信息，其中：解算出所述運動員的全部部位P＝{p1,
…
，p
i
,
…
,p
n
}的全姿態角信息后，獲取該運動員的全身整體全姿態角信息的全身整體全姿態角信息4.一種運動員動態姿態識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：數據采集模塊：配置為采集運動員若干身體指定部位p
i
的加速度{ax
i
,ay
i
...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉曉凱，梁鳳龍，常鋒偉，
申請(專利權)人：北京賽博星通科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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