基于姿态估计的健身操运动员训练动作自动检测系统

• 作者: 刘亮
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 关键词: 姿态估计 深度学习 卷积神经网络 数据增强
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 设计与制造|DESIGN AND MANUFACTURE
• 页码范围: 119-122
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.03.119

摘要

近年来,随着竞技体育的发展,人们对于健身操运动员的训练重视度逐渐增加.健身操运动员的水平主要通过难度动作体现,因此,在以往的训练中多采用健身操运动员训练动作自动检测系统确保其动作学习的正确性.但此系统存在人体关节检测能力差的问题,影响了训练动作捕捉识别的精准度.为解决此问题,设计基于姿态估计的健身操运动员训练动作自动检测系统.就系统硬件而言,对图像采集设备与图像信号处理设备展开选型.确定RL2048P图像传感器作为图像捕捉设备,并优化系统电源电路,为优化后的系统设备提供能源.将运动图像转化为静态图像的形式,使用gamma算法获取运动方向信息,使用OpenPose软件对获取到的图像进行二次处理,得到运动员关节运动信息,完成训练动作检测.将优化后的系统硬件与软件相结合,至此,基于姿态估计的健身操运动员训练动作自动检测系统设计完成.构建系统测试环节,通过测试结果可知,此系统的使用性能优于原有系统.