[發明專利]一種基于視頻分析的排球扣球動作檢測方法

在審

• 申請號: 202210036883.6
• 申請日: 2022-01-13
• 公開（公告）號: CN114495162A
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 高飛;王亦豪;翁立波;盧書芳
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06V40/10
• 分類號: G06V40/10;G06V40/20;G06V20/40;G06V10/82;G06N3/04
• 代理公司: 杭州浙科專利事務所(普通合伙) 33213
• 代理人: 湯明

本發明涉及體育運動智能分析輔助技術領域，具體是一種基于視頻分析的排球扣球動作檢測方法，首先收集大量相關排球賽事視頻，并提取視頻中排球運動員的姿態數據，用于深度網絡模型訓練，然后使用訓練好的深度網絡模型進行骨架關節點數據提取，對捕捉到的排球運動員扣球動作進行識別。本發明能夠根據運動員骨架數據自動檢測出排球賽事中運動員扣球動作，利用骨架關節點數據能夠提高檢測的準確性。

技術領域

本發明涉及體育運動智能分析輔助技術領域，具體是一種基于視頻分析的排球運動員扣球動作檢測方法。

背景技術

基于計算機視覺的人體目標檢測日前已被廣泛應用于各類生活場景中，如行人檢測、行人軌跡預測、跌倒檢測等。在體育運動領域，人體目標檢測被用于運動分類、動作檢測與運動狀態評估，有效提高了識別效率、提高了評估精準度、降低了人力成本。

排球運動作為大球運動的一種，具有排球變化速度快，變化軌跡復雜，場地內運動員密度較大，技術種類多等特點，導致排球運動員的動作變化快，動作種類多。長期以來，用科學技術指導體育訓練比較欠缺，給以往通過人眼和經驗進行主觀判斷運動員動作和技術準確性帶來巨大的困難。體育運動分析領域迫切需要通過更加快速、標準、準確的更加切實可行的解決方案來更好地實現對排球運動員的姿態識別。因此設計實現基于數字視頻檢測排球運動員動作檢測，提取其中的精彩片段，球隊教練可以利用得到的相關數據進行戰術研究，將有助于提升競賽水平的要素付諸于日常球隊配合訓練中，從而達到最佳的訓練效果。

發明專利(發明人:甄新喜，申請號:CN202010262966.8，名稱：一種可識別運動員的排球檢測系統。)該發明公開了一種基于佩戴式的三軸加速度計的可識別運動員的排球檢測系統，通過佩戴在運動員頭部、腰部、手腕部和腳腕部以及場地中的CCD光敏傳感器檢測排球運動員姿態。但基于可穿戴式設備的姿態檢測在準確度、檢測效率與內存消耗方面遠不如基于視覺的方式理想，此外，通過佩戴檢測設備在一定程度上也會影響運動員的發揮。發明專利(發明人:周斌，申請號:CN202011306032.6，名稱：一種基于改進動態時間規整算法的排球動作識別方法。)該發明公開了一種通過改進的動態時間規整算法對視頻中的人體關鍵點時間序列與標準排球動作人體各關鍵點相匹配從而判定動作準確度。但是該發明其中骨架關節點數據的提取采用的模型較老，在排球這類變化速度快種類多的運動上效果并不理想，另外，該發明也沒有產出對排球輔助訓練有幫助的結果。

綜上所述，當前解決方案有一定的局限性，在檢測準確度、效率、內存消耗以及后續產出方面不如人意。為此，本發明提出了對排球賽事視頻中運動員扣球動作檢測的方法。

發明內容

為了解決常規排球賽事中運動員精彩瞬間人工捕捉存在主觀判斷、效率低下等問題，本發明提供一種基于視頻分析的排球運動員扣球動作檢測方法。本發明首先使用深度學習的方法直接提取賽事中的運動員骨架關節點數據，然后根據運動員扣球技術規范標準識別處于扣球姿態的排球運動員。

本發明的技術方案如下：

一種基于視頻分析的排球運動員扣球動作檢測方法，包括如下步驟：

步驟1：利用基于深度學習的人體骨架關節點模型提取排球賽事視頻中的排球運動員骨架關節點數據并表示為集合其中，表示第k幀中第i個排球運動員的第j個骨架關節點坐標，表示第k幀中檢測到的第i個排球運動員的第j個骨架關節點，其中，SK為有序集合，其元素分別對應于的骨架關節點名稱；

步驟2：根據式(1)計算第1幀中排球運動員雙足的平均高度Y_ave；

步驟3：針對集合S中的每個骨架關節點數據，根據如下步驟判斷排球運動員是否在扣球，具體為：

步驟3.1：根據式(2)計算出排球運動員的雙足的平均縱坐標Y_i^k；