基于E-ink的智能体育辅助训练方法及系统与流程

基于e
‑
ink的智能体育辅助训练方法及系统
技术领域
1.本发明属于体育训练技术领域，具体涉及一种基于e
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ink的智能体育辅助训练方法及系统。


背景技术：

2.随着体育运动的普及，越来越多的专业运动人员和业余运动爱好者选择在运动场地进行体育训练。许多运动的场地大小相仿，表面材质相近，例如，羽毛球、排球、篮球，这些专用运动场地主要区别在于地面标线的不同以及拦网的差异，鲜有能兼容多种运动的场地。且在运动场地进行体育训练时，只能通过专业人员指导或者通过视频自学的方式进行，运动场地普遍缺乏辅助训练方法和设备，无法为运动人员提供有效帮助。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明提出了一种基于e
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ink的智能体育辅助训练方法及系统，用于解决现有运动场地缺乏辅助训练方式的问题。
4.本发明第一方面，公开一种基于e
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ink的智能体育辅助训练方法，所述方法包括：
5.通过布置于运动场周围的数个摄像头以及激光雷达获取运动场上的运动数据；
6.通过运动场上的运动数据解析出运动人员的位置与姿态、球类的运行轨迹；
7.采用神经网络模型对运动人员的位置与姿态进行犯规动作侦测或标准度评价；
8.在运动场地面的e
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ink显示器上的对应位置显示运动人员的犯规动作侦测结果或标准度评价结果、球类的落点位置。
9.优选的，本发明通过融合e
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ink显示技术的显示器构成运动场的地面，针对选择的训练项目分别在运动场地面的e
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ink显示器上显示与训练项目对应的地面标线，运动场上设置可升降和伸缩的拦网，所述拦网根据选择的训练项目按需升降或水平伸缩。
10.优选的，所述采用神经网络模型对运动人员的位置与姿态进行犯规动作侦测或标准度评价具体包括：
11.针对每个训练项目单独收集有关犯规有关的视频数据集并制作第一训练样本集，通过第一训练样本集训练第一神经网络模型；
12.将摄像头采集的图像数据序列输入第一神经网络模型，判断运动人员是否犯规。
13.优选的，所述采用神经网络模型对运动人员的位置与姿态进行犯规动作侦测还包括：
14.针对每个训练项目单独收集标准动作有关的姿态数据序列并生成每个骨骼关节的标准变化曲线图；
15.若运动人员未犯规，根据运动人员对应的姿态数据生成每个骨骼关节的变化曲线图；
16.计算运动人员每个骨骼关节的变化曲线图与标准变化曲线图之间的相似度，根据所述相似度评价运动人员的动作标准程度；
17.根据每个训练项目的地面标线和对应的训练规则实时判断运动人员的位置是否越界或违反训练规则。
18.优选的，所述方法还包括：
19.针对每个训练项目分别拟定专家教程及对应的视频教程数据集，基于视频教程数据集训练智能教练模型，所述智能教练模型根据检测到的当前局势与运动人员状态，通过球类的运行轨迹预测球类最佳击打点，并基于当前局面为运动人员生成数种可行的下一步行动与策略的建议，将下一步行动与策略的建议显示在对应运动人员脚下的显示区域。
20.优选的，所述在运动场地面的e
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ink显示器上的对应位置显示运动人员的犯规动作侦测结果或标准度评价结果、球类的落点位置具体包括：
21.若运动人员犯规，在对应运动人员脚下的显示区域显示犯规及犯规动作对应的图像；
22.在对应运动人员脚下的显示区域显示动作标准程度、是否越界或违反训练规则；
23.基于球类的运行轨迹预测球类的落点位置并在e
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ink显示器的对应位置显示预测位置，在球类实际落地后在对应位置显示落地位置，用于判分。
24.优选的，所述e
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ink显示器与云服务端通信连接，人类教练的输入建议与干预情况通过云服务端实时显示在对应运动人员脚下的显示区域。
25.本发明第二方面，公开一种基于e
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ink的智能体育辅助训练系统，所述系统包括：
26.数据获取模块：用于通过布置于运动场周围的数个摄像头以及激光雷达获取运动场上的运动数据；
27.运动解析模块：用于通过运动场上的运动数据解析出运动人员的位置与姿态、球类的运行轨迹；
28.动作侦测模块：用于采用神经网络模型对运动人员的位置与姿态进行犯规动作侦测或标准度评价；
29.信息显示模块：用于在运动场地面的e
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ink显示器上的对应位置显示运动人员的犯规动作侦测结果或标准度评价结果、球类的落点位置。
30.本发明第三方面，公开一种移动终端，包括：至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线；
31.其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；
32.所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，以实现如本发明第一方面所述的方法。
33.本发明第三方面，公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机实现发明第一方面所述的方法。
34.本发明相对于现有技术具有以下有益效果：
35.1)本发明通过融合e
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ink显示技术的地面，仅通过一块运动场地就可以实现包括羽毛球、排球、篮球在内的体育训练，可兼容多种运动、节约场地。
36.2)本发明有带有自动裁判和自动训练评价，采用神经网络模型对运动人员的位置与姿态进行犯规动作侦测或标准度评价，并在运动人员脚下显示相关信息，可进行自动判分，也可帮助运动人员实时了解自身训练情况；
37.3)本发明训练了智能教练模型，根据检测到的当前局势与运动人员状态，通过球
类的运行轨迹预测球类最佳击打点，并基于当前局面为运动人员生成数种可行的下一步行动与策略的建议并显示在脚下，在没有人类教练的情况下运动人员也可以得到专业的指导，提高训练效率。
附图说明
38.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
39.图1为本发明的基于e
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ink的智能体育辅助训练方法流程图。
具体实施方式
40.下面将结合本发明实施方式，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
41.请参阅图1，本发明提出一种基于e
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ink的智能体育辅助训练方法，所述方法包括：
42.s1、通过布置于运动场周围的数个摄像头以及激光雷达获取运动场上的运动数据；
43.本发明通过融合e
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ink显示技术的显示器构成运动场的地面，过du驱动波形解决响应速度慢问题，通过图像抖动技术提升显示效果或采用cmyw滤光阵显示彩色，并采用线性马达提供快速的操作视觉反馈。
44.针对选择的训练项目分别在运动场地面的e
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ink显示器上显示与训练项目对应的地面标线，运动场上设置可升降和伸缩的拦网，所述拦网根据选择的训练项目按需升降或水平伸缩。lidar(激光雷达)设置于场地外侧，摄像头可布置与于场地四角。
45.本发明通过融合e
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ink显示技术的地面，仅通过一块运动场地就可兼容多种运动，比如实现包括羽毛球、排球、篮球在内的体育训练，有效节约场地。
46.s2、通过运动场上的运动数据解析出运动人员的位置与姿态、球类的运行轨迹；
47.具体的通过计算机视觉及激光雷达测距解析出运动人员的位置与姿态、球类的运行轨迹。
48.s3、采用神经网络模型对运动人员的位置与姿态进行犯规动作侦测或标准度评价；步骤s3具体包括：
49.s31、针对每个训练项目单独收集有关犯规有关的视频数据集并制作第一训练样本集，通过第一训练样本集训练第一神经网络模型；
50.s32、将摄像头采集的图像数据序列输入第一神经网络模型，判断运动人员是否犯规；
51.s33、针对每个训练项目单独收集标准动作有关的姿态数据序列并生成每个骨骼关节的标准变化曲线图；
52.s34、若运动人员未犯规，根据运动人员对应的姿态数据生成每个骨骼关节的变化
曲线图；
53.s35、运动人员每个骨骼关节的变化曲线图与标准变化曲线图之间的相似度，根据所述相似度评价运动人员的动作标准程度；
54.s36、根据每个训练项目的地面标线和对应的训练规则实时判断运动人员的位置是否越界或违反训练规则。
55.本发明采用神经网络模型对运动人员的位置与姿态进行犯规动作侦测或标准度评价，具有进行自动裁判和自动训练评价功能，并在运动人员脚下显示相关信息，可进行自动判分，也可帮助运动人员实时了解自身训练情况。
56.s4、在运动场地面的e
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ink显示器上的对应位置显示运动人员的犯规动作侦测结果或标准度评价结果、球类的落点位置。
57.若运动人员犯规，在对应运动人员脚下的显示区域显示犯规及犯规动作对应的图像；
58.在对应运动人员脚下的显示区域显示动作标准程度、是否越界或违反训练规则；
59.基于球类的运行轨迹预测球类的落点位置并在e
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ink显示器的对应位置显示预测位置，用于帮助运动人员做动作评估或应对判断；在球类实际落地后在对应位置显示落地位置，用于判分。
60.s5、针对每个训练项目分别拟定专家教程及对应的视频教程数据集，基于视频教程数据集训练智能教练模型，用于模拟教练指导。
61.该智能教练模型根据检测到的当前局势与运动人员状态，结合球类的运行轨迹判断球类最佳击打点，并基于当前局面为运动人员生成数种可行的下一步行动与策略的建议，将下一步行动与策略的建议显示在对应运动人员脚下的显示区域。通过模拟教练指导，在没有人类教练的情况下运动人员也可以得到专业的指导，提高训练效率。所述e
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ink显示器与云服务端通信连接，人类教练的输入建议与干预情况通过云服务端实时显示在对应运动人员脚下的显示区域，方便人类教练远程一对多指导。
62.与所述方法实施例相对应，本发明还提出一种基于e
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ink的智能体育辅助训练系统，所述系统包括：
63.数据获取模块：用于通过布置于运动场周围的数个摄像头以及激光雷达获取运动场上的运动数据；
64.运动解析模块：用于通过运动场上的运动数据解析出运动人员的位置与姿态、球类的运行轨迹；
65.动作侦测模块：用于采用神经网络模型对运动人员的位置与姿态进行犯规动作侦测或标准度评价；
66.信息显示模块：用于在运动场地面的e
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ink显示器上的对应位置显示运动人员的犯规动作侦测结果或标准度评价结果、球类的落点位置。
67.本发明还公开一种电子设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器、通信接口和总线；其中，所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令，以实现本发明前述的方法。
68.本发明还公开一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指
令，所述计算机指令使所述计算机实现本发明实施例所述方法的全部或部分步骤。所述存储介质包括：u盘、移动硬盘、只议存储器rom、随机存取存储器ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
69.以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
70.以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。