專利名稱：一種適用于中小學體育教學評測的輔助裝置及其實現方法
技術領域：
本發明涉及人機交互、虛擬現實以及計算機輔助評測的交叉領域，尤其涉及的是一種適用于中小學體育教學評測的輔助技術。
背景技術：
目前，國內已有采用標識點捕捉和動作識別技術的面向體育訓練的三維人體運動模擬與視頻分析系統。CN 101229432A公開了一種動作仿真控制方法及其系統，其方法為利用信號采集器采集運動對象的運動信息，將其轉換為動作圖形后與定義的動作圖形進行匹配，發送匹配成功的動作圖形對應的控制指令控制游戲中的角色動作，實現仿真。CN 1479252A公開了一種三維人體運動仿真結果與錄像同屏對比方法，該方法通過提取體育視頻首幀對應攝像機的外參數，對仿真分析系統中的虛擬攝像機進行試點調整，并提取體育視頻首幀的后續幀的攝像機定量全局運動，據此控制仿真分析系統中的虛擬攝像機的運動，并顯示其對應的三維人體運動仿真結果，實現同屏對比，快速、準確地比較運動員的完成動作與標準動作(或仿真動作)之間的差異，為運動員與教練員提出具體的改進意見和建議。目前運動追蹤的方法根據傳感元件的不同分為:慣性追蹤、光學追蹤、力和機械式追蹤、電磁式追蹤、聲學追蹤等等。CN 101229432A使用了慣性追蹤技術，通過在目標上設直慣性測量單元，測量得到加速度、角速度等數據，以此為基礎使用數學工具解算，得到目標的運動情況。慣性追蹤的特點是實現簡單，抗干擾性強；缺點是不能全面地獲取被追蹤目標的運動特征，只能有限和局部地反映被追蹤目標的運動特點。CN 1479252A使用了光學追蹤技術，通過對目標上特定光點的監視和跟蹤來完成運動追蹤的任務，其特點是能全面地反映物體的運動情況，精度聞；缺點是實現較為困難，且追蹤的范圍較小。上述發明都只用到了某一單個技術，其技術來源單一，缺點明顯。
發明內容
本發明的目的是提供了一種適用于中小學體育教學虛擬評測的輔助系統及其實現方法，利用虛擬現實技術以及光學追蹤與慣性追蹤相結合的運動追蹤系統，能夠有效擴大運動追蹤范圍并及時反饋運動信息，實現較大范圍內特定運動信息的采集與處理，并將之應用于中小學體育教學虛擬評測。本發明解決其技術問題所采用的技術方案是:
一種適用于中小學體育教學虛擬評測的輔助裝置，所述系統包括:運動數據采集模塊1，用于獲取指定監控區域標記點的數字視頻圖像數據和慣性參數，并接收力反饋；運動數據獲取模塊2，用于對所得到的數字視頻圖像數據和慣性參數進行處理，得到在體育器械和人體上的標記點空間坐標；辨識與訓練模塊3，用于采集各類動作模式的運動軌跡數據，進行分類學習，并對待識別的動作作分類識別處理，獲得解析結果；健康數據采集模塊4，用于采集人體相關健康體質數據，并將相關數據傳至體育教學虛擬評測模塊5，以進行綜合評測分析；體育教學虛擬評測模塊5，用于將辨識與訓練模塊3最終獲得的解析結果與健康數據采集模塊4獲得的相應數據，依據相關運動和體質標準，進行綜合評測分析，同時將運動解析結果融合虛擬環境可視化，實現力反饋，并反饋輸出綜合結果。其中所述運動數據采集模塊I包括特定波長點光源11、攝像頭13、微慣性測量單元12、無線通信模塊14和力反饋單元15，其中攝像頭13采集特定波長點光源11的光信號，微慣性測量單元12的輸出端與無線通信模塊14的輸入端無線連接，無線通信模塊14的輸出端與力反饋單元15的輸入端無線連接；所述運動數據獲取模塊2包括圖像特征提取單元21、三維空間定位單元22、運動信息解算單元23、多傳感器數據融合單元24，其中圖像特征提取單元21輸入端與攝像頭13輸出端連接，圖像特征提取單元21輸出端與三維空間定位單元22的輸入端連接，運動信息解算單元23的輸入端與無線通信模塊14的輸出端連接，運動信息解算單元23和三維空間定位單元22的輸出端分別與多傳感器數據融合單元24的輸入端連接；所述辨識與訓練模塊3包括訓練模塊31、辨識與解析單元32，其中辨識與解析單元32的輸入端與多傳感器數據融合單元24的輸出端連接，訓練模塊31的輸出端與辨識與解析單元32的另一輸入端相連；所述健康數據采集模塊4包括健康數據采集單元41、無線通信模塊42，健康數據采集單元41的輸出端與無線通信模塊42的輸入端連接；所述體育教學虛擬測評模塊5包括綜合評測單元51、人機交互單元52、顯示設備53，其中綜合評測單元51的輸入端分別與辨識與解析單元32和無線通信模塊42的輸出端連接，人機交互單元52的輸入端與辨識與解析單元32的輸出端連接，人機交互單元52的輸出端與顯示設備53的輸入端連接，人機交互單元52的另一個輸出端與無線通信模塊14的輸入端無線連接。一種適用于中小學體育教學評測的實現方法，包括以下步驟:A、將標記點與被測目標綁定，將攝像頭安裝在指定區域的正前方，用于捕捉指定區域的圖像，獲取標記點運動的慣性參數，并實現力反饋效果；B、采集數字圖像并輸入通用計算機，得到目標運動的數字視頻圖像；采集標記點運動的慣性參數；C、對采集的慣性參數和數字視頻圖像進行解算和多傳感器數據融合，獲取標記點運動方式；D、根據標記點運動方式識別其運動模式，傳送給體育教學虛擬評測模塊5 ;E、采集運動過程相關體質健康數據，傳送給體育教學虛擬評測模塊5，體育教學虛擬評測模塊5將綜合評測結果和虛擬交互環境可視化，并反饋給用戶。所述步驟C還包括:通過采用相應的傳感器信號預處理算法和運動姿態解算算法，利用采集的慣性參數來推算目標相對地球的瞬時加速度、速度、位置和姿態；根據數字視頻圖像，本發明首先通過二值算法提取被測目標運動的特征構圖，對特征構圖求取其重心，得到特征構圖中心位置；接著根據對所選特征的計算，建立特征之間的對應關系；根據特征之間的對應關系，依據BuBumblebee雙目測量原理，來實現三維空間目標精確定位；所述步驟C還包括:對所述步驟B中獲取的被測目標標記點運動方式和慣性參數，通過D-S證據理論的多傳感器數據融合算法，得到反映被測目標運動特征的一致性數據；
所述步驟D還包括:
D1、預先采集多種運動的樣本動作模式數據，對預采集的樣本動作模式數據進行標
注；
D2、逐一從所述樣本動作模式數據中提取出反映其運動本質特征的特征向量； D3、根據所述特征向量劃分所屬類別區域，使得劃分后的各個不同類別區域中只包含同類樣本的特征向量，建立從特征向量到所屬類別之間映射關系的分類器；
D4、對待檢測的運動目標的動作模式數據進行處理，提取其特征向量；
D5、將待檢測動作模式數據的特征向量輸入到所述分類器，分類器根據其特征向量進行判別，得到對該待檢測動作模式數據的辨識結果，并對辨識結果進行動作語義解析。所述步驟D2還包括:
D21、對所述樣本動作模式數據進行預處理，得到訓練數據；
D22、從訓練數據中提取反映訓練數據本質特征的特征成分；
D23、將所述特征成分進行組合，得到所述特征向量；
所述步驟D4還包括:
D41、對所述待檢測的動作模式數據進行預處理，得到辨識數據；
D42、從辨識數據中提取反映辨識數據本質特征的特征成分；
D43、將所述特征成分進行組合，得到所述特征向量。所述步驟E還包括:
E1、在運動過程中，同時采集運動表征的相關體質健康數據，并對數據進行預處理；
E2、綜合動作解析結果和分析而得的健康數據，結合預先設定的評測方案和標準，給出綜合評測結果；
E3、將動作解析結果與虛擬環境相融合，結合綜合評測結果，可視化反饋給用戶；
E4、在虛擬環境中與物件接觸時，人機交互單元把相關作用信息傳送回力反饋單元，實現力反饋效果；
所述步驟E4還包括:
E41、在虛擬環境中與物件接觸時，人機交互單元把相關作用信息傳送回力反饋單元； E42、力反饋單元把相關信息轉換成一組波形數據并發送給電動機控制芯片；
E43、芯片控制電動機根據相應波形數據運作，從而實現力反饋效果。以下將結合附圖和實施例，對本發明進行較為詳細的說明。
圖1為本發明一種適用于中小學體育教學評測的輔助系統示意框 圖2為本發明運動數據采集模塊示意框 圖3為本發明運動數據獲取模塊示意框 圖4為本發明辨識與解析模塊示意框 圖5為本發明健康數據采集模塊示意框 圖6為本發明體育教學虛擬評測模塊示意框具體實施例方式本發明基于虛擬現實技術的適用于中小學體育教學虛擬評測的輔助系統及其實現方法，可以用于體育運動輔助評測，實現遠程輔助評測、數字化評測。本發明提供的系統包括:動數據采集模塊1，用于獲取指定監控區域標記點的數字視頻圖像數據和慣性參數，并接收力反饋；運動數據獲取模塊2，用于對所得到的數字視頻圖像數據和慣性參數進行處理，得到在體育器械和人體上的標記點空間坐標；辨識與訓練模塊3，用于采集各類動作模式的運動軌跡數據，進行分類學習，并對待識別的動作作分類識別處理，獲得解析結果；健康數據采集模塊4，用于采集人體相關健康體質數據，并將相關數據傳至體育教學虛擬評測模塊5，以進行綜合評測分析；體育教學虛擬評測模塊5，用于將辨識與訓練模塊3最終獲得的解析結果與健康數據采集模塊4獲得的相應數據，依據相關運動和體質標準，進行綜合評測分析，同時將運動解析結果融合虛擬環境可視化，實現力反饋，并反饋輸出綜合結果。其中所述運動數據采集模塊I包括特定波長點光源11、攝像頭13、微慣性測量單元12、無線通信模塊14和力反饋單元15，其中攝像頭13采集特定波長點光源11的光信號，微慣性測量單元12的輸出端與無線通信模塊14的輸入端無線連接，無線通信模塊14的輸出端與力反饋單元15的輸入端無線連接，所述特定波長點光源11為發出單色光的點光源，攝像頭14采用可見光攝像頭，用于獲取指定監控區域的數字視頻圖像，供運動數據獲取模塊2處理，微慣性測量單元12與被測目標綁定，用于測量被測目標的慣性參數，供所述運動數據獲取模塊2處理，無線通信模塊14將微慣性測量單元12獲得的慣性參數通過無線信號傳送至運動數據獲取模塊2，力反饋單元15，用于讓用戶感受逼真的運動反饋，包括微處理器、全數字傳輸總線和電動機。所述運動數據獲取模塊2包括圖像特征提取單元21、三維空間定位單元22、運動信息解算單元23、多傳感器數據融合單元24，其中圖像特征提取單元21輸入端與攝像頭13輸出端連接，圖像特征提取單元21輸出端與三維空間定位單元22的輸入端連接，運動信息解算單元23的輸入端與無線通信模塊14的輸出端連接，運動信息解算單元23和三維空間定位單元22的輸出端分別與多傳感器數據融合單元24的輸入端連接，所述圖像特征取單元21輸入端與攝像頭14輸出端連接，利用二值算法獲取目標運動的特征構圖，三維空間定位單元22利用標記點在兩個攝像頭內成像的位置，利用雙目視覺算法得到標記點的三維空間坐標，運動信息解算單元23對微慣性測量單元12輸出的數據作解算處理，多傳感器數據融合單元24采用基于D-S證據理論的多傳感器數據融合算法對運動目標的慣性參數和三維空間坐標作處理，獲取目標的動作模式數據。所述辨識與訓練模塊3包括訓練模塊31、辨識與解析單元32，其中辨識與解析單元32的輸入端與多傳感器數據融合單元24的輸出端連接，訓練模塊31的輸出端與辨識與解析單元32的另一輸入端相連所述訓練模塊31為一訓練好的分類器，對預先采集的動作模式數據進行處理，供辨識與解析單元32檢測待檢測的動作模式數據，所述辨識與解析單元32利用分類學習的結果，檢測待檢測的動作模式數據，所述的待檢測的動作模式數據由多傳感器數據融合單元24提供。所述健康數據采集模塊4包括健康數據采集單元41、無線通信模塊42，健康數據采集單元41的輸出端與無線通信模塊42的輸入端連接，所述健康數據采集模塊41采集運動過程中相關健康體質數據，通過無線通信模塊41將獲得的數據傳至體育教學虛擬評測模塊5。所述體育教學虛擬測評模塊5包括綜合評測單元51、人機交互單元52、顯示設備53，其中綜合評測單元51的輸入端分別與辨識與解析單元32和無線通信模塊42的輸出端連接，人機交互單元52的輸入端與辨識與解析單元32的輸出端連接，人機交互單元52的輸出端與顯示設備53的輸入端連接，人機交互單元52的另一個輸出端與無線通信模塊14的輸入端無線連接，綜合評測單元51根據預先設置的運動評測方案和標準，對辨識與訓練模塊3最終動作解析結果、健康數據采集模塊4所獲的相關數據進行綜合分析評測，人機交互單元52用于將動作解析結果可視化，實現與虛擬環境的互動，并通過無線傳輸將相關物理作用信息傳送至力反饋單元15，實現力反饋效果，所述顯示設備53用于反饋運動動作模式辨識的解析結果、顯示綜合評測結果。顯示設備53的輸入端與計算機連接。本發明提供的一種適用于中小學體育教學虛擬評測的實現方法，包括以下步驟:
A、目標在所述顯示設備正面運動，與目標綁定的所述微慣性測量單元12將測量得到一組慣性參數，通過無線通信模塊14傳送至所述運動信息解算單元23 ;同時攝像頭(雙攝像頭)13捕獲所述特定波長點光源11的一組數字圖像，并將之傳送至所述圖像特征提取單元21 ；
B、運動信息解算單元23對所獲慣性參數采用適當的傳感器信號預處理算法和運動姿態解算算法(需提供具體的運算方法)，解算出目標相對地球的瞬時加速度、速度、位置和姿態，并將結果傳送至多傳感器數據融合單元24 ；圖像特征提取單元21對所獲數字視頻圖像進行二值算法得到被測球拍的特征構圖，三維空間定位單元22依據BuBumblebee雙目測量原理，得到球拍標識點的三維空間坐標，并將其傳送至多傳感器數據融合單元24 ;多傳感器數據融合單元24將得到的數據信息采用基于D-S證據理論的多傳感器數據融合算法對被測球拍的慣性參數和三維空間坐標作處理，獲取被測球拍的動作模式數據；
C、采集各種動作模式樣本數據，訓練模塊31對樣本模式數據進行預處理，得到訓練數據，從訓練數據中提取反映數據本質特征的特征向量并根據特征向量對其進行分類，建立從特征向量到所屬類別之間映射關系的分類器；辨識與解析單元31對待檢測的動作模式數據進行預處理，得到辨識數據，從辨識數據中提取特征向量并輸入到所述分類器中，分類器根據其特征向量進行判別，得到對待辨識動作模式數據的辨識結果，并對辨識結果就行動作語義解析；
D、健康數據采集單元41采集運動表征的相關體質健康數據，并對數據進行預處理，經無線通信模塊42傳輸至綜合評測單元51。E、綜合評測單元51將動作解析結果和分析而得的健康數據，結合預先設定的評測方案和標準，給出綜合評測結果；同時，人機交互單元52將動作解析結果與虛擬環境相融合，結合綜合評測結果，可視化后由顯示設備53反饋給用戶；在虛擬環境中與物件接觸時，人機交互單元51把相關作用信息通過無線通信模塊14傳送回力反饋單元15，力反饋單元15把相關信息轉換成一組波形數據并發送給電動機控制芯片，芯片控制電動機根據相應波形數據運作，從而實現力反饋效果。
權利要求
1.一種適用于中小學體育教學評測的輔助裝置，其特征在于，所述系統包括:運動數據采集模塊(1)，用于獲取指定監控區域標記點的數字視頻圖像數據和慣性參數，并接收力反饋；運動數據獲取模塊(2)，用于對所得到的數字視頻圖像數據和慣性參數進行處理，得到在體育器械和人體上的標記點空間坐標；辨識與訓練模塊(3)，用于采集各類動作模式的運動軌跡數據，進行分類學習，并對待識別的動作作分類識別處理，獲得解析結果；健康數據采集模塊(4 )，用于采集人體相關健康體質數據，并將相關數據傳至體育教學虛擬評測模塊(5)，以進行綜合評測分析；體育教學虛擬評測模塊(5)，用于將辨識與訓練模塊(3)最終獲得的解析結果與健康數據采集模塊(4)獲得的相應數據，依據相關運動和體質標準，進行綜合評測分析，同時將運動解析結果融合虛擬環境可視化，實現力反饋，并反饋輸出綜合結果。
2.如權利要求1一種適用于中小學體育教學評測的輔助裝置，其特征在于，所述運動數據采集模塊(I)包括特定波長點光源(11)、攝像頭(13)、微慣性測量單元(12)、無線通信模塊(14)和力反饋單元(15)，其中攝像頭(13)采集特定波長點光源(11)的光信號，微慣性測量單元(12)的輸出端與無線通信模塊(14)的輸入端無線連接，無線通信模塊(14)的輸出端與力反饋單元(15)的輸入端無線連接；所述運動數據獲取模塊(2)包括圖像特征提取單元(21)、三維空間定位單元(22)、運動信息解算單元(23)、多傳感器數據融合單元(24)，其中圖像特征提取單元(21)輸入端與攝像頭(13)輸出端連接，圖像特征提取單元(21)輸出端與三維空間定位單元(22)的輸入端連接，運動信息解算單元(23)的輸入端與無線通信模塊(14)的輸出端連接，運動信息解算單元(23)和三維空間定位單元(22)的輸出端分別與多傳感器數據融合單元(24)的輸入端連接；所述辨識與訓練模塊(3)包括訓練模塊(31)、辨識與解析單元(32)，其中辨識與解析單元(32)的輸入端與多傳感器數據融合單元(24)的輸出端連接，訓練模塊(31)的輸出端與辨識與解析單元(32)的另一輸入端相連；所述健康數據采集模塊(4)包括健康數據采集單元(41)、無線通信模塊(42)，健康數據采集單元(41)的輸出端與無線通信模塊(42)的輸入端連接；所述體育教學虛擬測評模塊(5)包括綜合評測單 元(51)、人機交互單元(52)、顯示設備(53)，其中綜合評測單元(51)的輸入端分別與辨識與解析單元(32)和無線通信模塊(42)的輸出端連接，人機交互單元(52)的輸入端與辨識與解析單元(32)的輸出端連接，人機交互單元(52)的輸出端與顯示設備(53)的輸入端連接，人機交互單元(52)的另一個輸出端與無線通信模塊(14)的輸入端無線連接。
3.一種適用于中小學體育教學評測的實現方法，其特征在于，包括以下步驟:A、將標記點與被測目標綁定，將攝像頭安裝在指定區域的正前方，用于捕捉指定區域的圖像，獲取標記點運動的慣性參數，并實現力反饋效果；B、采集數字圖像并輸入通用計算機，得到目標運動的數字視頻圖像；采集標記點運動的慣性參數；C、對采集的慣性參數和數字視頻圖像進行解算和多傳感器數據融合，獲取標記點運動方式；D、根據標記點運動方式識別其運動模式，傳送給體育教學虛擬評測模塊(5) ;E、采集運動過程相關體質健康數據，傳送給體育教學虛擬評測模塊(5)，體育教學虛擬評測模塊(5)將綜合評測結果和虛擬交互環境可視化，并反饋給用戶。
4.如權利要求3所述的一種適用于中小學體育教學評測的實現方法，其特征在于，所述步驟C還包括:通過采用相應的傳感器信號預處理算法和運動姿態解算算法，利用采集的慣性參數來推算目標相對地球的瞬時加速度、速度、位置和姿態。
5.如權利要求3所述的一種適用于中小學體育教學評測的實現方法，其特征在于，所述步驟C還包括:根據數字視頻圖像，本發明首先通過二值算法提取被測目標運動的特征構圖，對特征構圖求取其重心，得到特征構圖中心位置；接著根據對所選特征的計算，建立特征之間的對應關系。
6.如權利要求3所述 的一種適用于中小學體育教學評測的實現方法，其特征在于，所述步驟C還包括:根據特征之間的對應關系，依據BuBumblebee雙目測量原理,來實現三維空間目標精確定位。
7.如權利要求3所述的一種適用于中小學體育教學評測的實現方法，其特征在于，所述步驟C還包括:對所述步驟B中獲取的被測目標標記點運動方式和慣性參數，通過D-S證據理論的多傳感器數據融合算法，得到反映被測目標運動特征的一致性數據。
8.如權利要求3所述的一種適用于中小學體育教學評測的方法，其特征在于，所述步驟D還包括: D1、預先采集多種運動的樣本動作模式數據，對預采集的樣本動作模式數據進行標注； D2、逐一從所述樣本動作模式數據中提取出反映其運動本質特征的特征向量； D3、根據所述特征向量劃分所屬類別區域，使得劃分后的各個不同類別區域中只包含同類樣本的特征向量，建立從特征向量到所屬類別之間映射關系的分類器； D4、對待檢測的運動目標的動作模式數據進行處理，提取其特征向量； D5、將待檢測動作模式數據的特征向量輸入到所述分類器，分類器根據其特征向量進行判別，得到對該待檢測動作模式數據的辨識結果，并對辨識結果進行動作語義解析。
9.如權利要求8所述的一種適用于中小學體育教學評測的實現方法，其特征在于，所述步驟D2還包括: D21、對所述樣本動作模式數據進行預處理，得到訓練數據； D22、從訓練數據中提取反映訓練數據本質特征的特征成分； D23、將所述特征成分進行組合，得到所述特征向量； 所述步驟D4還包括: D41、對所述待檢測的 動作模式數據進行預處理，得到辨識數據； D42、從辨識數據中提取反映辨識數據本質特征的特征成分； D43、將所述特征成分進行組合，得到所述特征向量。
10.如權利要求3所述的一種適用于中小學體育教學評測的實現方法，其特征在于，所述步驟E還包括: E1、在運動過程中，同時采集運動表征的相關體質健康數據，并對數據進行預處理； E2、綜合動作解析結果和分析而得的健康數據，結合預先設定的評測方案和標準，給出綜合評測結果； E3、將動作解析結果與虛擬環境相融合，結合綜合評測結果，可視化反饋給用戶； E4、在虛擬環境中與物件接觸時，人機交互單元把相關作用信息傳送回力反饋單元，實現力反饋效果； 其中，所述步驟E4還包括:E41、在虛擬環境中與物件接觸時，人機交互單元把相關作用信息傳送回力反饋單元；E42、力反饋單元把相關信息轉換成一組波形數據并發送給電動機控制芯片；E43、芯片控制電動機根據相應波`形數據運作，從而實現力反饋效果。
全文摘要
一種適用于中小學體育教學評測的輔助裝置，其特征在于，所述系統包括運動數據采集模塊，用于獲取指定監控區域標記點的數字視頻圖像數據和慣性參數，并接收力反饋；運動數據獲取模塊，用于對所得到的數字視頻圖像數據和慣性參數進行處理，得到在體育器械和人體上的標記點空間坐標；辨識與訓練模塊，用于采集各類動作模式的運動軌跡數據，進行分類學習，并對待識別的動作作分類識別處理，獲得解析結果；健康數據采集模塊，用于采集人體相關健康體質數據，并將相關數據傳至體育教學虛擬評測模塊，以進行綜合評測分析；體育教學虛擬評測模塊，用于將辨識與訓練模塊最終獲得的解析結果與健康數據采集模塊獲得的相應數據，依據相關運動和體質標準，進行綜合評測分析，同時將運動解析結果融合虛擬環境可視化，實現力反饋，并反饋輸出綜合結果。
文檔編號A63B71/06GK103100205SQ201210534029
公開日2013年5月15日 申請日期2012年12月12日 優先權日2012年12月12日
發明者徐玉文 申請人:徐玉文