27334.基于視頻圖像處理的罰籃技術(shù)動作輔助訓(xùn)練系統(tǒng)

1、浙江理工大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得浙江理工大學(xué)或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位論文作者簽名：k軸嵌簽字目期：)。J7年弓月J弓日浙江理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于視頻圖像處理的罰籃技術(shù)動作

2、輔助訓(xùn)練系統(tǒng)摘要罰籃是運動員重要的訓(xùn)練項目，也是比賽中最為有效的得分方式。由于其技巧性強，所以需要從最初的動作開始訓(xùn)練，然后循序漸進的養(yǎng)成一種適合自己的投籃節(jié)奏。目前輔助運動員罰籃訓(xùn)練的方式還停留在使用攝像機記錄投籃視頻，然后通過觀看錄像回放的方式來指導(dǎo)運動員，該方式依靠的是教練的經(jīng)驗和運動員的主觀來判斷每次投籃的得失，缺乏科學(xué)的指導(dǎo)，也容易忽視運動員的個體特殊性。針對上述問題，論文中應(yīng)用視頻圖像的相關(guān)算法，設(shè)計了一套輔助運動員罰籃訓(xùn)練

3、的系統(tǒng)。系統(tǒng)會自動分析運動員的動作、技術(shù)參數(shù)、出手信息，并給出相應(yīng)的輔助意見。下面是論文的主要研究內(nèi)容：(1)在運動員的罰籃視頻中，存在許多的罰籃無關(guān)幀，真正的罰籃幀集包含了起始、抬臂、下蹲、伸展的所有過程。為了獲取罰籃幀集和球的出手信息，論文中通過分析多個樣本的多次罰籃視頻提出了出手幀檢測算法，建立了出手幀數(shù)學(xué)模型，可以快速精準的定位出手幀，確定罰籃幀集，為進一步的獲取籃球的出手狀態(tài)信息做準備。并通過多個樣本的實驗，驗證了算法的可靠性

4、和魯棒性。(2)在罰籃過程中對籃球的分析至關(guān)重要。針對罰籃視頻中籃球的特征，論文在標準的Hough變化的基礎(chǔ)上，提出了籃球定位檢測算法。一方面，針對視頻處理的特性，提取籃球前景和邊緣信息對干擾像素點進行剔除，減少計算次數(shù)。另一方面，從圓參數(shù)方程入手，將像素點空間映射到圓參數(shù)空間，再降低累加器維度，使用多維數(shù)組代替多重循環(huán)進行投票，獲取圓半徑，計算出圓，th坐標。通過實驗對比驗證了算法的有效性和抗干擾性。(3)在出手幀檢測和籃球定位算法的

5、基礎(chǔ)上，獲取出手速度與角度。為了矯正罰籃時運動員的持球手型，提出了手型獲取算法，獲取手型，提供給運動員參考。通過對專業(yè)運動員的罰籃技術(shù)進行分析總結(jié)，概括了罰籃動作的技術(shù)要領(lǐng)，并對其進行參數(shù)量化，最終指導(dǎo)運動員的動作。(4)系統(tǒng)平臺設(shè)計。系統(tǒng)的前臺用戶交互界面使用Qt編寫，包含系統(tǒng)的初始化和相應(yīng)的功能菜單。后臺的圖像處理模塊使用c／c編程，調(diào)用OpenCV249的視頻圖像庫來實現(xiàn)。數(shù)據(jù)處理模塊主要實現(xiàn)對手軌跡信息的篩選、出手信息的計算、技