CN108079556B - 一种基于视频分析的通用型自学习教练系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视频分析的通用型自学习教练系统及方法，包括视频采集装置、计算机以及安装在计算机上的教练专用软件；通过在教练专用软件预置肢体识别算法和所需各种球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法、相关肢体动作识别算法、肢体动作标准以及输赢判定规则；学员训练过程中，四台数字摄像机不断采集实时视频；教练专用软件应用肢体识别算法和适合于当前球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法及相关肢体动作识别算法，提取实时视频中的实体标记、运动球体、肢体和肢体动作信息，得出球场状态参数；判断当前的输赢状态并推理出合适的评语，从而达到适用于各种球类运动以及各个层次的通用型自学习教练系统的技术目的。

Description

一种基于视频分析的通用型自学习教练系统及方法

技术领域

本发明涉及视频分析和自学习技术领域，具体涉及一种基于视频分析的通用型自学习教练系统及方法。

背景技术

在目前的技术条件下，学习不同种类的球类运动需要不同的教练，而对于大量初学者和不太熟练的练习者来说，入门后还需要一个长期的训练过程，依靠专业教练不仅成本投入高，而且学习的时间、场地以及教学针对性都难以准确保障，为此，设计一种适用于各种球类运动以及各个层次的通用型自学习教练系统显得尤为必要。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于视频分析的通用型自学习教练系统和方法，包含视频采集装置、计算机以及安装在计算机上的教练专用软件；通过在教练专用软件预置肢体识别算法和所需各种球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法、相关肢体动作识别算法、肢体动作标准以及输赢判定规则；学员训练过程中，四台数字摄像机不断采集实时视频；教练专用软件应用肢体识别算法和适合于当前球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法及相关肢体动作识别算法，提取实时视频中的实体标记、运动球体、肢体和肢体动作信息，得出球场状态参数；判断当前的输赢状态并推理出合适的评语，以达到适用于各种球类运动以及各个层次的通用型自学习教练系统的技术目的。

为此，本发明提出一种基于视频分析的通用型自学习教练系统，包括设置于球场的视频采集装置、计算机以及安装在计算机上的教练专用软件，所述视频采集装置包括视频编码器、四台数字摄像机、视频连接电缆和以太网连接线，四台数字摄像机安装在球场的四个角落外侧而且离地2米，其中：

四台数字摄像机通过视频连接电缆与视频编码器相连接，视频编码器通过以太网连接线与计算机相连接；

所述教练专用软件安装在计算机上；

其中，所述数字摄像机用于采集环境视频图像并以数字格式输出，所述视频编码器用于把所接收模拟格式视频和数字格式视频转换为网络协议数据输出，所述教练专用软件用于实时收集四路视频，从中提取球场状态参数、判断当前的输赢状态并推理出合适的评语。

进一步地，所述视频采集装置包括四台网络摄像机和以太网连接线，所述四台网络摄像机通过以太网连接线与计算机相连接。

进一步地，所述视频采集装置包括视频编码器、四台模拟摄像机、视频连接电缆和以太网连接线，所述四台模拟摄像机通过视频连接电缆与视频编码器相连接，视频编码器通过以太网连接线与计算机相连接。

本发明还提出一种基于视频分析的通用型自学习教练方法，包括如下步骤：

S100、在教练专用软件预置肢体识别算法和所需各种球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法、相关肢体动作识别算法、肢体动作标准以及输赢判定规则，其中，所述实体标记识别算法中的实体标记包括球场边界、球网、球拍、球杆和球桌，所述肢体动作识别算法中的肢体动作包括手部和腿部的前进、后退、弯曲、和转动动作，所述肢体动作的参数包括手部和腿部的前进、后退、弯曲、和转动动作的角度和距离；

S200、学员训练过程中，四台数字摄像机不断采集实时视频，并传输到计算机的教练专用软件；

S300、教练专用软件应用肢体识别算法和适合于当前球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法及相关肢体动作识别算法，通过提取实时视频中的实体标记、运动球体、肢体和肢体动作信息，得出球场状态参数，所述球场状态参数包括发球、接球、出线、触网、球轨迹和四肢动作参数；

S400、教练专用软件应用适合于当前球类运动的肢体动作标准以及输赢判定规则，判断当前的输赢状态并推理出合适的评语，然后通过计算机输出屏幕文字、图像和语音。

进一步地，S300所述教练专用软件的提取过程包括如下步骤：

S301、从四路视频中挑选球体运动轨迹为朝向镜头方向的一路，作为提取过程所用的视频；

S302、从所挑选的那一路视频中，应用肢体识别算法和适合于当前球类运动的实体标记识别算法及运动球体识别算法，提取实体标记、运动球体和肢体；

S303、应用肢体识别算法和适合于当前球类运动的相关肢体动作识别算法，提取肢体动作信息；

S304、根据所提取的实体标记、运动球体和肢体动作信息，计算球场状态参数。

进一步地，S400所述教练专用软件的推理过程使用诊断型专家系统。

本发明具有如下有益效果：

首先，本发明所述基于视频分析的通用型自学习教练系统和方法可预置肢体识别算法和所需各种球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法、相关肢体动作识别算法、肢体动作标准以及输赢判定规则，其中肢体动作标准包含诊断型专家系统，非常有利于集成专家智慧、从而用于球类运动的各层次专业性辅导学习；

其次，所述教练系统和方法包含了适用于各种球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法、相关肢体动作识别算法、肢体动作标准以及输赢判定规则，在学员训练过程中可根据球的种类自动采用不同的算法和规则，从而降低了系统建造成本，便于大规模普及推广；

最后，本发明所述教练系统和方法能自动计算评语并以屏幕图像及语音输出，给学员训练每一个动作提供评价及中肯意见，为后续动作改进作提示和参考。

附图说明

图1是基于视频分析的通用型自学习教练系统的结构组成图，

图2是基于视频分析的通用型自学习教练方法的流程图，

图3是基于视频分析的通用型自学习教练方法中教练专用软件的提取过程示意图。

具体实施方式

为了加深对本发明的理解，下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，该实施例仅用于解释本发明，并不对本发明的保护范围构成限定。

实施例1

本发明提出一种基于视频分析的通用型自学习教练系统，如图1所示，包括设置于球场的视频采集装置100、计算机300以及安装在计算机上的教练专用软件301，所述视频采集装置100包括视频编码器101、四台数字摄像机103、视频连接电缆102和以太网连接线200，四台数字摄像机103安装在球场的四个角落外侧而且离地2米，其中：

四台数字摄像机103通过视频连接电缆与视频编码器相连接，视频编码器通过以太网连接线与计算机相连接；

所述教练专用软件安装在计算机上；

其中：所述数字摄像机103用于采集环境视频图像并以数字格式输出，所述视频编码器用于把所接收模拟格式视频和数字格式视频转换为网络协议数据输出，所述教练专用软件用于实时收集四路视频，从中提取球场状态参数、判断当前的输赢状态并推理出合适的评语。

其中：所述教练专用软件的推理过程使用诊断型专家系统，以利于集成专家智慧、从而用于球类运动的各层次专业性辅导学习。

实施例2

所述视频采集装置包括四台网络摄像机和以太网连接线，所述四台网络摄像机通过以太网连接线与计算机相连接。

实施例3

所述视频采集装置包括视频编码器、四台模拟摄像机、视频连接电缆和以太网连接线，所述四台模拟摄像机通过视频连接电缆与视频编码器相连接，视频编码器通过以太网连接线与计算机相连接。

本发明还提出一种基于视频分析的通用型自学习教练方法，如图2所示，包括如下步骤：

S100、在教练专用软件预置肢体识别算法和所需各种球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法、相关肢体动作识别算法、肢体动作标准以及输赢判定规则，其中，所述实体标记识别算法中的实体标记包括球场边界、球网、球拍、球杆和球桌，所述肢体动作识别算法中的肢体动作包括手部和腿部的前进、后退、弯曲、和转动动作，所述肢体动作的参数包括手部和腿部的前进、后退、弯曲、和转动动作的角度和距离；

在学员训练过程中可根据球类运动的种类，自动采用所需的不同算法和规则，从而降低了系统建造成本，便于大规模普及推广到各类型的球类运动。

所述肢体识别算法对应各类球运动是一致的，并不需要特别定制化；实体标记识别算法、运动球体识别算法、相关肢体动作识别算法、肢体动作标准以及输赢判定规则需要根据具体球类运动作定制化。上述识别算法和判断规则的实现均是与对摄像机视频的智能分析算法相关联。

所述各识别算法在计算机的教练专用软件上，即表现为不同的软件模块，与球种类相关的识别算法之间是隔离关系，并根据需要动态加载所需要的识别算法软件模块。

S200、学员训练过程中，四台数字摄像机不断采集实时视频，并传输到计算机的教练专用软件；

数字摄像机的视频首先通过视频连接电缆传送到视频编码器，再由视频编码器通过以太网连接线，传送到计算机的教练专用软件。

如采用模拟摄像机，则实时视频首先由模拟摄像机通过视频连接电缆传送到视频编码器，再由视频编码器通过以太网连接线，传送到计算机的教练专用软件。

对于网络摄像机，则实时视频由网络摄像机通过以太网连接线，传送到计算机的教练专用软件。

S300、教练专用软件应用肢体识别算法和适合于当前球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法及相关肢体动作识别算法，通过提取实时视频中的实体标记、运动球体、肢体和肢体动作信息，得出球场状态参数，所述球场状态参数包括发球、接球、出线、触网、球轨迹和四肢动作参数；

通过S300的球种类相关视频分析运算，提取球类运动中的球场/球桌、球拍/球杆、边界线、球体、肢体、学员肢体动作等必要信息，即得出球场状态参数。

S400、教练专用软件应用适合于当前球类运动的肢体动作标准以及输赢判定规则，判断当前的输赢状态并推理出合适的评语，然后通过计算机输出屏幕文字、图像和语音。

其中S400所述肢体动作标准包含诊断型专家系统，非常有利于集成专家智慧、从而用于球类运动的各层次专业性辅导学习。

一种常用的诊断型专家系统为if-else因果专家系统，它通过对条件-结论的语言表示以及多条因果关系的叠加，完成各种可扩展的复杂逻辑推理。应用if-else因果专家系统到肢体动作建议环境，可为正在使用通用型学习教练系统的学员提供实时性而专业的发球、接球、进攻、反击动作建议或短期长期训练计划等。

通过自动计算评语并以屏幕图像及语音输出，给学员训练每一个动作提供评价及中肯意见，为后续动作改进作提示和参考。

其中S300所述教练专用软件的提取过程如图3所示，包括如下步骤：

S301、从四路视频中挑选球体运动轨迹为朝向镜头方向的一路，作为提取过程所用的视频；

S302、从所挑选的那一路视频中，应用肢体识别算法和适合于当前球类运动的实体标记识别算法及运动球体识别算法，提取实体标记、运动球体和肢体；

S303、应用肢体识别算法和适合于当前球类运动的相关肢体动作识别算法，提取肢体动作信息；

S304、根据所提取的实体标记、运动球体和肢体动作信息，计算球场状态参数。

本发明的实施例公布的是较佳的实施例，但并不局限于此，本领域的普通技术人员，极易根据上述实施例，领会本发明的精神，并做出不同的引申和变化，但只要不脱离本发明的精神，都在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于视频分析的通用型自学习教练系统以及方法，其特征在于，通用型自学习教练系统包括设置于球场的视频采集装置、计算机以及安装在计算机上的教练专用软件，所述视频采集装置包括视频编码器、四台数字摄像机、视频连接电缆和以太网连接线，四台数字摄像机安装在球场的四个角落外侧而且离地2米，其中：

四台数字摄像机通过视频连接电缆与视频编码器相连接，视频编码器通过以太网连接线与计算机相连接；

所述教练专用软件安装在计算机上；

其中，所述数字摄像机用于采集环境视频图像并以数字格式输出，所述视频编码器用于把所接收模拟格式视频和数字格式视频转换为网络协议数据输出，所述教练专用软件用于实时收集四路视频，从中提取球场状态参数、判断当前的输赢状态并推理出合适的评语；

基于上述通用型自学习教练系统的通用型自学习教练方法，包括如下步骤：

S100、在教练专用软件预置肢体识别算法和所需各种球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法、相关肢体动作识别算法、肢体动作标准以及输赢判定规则，其中，所述实体标记识别算法中的实体标记包括球场边界、球网、球拍、球杆和球桌，所述肢体动作识别算法中的肢体动作包括手部和腿部的前进、后退、弯曲、和转动动作，所述肢体动作的参数包括手部和腿部的前进、后退、弯曲、和转动动作的角度和距离；

S200、学员训练过程中，四台数字摄像机不断采集实时视频，并传输到计算机的教练专用软件；

S300、教练专用软件应用肢体识别算法和适合于当前球类运动的实体标记识别算法、运动球体识别算法及相关肢体动作识别算法，通过提取实时视频中的实体标记、运动球体、肢体和肢体动作信息，得出球场状态参数，所述球场状态参数包括发球、接球、出线、触网、球轨迹和四肢动作参数；

S400、教练专用软件应用适合于当前球类运动的肢体动作标准以及输赢判定规则，判断当前的输赢状态并推理出合适的评语，然后通过计算机输出屏幕文字、图像和语音。

2.根据权利要求1所述的通用型自学习教练系统以及方法，其特征在于，所述视频采集装置包括四台网络摄像机和以太网连接线，所述四台网络摄像机通过以太网连接线与计算机相连接。

3.根据权利要求1所述的通用型自学习教练系统以及方法，其特征在于，所述视频采集装置包括视频编码器、四台模拟摄像机、视频连接电缆和以太网连接线，所述四台模拟摄像机通过视频连接电缆与视频编码器相连接，视频编码器通过以太网连接线与计算机相连接。

4.根据权利要求1-3任意一项所述的通用型自学习教练系统以及方法，其特征在于，S300所述教练专用软件的提取过程包括如下步骤：

S301、从四路视频中挑选球体运动轨迹为朝向镜头方向的一路，作为提取过程所用的视频；

S302、从所挑选的那一路视频中，应用肢体识别算法和适合于当前球类运动的实体标记识别算法及运动球体识别算法，提取实体标记、运动球体和肢体；

S303、应用肢体识别算法和适合于当前球类运动的相关肢体动作识别算法，提取肢体动作信息；

S304、根据所提取的实体标记、运动球体和肢体动作信息，计算球场状态参数。

5.根据权利要求4所述的通用型自学习教练系统以及方法，其特征在于，S400所述教练专用软件的推理过程使用诊断型专家系统。

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