CN111282245A - 一种ai识别体育运动轨迹数据分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及体育运动轨迹分析技术领域，尤其涉及一种AI识别运动轨迹数据记录分析方法及系统，包括以下步骤：第1步：AI处理单元获取运动项目信息；第2步：所述AI处理单元依据运动项目信息设置场地的判分区块，所述AI处理单元依据所述运动项目信息获取判分规则；第3步：所述AI处理单元获取运动轨迹，所述AI处理单元依据所述运动轨迹、所述判分规则、所述判分区块输出得分至终端。当前对运动员判分主要是通过人工进行判分，但人工判分的误差较大。本发明通过AI处理单元有效的将运动员的运动轨迹数据化，从而通过数据进行判分，而非人工判分，由此有效的降低了判分误差。
Description
技术领域
本发明涉及体育运动轨迹分析技术领域，尤其涉及一种AI识别运动轨迹数据记录分析方法及系统。
背景技术
目前，研究员、教练员和裁判员通过摄像机录像回放图像，结合现场实际情况实时观察运动员的运动轨迹和动作，再结合红外感应器界定的位置区进行判断，依据判断结果进行打分。虽然能够对运动员进行评分，但无法获取相应的数据，依靠人力判断误差较大。
中国专利公开了一种运动数据监测方法和系统【申请号：CN201711310325.X、公开号：CN108096807A】包括：利用设置在用户身体上的第一传感器监测第一数据的步骤；利用传感网络将所述第一数据传输到运动信息系统的步骤；和/或，对所述第一数据进行处理的步骤。虽然通过在用户身体上安装传感器的方式获取相应的数据，从而降低了人力判断的误差，但是在用户身体上安装传感器的方式一方面会对用户运动时的动作造成干扰，影响运动员的动作发挥，可见设计一种更符合实际需求的AI数据分析方法及系统是十分有必要的。
发明内容
针对现有技术的技术问题，本发明提供了一种AI识别运动轨迹数据记录分析方法及系统。
为解决上述技术问题，本发明提供了以下的技术方案：
一种AI识别运动轨迹数据记录分析方法，包括以下步骤：
第1步：AI处理单元获取运动项目信息；
第2步：所述AI处理单元依据运动项目信息设置场地的判分区块，所述AI处理单元依据所述运动项目信息获取判分规则；
第3步：所述AI处理单元获取运动轨迹，所述AI处理单元依据所述运动轨迹、所述判分规则、所述判分区块输出得分至终端。
在实际运行时，AI处理单元获取运动项目信息，并依据运动项目信息设置场地的判分区块，判分规则，AI处理单元获取运动轨迹，AI处理单元依据运动轨迹、判分规则、判分区块输出得分至终端。以蹦床运动为例，AI处理单元或去当前的运动项目信息为蹦床项目，则AI处理单元获取蹦床项目的判分规则，并将蹦床划分为多个不同的判分区块，AI处理单元获取运动员的运动轨迹，通过运动轨迹识别运动员在运动过程中的落点位置，结合判分区块，从而判断运动员运动过程中的落点位置实际在哪一个判分区块中，此时AI处理单元依据落点位置、判分规则输出相应的得分至终端。综上，通过AI处理单元一方面可通过获取的数据进行准确判分，从而降低了判分误差，另一方面AI处理单元结合运动轨迹与判分区块进行判分，从而无需再运动员身上设置传感器，进而减少了对运动员的影响。
进一步的，所述第1步还包括以下步骤：第1-1步：感应器单元获取所述场地的三维信息；
第1-2步：所述AI处理单元识别所述三维信息以获取物体信息；
第1-3步：所述AI处理单元依据所述物体信息获取所述运动项目信息。
进一步的，所述第1-2步还包括以下步骤：第1-2-1步：当所述AI处理单元无法识别所述三维信息时，所述AI处理单元上传所述三维信息至所述数据库。
进一步的，所述第1-3步还包括以下步骤：第1-3-1步：依据所述运动项目信息调节所述感应器单元的位置。
进一步的，所述第3步还包括以下步骤：第3-1步：识别人员身份；
第3-2步：感应器单元获取相应人员的运动轨迹；
第3-3步：所述AI处理单元处理所述运动轨迹以获取判分数据，所述AI处理单元依据所述判分数据、所述判分规则、所述判分区块输出得分至终端。
进一步的，所述人员身份包括运动员身份、裁判身份。
一种AI识别运动轨迹数据记录分析系统，其特征在于：包括：感应器单元、AI处理单元；所述AI处理单元与所述感应器单元通讯连接；所述AI处理单元接收所述感应器单元获取的场地的三维信息，所述AI处理单元依据所述三维信息获取运动项目信息；所述AI处理单元依据所述运动项目信息设置判分区块，所述AI处理单元依据所述运动项目信息获取判分规则；所述AI处理单元接收所述感应器单元获取的运动轨迹，所述AI处理单元依据所述运动轨迹、所述判分区块、所述判分规则输出得分至终端。综上通过AI处理单元对运动员进行判分而非通过人力，
进一步的，所述感应器单元包括感应模组、处理模组；所述感应模组获取所述场地的三维信息，所述感应模组获取所述运动轨迹；所述感应模组通过所述处理模组与所述AI处理单元通讯连接。
进一步的，所述AI处理单元包括AI识别单元、分析单元；所述AI识别单元、所述分析单元与所述感应器单元通讯连接；所述AI识别单元识别所述场地的三维信息以获取物体信息，所述分析单元分析所述物体信息以获取运动项目信息；所述分析单元分析所述运动项目信息以获取所述判分规则，所述分析单元分析所述运动项目信息以设置所述判分区块；所述分析单元依据所述运动轨迹、所述判分区块、所述判分规则输出得分至终端。
进一步的，所述感应器单元为多个。
相较于现有技术，本发明具有以下优点：
通过AI处理单元、感应器单元的配合，有效的将运动员运动时的运动轨迹数据化，通过AI处理单元进行判分，而非通过人工判分，从而有效的降低了判分误差。
具体实施方式
以下是本发明的具体实施例，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。
实施例一：
一种AI识别运动轨迹数据记录分析方法，包括以下步骤：
第1步：AI处理单元获取运动项目信息；
第2步：AI处理单元依据运动项目信息设置场地的判分区块，AI处理单元依据运动项目信息获取判分规则；
第3步：AI处理单元获取运动轨迹，AI处理单元依据运动轨迹、判分规则、判分区块输出得分至终端。
其中：第1步还包括以下步骤：第1-1步：感应器单元获取场地的三维信息；
第1-2步：AI处理单元识别三维信息以获取物体信息；
第1-3步：AI处理单元依据物体信息获取运动项目信息。
第1-2步还包括以下步骤：第1-2-1步：当AI处理单元无法识别三维信息时，AI处理单元上传三维信息至数据库。
第1-3步还包括一下步骤：第1-3-1步：依据运动项目信息调节感应器单元的位置。
第3步还包括以下步骤：第3-1步：识别人员身份；
第3-2步：感应器单元获取相应人员的运动轨迹；
第3-3步：AI处理单元处理运动轨迹以获取判分数据，AI处理单元依据判分数据、判分规则、判分区块输出得分至终端。
在实际运行时，感应器单元获取场地的三维信息并将获取到的三维信息输出至AI处理单元，AI处理单元对场地的三维信息进行识别，从而识别场地中的物体信息，AI处理单元依据物体信息获取运动项目信息。例如：当识别到场地中含有乒乓球桌时，则表明当前的运动项目为乒乓球项目，当识别到场地中含有蹦床时，则表明目前的运动项目为蹦床项目。当AI处理单元再识别三维信息的过程中，遇到无法识别的物体时，例如：用于包围场地的围栏，摄影机的三脚架，AI处理单元则将这些无法识别的三维信息上传至数据库，以便于下次识别时调用。同时，依据获取的运动项目信息，调节感应器单元的位置，直至感应器单元能够有效覆盖所需的检测区域，例如：当运动项目为蹦床项目时，感应器单元的检测范围至少能够将蹦床全部覆盖，以避免比赛过程中检测数据缺失。AI处理单元依据运动项目信息获取判分规则，并设置场地的判分区块，例如：当运动项目为蹦床项目时，AI处理单元获取蹦床的判分规则，并将蹦床划分为多个不同的判分区块。AI处理单元识别入场的人员身份，人员身份包括运动员身份、裁判身份，当比赛开始之后，感应器获取身份为运动员身份的人员的运动轨迹，AI处理单元处理运动轨迹，参照判分区块，从而获取运动轨迹中落点实际位于哪个判分区块中，例如：当落点位于扣分区块时，AI处理单元结合判分规则扣除相应的分数。同时，AI处理单元处理运动轨迹从而获取判分数据，判分数据时间数据、速度数据、角度数据、人体曲线数据，AI处理单元依据获得的判分数据以及落点所处的判分区块，结合判分规则输出得分至终端，裁判员通过终端获取得分，并通过终端对得分进行校准与确认。
实施例二：
一种AI识别运动轨迹数据记录分析系统，应用实施例一所述的方法，包括：感应器单元、AI处理单元。感应器单元包括感应模组、处理模组。感应模组包括光学感应器模组、微波雷达感应器模组、声音感应器、超声波感应器模组，其中，光学感应器模组包括3D摄像机。通过多种不同的模组配合，使得感应模组能够准确的获取场地的三维信息，获取到的三维信息通过处理模组进行整合。AI处理单元包括AI识别单元、分析单元，AI识别单元、分析单元通过处理模组与感应器单元通讯连接，AI识别单元内嵌有识别程序，AI识别单元识别处理单元整合的三维信息，从而获取三维信息并通过内嵌的识别程序对三维信息进行识别，从而获取场地内的物体信息，分析单元内嵌有分析评估程序，分析单元分析物体信息，从而获取运动项目信息，分析单元依据运动项目信息获取判分规则，并依据运动项目信息设置判分区块。其中感应器单元为多个，操作人员调整各感应器单元的位置，直至感应器单元能够充分覆盖所需的检测区域。分析单元识别入场的人员身份，人员身份包括运动员身份、裁判身份，在本实施例中，通过读取人脸的方式对入场人员的身份进行识别。感应器单元实时获取开始指令，在本实施例中，感应器单元的声音感应器通过获取口令的方式获取开始指令，当获取到开始指令时，感应器单元开始获取运动员的运动轨迹，分析单元分析处理运动轨迹，一方面获取运动轨迹的落点，另一方面获取判分数据，判分数据包括时间数据、速度数据、角度数据、人体曲线数据，通过对落点实际所处的判分区块结合判分数据以及判分规则进行判分，并最终将得分输出至终端。在本实施例中，终端包括运动场屏幕、直播系统，裁判员通过终端获取得分，并对得分进行校准与确认。
还包括云端识别服务器，云端识别服务器与AI处理单元通讯连接，云端识别服务器包括服务程序库、算法类库、识别库、数据库，AI处理单元调用云端识别服务器内的服务程序、算法，从而通过云端识别服务器支撑AI处理单元的运行。在AI处理单元识别三维信息的过程中，若无法进行有效识别，则AI处理单元上传三维信息至云端服务器的识别库、数据库。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (10)
1.一种AI识别运动轨迹数据记录分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
第1步：AI处理单元获取运动项目信息；
第2步：所述AI处理单元依据所述运动项目信息设置场地的判分区块，所述AI处理单元依据所述运动项目信息获取判分规则；
第3步：所述AI处理单元获取运动轨迹，所述AI处理单元依据所述运动轨迹、所述判分规则、所述判分区块输出得分至终端。
2.根据权利要求1所述的一种AI识别运动轨迹数据记录分析方法，其特征在于：所述第1步还包括以下步骤：第1-1步：感应器单元获取所述场地的三维信息；
第1-2步：所述AI处理单元识别所述三维信息以获取物体信息；
第1-3步：所述AI处理单元依据所述物体信息获取所述运动项目信息。
3.根据权利要求2所述的一种AI识别运动轨迹数据记录分析方法，其特征在于：所述第1-2步还包括以下步骤：第1-2-1步：当所述AI处理单元无法识别所述三维信息时，所述AI处理单元上传所述三维信息至所述数据库。
4.根据权利要求1所述的一种AI识别运动轨迹数据记录分析方法，其特征在于：所述第1-3步还包括以下步骤：第1-3-1步：依据所述运动项目信息调节所述感应器单元的位置。
5.根据权利要求1所述的一种AI识别运动轨迹数据记录分析方法，其特征在于：所述第3步还包括以下步骤：第3-1步：识别人员身份；
第3-2步：感应器单元获取相应人员的运动轨迹；
第3-3步：所述AI处理单元处理所述运动轨迹以获取判分数据，所述AI处理单元依据所述判分数据、所述判分规则、所述判分区块输出得分至终端。
6.根据权利要求5所述的一种AI识别运动轨迹数据记录分析方法，其特征在于：所述人员身份包括运动员身份、裁判身份。
7.一种AI识别运动轨迹数据记录分析系统，其特征在于：包括：感应器单元、AI处理单元；
所述AI处理单元与所述感应器单元通讯连接；
所述AI处理单元接收所述感应器单元获取的场地的三维信息，所述AI处理单元依据所述三维信息获取运动项目信息；
所述AI处理单元依据所述运动项目信息设置判分区块，所述AI处理单元依据所述运动项目信息获取判分规则；
所述AI处理单元接收所述感应器单元获取的运动轨迹，所述AI处理单元依据所述运动轨迹、所述判分区块、所述判分规则输出得分至终端。
8.根据权利要求7所述的一种AI识别运动轨迹数据记录分析系统，其特征在于：所述感应器单元包括感应模组、处理模组；
所述感应模组获取所述场地的三维信息，所述感应模组获取所述运动轨迹；
所述感应模组通过所述处理模组与所述AI处理单元通讯连接。
9.根据权利要求7所述的一种AI识别运动轨迹数据记录分析系统，其特征在于：所述AI处理单元包括AI识别单元、分析单元；
所述AI识别单元、所述分析单元与所述感应器单元通讯连接；
所述AI识别单元识别所述场地的三维信息以获取物体信息，所述分析单元分析所述物体信息以获取运动项目信息；
所述分析单元分析所述运动项目信息以获取所述判分规则，所述分析单元分析所述运动项目信息以设置所述判分区块；
所述分析单元依据所述运动轨迹、所述判分区块、所述判分规则输出得分至终端。
10.根据权利要求7所述的一种AI识别运动轨迹数据记录分析系统，其特征在于：所述感应器单元为多个。
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