CN113018827A - 精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统、方法、终端 - Google Patents

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Abstract

本发明属于乒乓球训练技术领域，公开了一种精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统、方法、终端，训练包括：训练室图像采集模块、图像去噪模块、图像分析模块、发球点实时确定模块、中央控制模块、标准轨迹获取模块、显示模块、轨迹对比模块、偏差获取模块、偏差预警模块。本发明进行训练室图像全景图像的采集并对采集的图像进行分析，能够实现乒乓球球台位置信息、训练者位置信息以及乒乓球实际移动路线的获取，方便后期进行乒乓球的发球点以及标准移动轨迹的确定；通过将乒乓球移动标准轨迹与乒乓球实际移动路线进行对比，得到轨迹对比结果，能够实现训练者的运球偏差的确定，即使进行预警纠正，进行训练的效果更好。

Description

精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统、方法、终端
技术领域
本发明属于乒乓球训练技术领域，尤其涉及一种精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统、方法、终端。
背景技术
目前，乒乓球是一种世界流行的球类体育项目，包括进攻、对抗和防守。比赛分团体、单打、双打、混双等数种；2001年9月1日前以21分为一局，现以11分为一局；采用五局三胜，七局四胜。乒乓球器材规格分别为：球台高76厘米、长2.74米、宽1.525米，颜色为墨绿色或蓝色；球网高15.25厘米、台外突出部分长15.25厘米，颜色与球台颜色相同；球呈白色或橙色，且无光泽，直径40毫米、重量2.7克的硬球，挡板高0.75米、宽1.4或2米，颜色与球台颜色相同。
现有的乒乓球训练，一般通过教练员进行手把手教学，再根据教练员传授的经验进行长时间的重复训练，乒乓球作为一项运动，不同的人总结得出的经验不同，因此主要在于个人的长时间的重复训练，现有乒乓球员在训练的过程中，一般通过肉眼观察乒乓球的移动轨迹，其观察结果不够精准，较难总结出乒乓球相对完美的击打轨迹。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有乒乓球员在训练的过程中，一般通过肉眼观察乒乓球的移动轨迹，其观察结果不够精准，较难总结出乒乓球相对完美的击打轨迹。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统、方法、终端。
本发明是这样实现的，一种精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统，所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统包括：
训练室图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过设置在乒乓球训练室内墙上的可旋转摄像头进行乒乓球训练室内不同角度的图像的采集，得到乒乓球训练室图像；
所述通过设置在乒乓球训练室内墙上的可旋转摄像头进行乒乓球训练室内不同角度的图像的采集，得到乒乓球训练室图像，包括：获取特征数据平面图，利用图像转换矩阵，将所述特征数据平面图转换为数据平面图；
所述图像转换矩阵的获取方法为：
获取目标实际位置坐标、目标数据平面坐标和目标特征数据平面坐标；
利用所述目标数据平面坐标，计算出相应的光轴空间距离；
对获取的旋转矩阵、平移矩阵、所述目标实际位置坐标、所述目标数据平面坐标、所述目标特征数据平面坐标和所述光轴空间距离进行汇总，得到计算信息；
通过计算信息求解出所述图像转换矩阵；
所述通过计算信息求解出所述图像转换矩阵，包括：
将获取的计算信息代入图像转换公式，对所述图像转换公式进行变换，得到显性特征参数矩阵和坐标参数矩阵；所述图像转换公式为：
Figure BDA0002960119770000021
利用所述显性特征参数矩阵和所述坐标参数矩阵，计算出显性特征参数；
所述显性特征参数矩阵为：F＝[t11t12t21t22r1r2]T；
所述坐标参数矩阵为：
Figure BDA0002960119770000022
式中，λn表示深度因子，sn表示所述目标实际位置坐标与所述目标数据平面坐标之间的向量，f(ρn)表示匹配误差函数，Sn表示所述目标实际位置坐标投影到所述特征数据平面坐标的投影系数矩阵，Xn表示所述目标实际位置坐标，rn表示平移矩阵，F表示所述显性特征参数矩阵，G表示所述坐标参数矩阵，xn'和yn'表示所述目标数据平面坐标，xn和yn表示所述目标实际位置坐标，[t1n,t2n,t3n]表示旋转矩阵；
利用所述显性特征参数、所述目标实际位置坐标、所述目标实际位置坐标和所述目标数据平面坐标，计算出所述图像转换矩阵；
所述将所述特征数据平面图转换为数据平面图，包括：
将所述特征数据平面图的特征数据平面坐标代入所述图像转换矩阵，生成所述数据平面图的数据平面坐标，得到所述数据平面图；
其中，所述图像转换矩阵为：Xn"＝aNXn'；
式中，Xn"表示所述特征数据平面图中数据平面坐标，aN表示所述图像转换矩阵中与数据平面坐标对应的图像转换参数，Xn'表示所述数据平面图中数据平面坐标；
图像去噪模块，与中央控制模块连接，用于通过图像去噪程序对采集的乒乓球训练室图像进行去噪，得到去噪后的乒乓球训练室图像；
图像分析模块，与中央控制模块连接，用于通过图像分析程序对获取的去噪后的乒乓球训练室图像进行分析，得到图像分析结果；所述图像分析结果包括乒乓球球台位置信息、训练者位置信息以及乒乓球实际移动路线；
发球点实时确定模块，与中央控制模块连接，用于通过发球点实时确定程序依据获取的图像分析结果进行乒乓球的发球点的确定，得到实时的乒乓球发球点；
中央控制模块，与训练室图像采集模块、图像去噪模块、图像分析模块、发球点实时确定模块连接，用于通过主控机对各连接模块的运行进行控制，保证各个模块正常运行。
进一步，所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统还包括：
标准轨迹获取模块，与中央控制模块连接，用于通过标准轨迹获取程序进行乒乓球移动标准轨迹的获取；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器进行乒乓球训练室图像、图像分析结果、乒乓球发球点以及乒乓球移动标准轨迹的显示；
轨迹对比模块，与中央控制模块连接，用于通过轨迹对比程序将乒乓球移动标准轨迹与乒乓球实际移动路线进行对比，得到轨迹对比结果；
偏差获取模块，与中央控制模块连接，用于通过偏差获取程序依据轨迹对比结果进行轨迹偏差的获取；
偏差预警模块，与中央控制模块连接，用于通过偏差预警程序依据获取的轨迹偏差进行预警。
进一步，所述对所述图像转换公式进行变换，得到显性特征参数矩阵和坐标参数矩阵，包括：
对所述图像转换公式进行等式变换，消除所述深度因子，得到图像转换变换公式，将所述图像转换变换公式展开，得到第一方程、第二方程和第三方程，对所述第一方程、所述第二方程和所述第三方程进行整合，得到所述显性特征参数矩阵和所述坐标参数矩阵。
进一步，所述图像转换变换公式为：
Figure BDA0002960119770000041
所述第一方程为：xn'·(t31xn+t32yn+r3)-f(ρn)(t21xn+t22yn+r2)＝0；
所述第二方程为：f(ρn)·(t11xn+t12yn+r1)-yn'(t31xn+t32yn+r3)＝0；
所述第三方程为：xn'·(t21xn+t22yn+r2)-yn'(t11xn+t12yn+r1)＝0。
进一步，所述通过图像去噪程序对采集的乒乓球训练室图像进行去噪，得到去噪后的乒乓球训练室图像，包括：
将采集的乒乓球训练室图像作为待处理的含噪图像，对待处理的含噪图像进行多层小波分解，获得对应的多层小波系数；
根据所述多层小波系数的总数和每层小波系数对应的层序数，确定每层小波系数对应的噪声阈值；
利用基于所述多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数，对所述多层小波系数进行去噪处理；
利用去噪处理后的多层小波系数重构所述含噪图像对应的原始图像。
进一步，所述对待处理的含噪图像进行多层小波分解，获得对应的多层小波系数，包括：
获得尺度函数和平移基函数；
对所述含噪图像进行多层小波分解，得到：
Figure BDA0002960119770000051
Figure BDA0002960119770000052
二维函数f(x,y)表示含噪图像，j0是任意的开始尺度，
Figure BDA0002960119770000054
为尺度j0的f(x,y)的近似系数，Wψ i(j，m，n)为尺度j的f(x,y)的方向系数，j是尺度；
根据
Figure BDA0002960119770000056
和Wψ i(j，m，n)，获得所述多层小波系数；
其中，N＝M＝2J，j＝0，1，2，...，J-1，且m，n＝0，1，2，...，2j-1；H表示水平方向，V表示垂直方向，D表示对角线方向。
进一步，所述确定每层小波系数对应的噪声阈值包括：
根据公式
Figure BDA0002960119770000053
确定每层小波系数对应的噪声阈值；
其中，g为所述含噪图像的小波系数的总数，k为对应的分解层序数，λk为对所述含噪图像进行g层小波分解后第k层的噪声阈值，δk＝median(|(wpq)k|)/0.6745，(wpq)k表示小波分解后第k层的水平、垂直和对角线方向上的高频系数。
进一步，所述利用去噪处理后的多层小波系数重构所述含噪图像对应的原始图像，包括：
Figure BDA0002960119770000061
其中，f′(x，y)表示原始图像。
本发明的另一目的在于提供一种精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练方法，包括以下步骤：
步骤一，利用设置在乒乓球训练室内墙上的可旋转摄像头进行乒乓球训练室内不同角度的图像的采集，得到乒乓球训练室图像；利用图像去噪程序对采集的乒乓球训练室图像进行去噪，得到去噪后的乒乓球训练室图像；
步骤二，利用图像分析程序对获取的去噪后的乒乓球训练室图像进行分析，得到图像分析结果；所述图像分析结果包括乒乓球球台位置信息、训练者位置信息以及乒乓球实际移动路线；
步骤三，利用发球点实时确定程序依据获取的图像分析结果进行乒乓球的发球点的确定，得到实时的乒乓球发球点；通过主控机对各连接模块的运行进行控制，保证各个模块正常运行；
步骤四，利用标准轨迹获取程序进行乒乓球移动标准轨迹的获取；利用显示器进行乒乓球训练室图像、图像分析结果、乒乓球发球点以及乒乓球移动标准轨迹的显示；
步骤五，利用轨迹对比程序将乒乓球移动标准轨迹与乒乓球实际移动路线进行对比，得到轨迹对比结果；
步骤六，利用偏差获取程序依据轨迹对比结果进行轨迹偏差的获取；利用偏差预警程序依据获取的轨迹偏差进行预警。
进一步，所述步骤一通过设置在乒乓球训练室内墙上的可旋转摄像头进行乒乓球训练室内不同角度的图像的采集，得到乒乓球训练室图像，包括：获取特征数据平面图，利用图像转换矩阵，将所述特征数据平面图转换为数据平面图。
进一步，本发明实施例提供的图像转换矩阵的获取方法为：
获取目标实际位置坐标、目标数据平面坐标和目标特征数据平面坐标；
利用所述目标数据平面坐标，计算出相应的光轴空间距离；
对获取的旋转矩阵、平移矩阵、所述目标实际位置坐标、所述目标数据平面坐标、所述目标特征数据平面坐标和所述光轴空间距离进行汇总，得到计算信息；
通过计算信息求解出所述图像转换矩阵。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练方法。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练方法。
本发明的另一目的在于提供一种精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练设备，所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练设备所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明提供的精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统中进行训练室图像全景图像的采集并对采集的图像进行分析，能够实现乒乓球球台位置信息、训练者位置信息以及乒乓球实际移动路线的获取，方便后期进行乒乓球的发球点以及标准移动轨迹的确定；通过将乒乓球移动标准轨迹与乒乓球实际移动路线进行对比，得到轨迹对比结果，能够实现训练者的运球偏差的确定，即使进行预警纠正，进行训练的效果更好。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。
图1是本发明实施例提供的精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统结构框图。
图2是本发明实施例提供的精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练方法流程图。
图3是本发明实施例提供的图像转换矩阵的获取方法流程图。
图4是本发明实施例提供的通过计算信息求解出所述图像转换矩阵流程图。
图5是本发明实施例提供的通过图像去噪程序对采集的乒乓球训练室图像进行去噪，得到去噪后的乒乓球训练室图像流程图。
图中：1、训练室图像采集模块；2、图像去噪模块；3、图像分析模块；4、发球点实时确定模块；5、中央控制模块；6、标准轨迹获取模块；7、显示模块；8、轨迹对比模块；9、偏差获取模块；10、偏差预警模块。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统包括：
训练室图像采集模块1，与中央控制模块5连接，用于通过设置在乒乓球训练室内墙上的可旋转摄像头进行乒乓球训练室内不同角度的图像的采集，得到乒乓球训练室图像；
图像去噪模块2，与中央控制模块5连接，用于通过图像去噪程序对采集的乒乓球训练室图像进行去噪，得到去噪后的乒乓球训练室图像；
图像分析模块3，与中央控制模块5连接，用于通过图像分析程序对获取的去噪后的乒乓球训练室图像进行分析，得到图像分析结果；所述图像分析结果包括乒乓球球台位置信息、训练者位置信息以及乒乓球实际移动路线；
发球点实时确定模块4，与中央控制模块5连接，用于通过发球点实时确定程序依据获取的图像分析结果进行乒乓球的发球点的确定，得到实时的乒乓球发球点；
中央控制模块5，与训练室图像采集模块1、图像去噪模块2、图像分析模块3、发球点实时确定模块4、标准轨迹获取模块6、显示模块7、轨迹对比模块8、偏差获取模块9、偏差预警模块10连接，用于通过主控机对各连接模块的运行进行控制，保证各个模块正常运行；
标准轨迹获取模块6，与中央控制模块5连接，用于通过标准轨迹获取程序进行乒乓球移动标准轨迹的获取；
显示模块7，与中央控制模块5连接，用于通过显示器进行乒乓球训练室图像、图像分析结果、乒乓球发球点以及乒乓球移动标准轨迹的显示；
轨迹对比模块8，与中央控制模块5连接，用于通过轨迹对比程序将乒乓球移动标准轨迹与乒乓球实际移动路线进行对比，得到轨迹对比结果；
偏差获取模块9，与中央控制模块5连接，用于通过偏差获取程序依据轨迹对比结果进行轨迹偏差的获取；
偏差预警模块10，与中央控制模块5连接，用于通过偏差预警程序依据获取的轨迹偏差进行预警。
如图2所示，本发明实施例提供的精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练方法包括以下步骤：
S101，通过训练室图像采集模块利用设置在乒乓球训练室内墙上的可旋转摄像头进行乒乓球训练室内不同角度的图像的采集，得到乒乓球训练室图像；通过图像去噪模块利用图像去噪程序对采集的乒乓球训练室图像进行去噪，得到去噪后的乒乓球训练室图像；
S102，通过图像分析模块利用图像分析程序对获取的去噪后的乒乓球训练室图像进行分析，得到图像分析结果；所述图像分析结果包括乒乓球球台位置信息、训练者位置信息以及乒乓球实际移动路线；
S103，通过发球点实时确定模块利用发球点实时确定程序依据获取的图像分析结果进行乒乓球的发球点的确定，得到实时的乒乓球发球点；通过中央控制模块通过主控机对各连接模块的运行进行控制，保证各个模块正常运行；
S104，通过标准轨迹获取模块利用标准轨迹获取程序进行乒乓球移动标准轨迹的获取；通过显示模块利用显示器进行乒乓球训练室图像、图像分析结果、乒乓球发球点以及乒乓球移动标准轨迹的显示；
S105，通过轨迹对比模块利用轨迹对比程序将乒乓球移动标准轨迹与乒乓球实际移动路线进行对比，得到轨迹对比结果；
S106，通过偏差获取模块利用偏差获取程序依据轨迹对比结果进行轨迹偏差的获取；通过偏差预警模块利用偏差预警程序依据获取的轨迹偏差进行预警。
本发明实施例提供的通过设置在乒乓球训练室内墙上的可旋转摄像头进行乒乓球训练室内不同角度的图像的采集，得到乒乓球训练室图像，包括：获取特征数据平面图，利用图像转换矩阵，将所述特征数据平面图转换为数据平面图。
如图3所示，本发明实施例提供的图像转换矩阵的获取方法为：
S201，获取目标实际位置坐标、目标数据平面坐标和目标特征数据平面坐标；
S202，利用所述目标数据平面坐标，计算出相应的光轴空间距离；
S203，对获取的旋转矩阵、平移矩阵、所述目标实际位置坐标、所述目标数据平面坐标、所述目标特征数据平面坐标和所述光轴空间距离进行汇总，得到计算信息；
S204，通过计算信息求解出所述图像转换矩阵。
本发明实施例提供的将所述特征数据平面图转换为数据平面图，包括：
将所述特征数据平面图的特征数据平面坐标代入所述图像转换矩阵，生成所述数据平面图的数据平面坐标，得到所述数据平面图；
其中，所述图像转换矩阵为：Xn"＝aNXn'；
式中，Xn"表示所述特征数据平面图中数据平面坐标，aN表示所述图像转换矩阵中与数据平面坐标对应的图像转换参数，Xn'表示所述数据平面图中数据平面坐标。
如图4所示，本发明实施例提供的通过计算信息求解出所述图像转换矩阵，包括：
S301，将获取的计算信息代入图像转换公式，对所述图像转换公式进行变换，得到显性特征参数矩阵和坐标参数矩阵；
S302，利用所述显性特征参数矩阵和所述坐标参数矩阵，计算出显性特征参数；
S303，利用所述显性特征参数、所述目标实际位置坐标、所述目标实际位置坐标和所述目标数据平面坐标，计算出所述图像转换矩阵。
本发明实施例提供的图像转换公式为：
Figure BDA0002960119770000111
所述显性特征参数矩阵为：F＝[t11t12t21t22r1r2]T；
所述坐标参数矩阵为：
Figure BDA0002960119770000112
式中，λn表示深度因子，sn表示所述目标实际位置坐标与所述目标数据平面坐标之间的向量，f(ρn)表示匹配误差函数，Sn表示所述目标实际位置坐标投影到所述特征数据平面坐标的投影系数矩阵，Xn表示所述目标实际位置坐标，rn表示平移矩阵，F表示所述显性特征参数矩阵，G表示所述坐标参数矩阵，xn'和yn'表示所述目标数据平面坐标，xn和yn表示所述目标实际位置坐标，[t1n,t2n,t3n]表示旋转矩阵。
本发明实施例提供的对所述图像转换公式进行变换，得到显性特征参数矩阵和坐标参数矩阵，包括：
对所述图像转换公式进行等式变换，消除所述深度因子，得到图像转换变换公式，将所述图像转换变换公式展开，得到第一方程、第二方程和第三方程，对所述第一方程、所述第二方程和所述第三方程进行整合，得到所述显性特征参数矩阵和所述坐标参数矩阵。
本发明实施例提供的图像转换变换公式为：
Figure BDA0002960119770000121
所述第一方程为：xn'·(t31xn+t32yn+r3)-f(ρn)(t21xn+t22yn+r2)＝0；
所述第二方程为：f(ρn)·(t11xn+t12yn+r1)-yn'(t31xn+t32yn+r3)＝0；
所述第三方程为：xn'·(t21xn+t22yn+r2)-yn'(t11xn+t12yn+r1)＝0。
如图5所示，本发明实施例提供的通过图像去噪程序对采集的乒乓球训练室图像进行去噪，得到去噪后的乒乓球训练室图像，包括：
S401，将采集的乒乓球训练室图像作为待处理的含噪图像，对待处理的含噪图像进行多层小波分解，获得对应的多层小波系数；
S402，根据所述多层小波系数的总数和每层小波系数对应的层序数，确定每层小波系数对应的噪声阈值；
S403，利用基于所述多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数，对所述多层小波系数进行去噪处理；
S404，利用去噪处理后的多层小波系数重构所述含噪图像对应的原始图像。
本发明实施例提供的对待处理的含噪图像进行多层小波分解，获得对应的多层小波系数，包括：
获得尺度函数和平移基函数；
对所述含噪图像进行多层小波分解，得到：
Figure BDA0002960119770000131
Figure BDA0002960119770000132
二维函数f(x,y)表示含噪图像，j0是任意的开始尺度，
Figure BDA0002960119770000135
为尺度j0的f(x,y)的近似系数，Wψ i(j，m，n)为尺度j的f(x,y)的方向系数，j是尺度；
根据
Figure BDA0002960119770000136
和Wψ i(j，m，n)，获得所述多层小波系数；
其中，N＝M＝2J，j＝0，1，2，...，J-1，且m，n＝0，1，2，...，2j-1；H表示水平方向，V表示垂直方向，D表示对角线方向。
本发明实施例提供的确定每层小波系数对应的噪声阈值包括：
根据公式
Figure BDA0002960119770000133
确定每层小波系数对应的噪声阈值；
其中，g为所述含噪图像的小波系数的总数，k为对应的分解层序数，λk为对所述含噪图像进行g层小波分解后第k层的噪声阈值，δk＝median(|(wpq)k|)/0.6745，(wpq)k表示小波分解后第k层的水平、垂直和对角线方向上的高频系数。
本发明实施例提供的利用去噪处理后的多层小波系数重构所述含噪图像对应的原始图像，包括：
Figure BDA0002960119770000134
其中，f′(x，y)表示原始图像。
以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统，其特征在于，所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统包括：
训练室图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过设置在乒乓球训练室内墙上的可旋转摄像头进行乒乓球训练室内不同角度的图像的采集，得到乒乓球训练室图像；
所述通过设置在乒乓球训练室内墙上的可旋转摄像头进行乒乓球训练室内不同角度的图像的采集，得到乒乓球训练室图像，包括：获取特征数据平面图，利用图像转换矩阵，将所述特征数据平面图转换为数据平面图；
所述图像转换矩阵的获取方法为：
获取目标实际位置坐标、目标数据平面坐标和目标特征数据平面坐标；
利用所述目标数据平面坐标，计算出相应的光轴空间距离；
对获取的旋转矩阵、平移矩阵、所述目标实际位置坐标、所述目标数据平面坐标、所述目标特征数据平面坐标和所述光轴空间距离进行汇总，得到计算信息；
通过计算信息求解出所述图像转换矩阵；
所述通过计算信息求解出所述图像转换矩阵，包括：
将获取的计算信息代入图像转换公式，对所述图像转换公式进行变换，得到显性特征参数矩阵和坐标参数矩阵；所述图像转换公式为：
Figure FDA0002960119760000011
利用所述显性特征参数矩阵和所述坐标参数矩阵，计算出显性特征参数；
所述显性特征参数矩阵为：F＝[t11 t12 t21 t22 r1 r2]T；
所述坐标参数矩阵为：
Figure FDA0002960119760000012
式中，λn表示深度因子，sn表示所述目标实际位置坐标与所述目标数据平面坐标之间的向量，f(ρn)表示匹配误差函数，Sn表示所述目标实际位置坐标投影到所述特征数据平面坐标的投影系数矩阵，Xn表示所述目标实际位置坐标，rn表示平移矩阵，F表示所述显性特征参数矩阵，G表示所述坐标参数矩阵，xn'和yn'表示所述目标数据平面坐标，xn和yn表示所述目标实际位置坐标，[t1n,t2n,t3n]表示旋转矩阵；
利用所述显性特征参数、所述目标实际位置坐标、所述目标实际位置坐标和所述目标数据平面坐标，计算出所述图像转换矩阵；
所述将所述特征数据平面图转换为数据平面图，包括：
将所述特征数据平面图的特征数据平面坐标代入所述图像转换矩阵，生成所述数据平面图的数据平面坐标，得到所述数据平面图；
其中，所述图像转换矩阵为：Xn"＝aNXn'；
式中，Xn"表示所述特征数据平面图中数据平面坐标，aN表示所述图像转换矩阵中与数据平面坐标对应的图像转换参数，Xn'表示所述数据平面图中数据平面坐标；
图像去噪模块，与中央控制模块连接，用于通过图像去噪程序对采集的乒乓球训练室图像进行去噪，得到去噪后的乒乓球训练室图像；包括：
将采集的乒乓球训练室图像作为待处理的含噪图像，对待处理的含噪图像进行多层小波分解，获得对应的多层小波系数；
根据所述多层小波系数的总数和每层小波系数对应的层序数，确定每层小波系数对应的噪声阈值；
利用基于所述多层小波系数对应的多个噪声阈值的小波阈值去噪函数，对所述多层小波系数进行去噪处理；
利用去噪处理后的多层小波系数重构所述含噪图像对应的原始图像；
所述对待处理的含噪图像进行多层小波分解，获得对应的多层小波系数，包括：
获得尺度函数和平移基函数；
对所述含噪图像进行多层小波分解，得到：
Figure FDA0002960119760000031
Figure FDA0002960119760000032
二维函数f(x,y)表示含噪图像，j0是任意的开始尺度，
Figure FDA0002960119760000033
为尺度j0的f(x,y)的近似系数，Wψ i(j，m，n)为尺度j的f(x,y)的方向系数，j是尺度；
根据
Figure FDA0002960119760000034
和Wψ i(j，m，n)，获得所述多层小波系数；
其中，N＝M＝2J，j＝0，1，2，...，J-1，且m，n＝0，1，2，...，2j-1；H表示水平方向，V表示垂直方向，D表示对角线方向；
所述确定每层小波系数对应的噪声阈值包括：
根据公式
Figure FDA0002960119760000035
确定每层小波系数对应的噪声阈值；
其中，g为所述含噪图像的小波系数的总数，k为对应的分解层序数，λk为对所述含噪图像进行g层小波分解后第k层的噪声阈值，δk＝median(|(wpq)k|)/0.6745，(wpq)k表示小波分解后第k层的水平、垂直和对角线方向上的高频系数；
所述利用去噪处理后的多层小波系数重构所述含噪图像对应的原始图像，包括：
Figure FDA0002960119760000036
其中，f′(x，y)表示原始图像；
图像分析模块，与中央控制模块连接，用于通过图像分析程序对获取的去噪后的乒乓球训练室图像进行分析，得到图像分析结果；所述图像分析结果包括乒乓球球台位置信息、训练者位置信息以及乒乓球实际移动路线；
发球点实时确定模块，与中央控制模块连接，用于通过发球点实时确定程序依据获取的图像分析结果进行乒乓球的发球点的确定，得到实时的乒乓球发球点；
中央控制模块，与训练室图像采集模块、图像去噪模块、图像分析模块、发球点实时确定模块连接，用于通过主控机对各连接模块的运行进行控制，保证各个模块正常运行。
2.如权利要求1所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统，其特征在于，所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统还包括：
标准轨迹获取模块，与中央控制模块连接，用于通过标准轨迹获取程序进行乒乓球移动标准轨迹的获取；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器进行乒乓球训练室图像、图像分析结果、乒乓球发球点以及乒乓球移动标准轨迹的显示；
轨迹对比模块，与中央控制模块连接，用于通过轨迹对比程序将乒乓球移动标准轨迹与乒乓球实际移动路线进行对比，得到轨迹对比结果；
偏差获取模块，与中央控制模块连接，用于通过偏差获取程序依据轨迹对比结果进行轨迹偏差的获取；
偏差预警模块，与中央控制模块连接，用于通过偏差预警程序依据获取的轨迹偏差进行预警。
3.如权利要求1所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统，其特征在于，所述对所述图像转换公式进行变换，得到显性特征参数矩阵和坐标参数矩阵，包括：
对所述图像转换公式进行等式变换，消除所述深度因子，得到图像转换变换公式，将所述图像转换变换公式展开，得到第一方程、第二方程和第三方程，对所述第一方程、所述第二方程和所述第三方程进行整合，得到所述显性特征参数矩阵和所述坐标参数矩阵。
4.如权利要求3所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统，其特征在于，所述图像转换变换公式为：
Figure FDA0002960119760000051
所述第一方程为：xn'·(t31xn+t32yn+r3)-f(ρn)(t21xn+t22yn+r2)＝0；
所述第二方程为：f(ρn)·(t11xn+t12yn+r1)-yn'(t31xn+t32yn+r3)＝0；
所述第三方程为：xn'·(t21xn+t22yn+r2)-yn'(t11xn+t12yn+r1)＝0。
5.一种精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练方法，其特征在于，所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练方法包括以下步骤：
步骤一，利用设置在乒乓球训练室内墙上的可旋转摄像头进行乒乓球训练室内不同角度的图像的采集，得到乒乓球训练室图像；利用图像去噪程序对采集的乒乓球训练室图像进行去噪，得到去噪后的乒乓球训练室图像；
步骤二，利用图像分析程序对获取的去噪后的乒乓球训练室图像进行分析，得到图像分析结果；所述图像分析结果包括乒乓球球台位置信息、训练者位置信息以及乒乓球实际移动路线；
步骤三，利用发球点实时确定程序依据获取的图像分析结果进行乒乓球的发球点的确定，得到实时的乒乓球发球点；通过主控机对各连接模块的运行进行控制，保证各个模块正常运行；
步骤四，利用标准轨迹获取程序进行乒乓球移动标准轨迹的获取；利用显示器进行乒乓球训练室图像、图像分析结果、乒乓球发球点以及乒乓球移动标准轨迹的显示；
步骤五，利用轨迹对比程序将乒乓球移动标准轨迹与乒乓球实际移动路线进行对比，得到轨迹对比结果；
步骤六，利用偏差获取程序依据轨迹对比结果进行轨迹偏差的获取；利用偏差预警程序依据获取的轨迹偏差进行预警。
6.如权利要求5所述的精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练方法，其特征在于，所述步骤一通过设置在乒乓球训练室内墙上的可旋转摄像头进行乒乓球训练室内不同角度的图像的采集，得到乒乓球训练室图像，包括：获取特征数据平面图，利用图像转换矩阵，将所述特征数据平面图转换为数据平面图。
7.如权利要求6所述的精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练方法，其特征在于，本发明实施例提供的图像转换矩阵的获取方法为：
获取目标实际位置坐标、目标数据平面坐标和目标特征数据平面坐标；
利用所述目标数据平面坐标，计算出相应的光轴空间距离；
对获取的旋转矩阵、平移矩阵、所述目标实际位置坐标、所述目标数据平面坐标、所述目标特征数据平面坐标和所述光轴空间距离进行汇总，得到计算信息；
通过计算信息求解出所述图像转换矩阵。
8.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求6～7任意一项所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练方法。
9.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求6～7任意一项所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练方法。
10.一种精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练设备，其特征在于，所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练设备搭载1～4任意一项所述精准收集及分析的乒乓球轨迹的辅助训练系统。
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