基于神经网络的物联网技术在篮球训练中的应用 - - 运动捕捉和伤害预防
1Hui Shang Vocational College, Hefei 230022, China.
Preventive medicine
|August 13, 2023
概括
防止篮球伤害需要准确的运动捕捉. 本研究引入了多视角深度学习框架,以改善3D人体姿势估计,增强篮球运动分析和伤害预防策略.
科学领域:
- 运动科学 运动科学 运动科学
- 计算机视觉 计算机视觉
- 生物力学 生物力学
背景情况:
- 篮球涉及动态的运动,导致频繁的伤害.
- 准确的运动捕捉对于篮球中伤害预防至关重要.
- 现有的机器视觉系统面临着挑战,例如在人类运动捕捉中出现阻塞.
研究的目的:
- 为篮球开发一个先进的人类运动轨迹捕获算法框架.
- 解决当前运动捕捉系统的局限性,特别是阻塞问题.
- 为了提高体育环境中3D人体姿势估计的准确性.
主要方法:
- 设计了一个多视角的人类运动轨迹捕获算法框架.
- 利用基于深度学习的2D人类姿势估计算法来定位关节点.
- 集成的多视角摄像头提供信息来重建3D联合点分布.
- 应用神经网络和物联网 (IoT) 设备用于移动捕捉.
主要成果:
- 从多个角度成功估计了2D联合点位置.
- 使用相机姿势知识,将2D关节数据转换为准确的3D空间分布.
- 获得了对目标人体3D姿势的可靠最终评估结果.
- 展示了神经网络和物联网在开发篮球运动捕捉系统中的应用.
结论:
- 拟议的多视角框架有效地克服了人类运动捕捉中的封闭挑战.
- 深度学习和多视图几何学的集成显著提高了3D姿势估计的准确性.
- 这项研究推动了篮球运动捕捉系统的发展,有助于预防伤害和性能分析.
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