[发明专利]羽毛球击球动作的识别方法、装置和可穿戴设备

说明书

本发明公开了一种羽毛球击球动作的识别方法、装置和可穿戴设备。其中，该方法包括：采集羽毛球运动中手腕的运动轨迹数据；根据运动轨迹数据生成特征数据；将特征数据输入识别模型，由识别模型识别特征数据对应的羽毛球击球动作，其中，识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：特征数据和与该特征数据对应的羽毛球击球动作。本发明解决了相关技术中不能识别羽毛球击球动作的技术问题。

技术领域

本发明涉及运动设备领域，具体而言，涉及一种羽毛球击球动作的识别方法、装置和可穿戴设备。

背景技术

目前为止，绝大多数手环、手表等智能可穿戴设备都具有六轴传感器(三轴加速度计+三轴陀螺仪)可以输出运动轨迹数据，但是这些智能手环、手表等都没有羽毛球运动记录功能，也不能够识别羽毛球击球动作。例如，在羽毛球运动中，不能识别哪些是杀球，哪些是挑球，以及一些其他的羽毛球击球动作。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种羽毛球击球动作的识别方法、装置和可穿戴设备，以至少解决相关技术中不能识别羽毛球击球动作的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种羽毛球击球动作的识别方法，包括：采集羽毛球运动中手腕的运动轨迹数据；根据所述运动轨迹数据生成特征数据；将所述特征数据输入识别模型，由所述识别模型识别所述特征数据对应的羽毛球击球动作，其中，所述识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：特征数据和与该特征数据对应的羽毛球击球动作。

可选地，所述特征数据包括直接特征数据和间接特征数据，根据所述运动轨迹数据生成特征数据包括:从所述运动轨迹数据直接提取特征数据，得到直接特征数据；和/或，将所述运动轨迹数据转化为离散特征数据，得到间接特征数据，其中，所述间接特征数据包括以下至少之一：动作时长，频率，震荡幅度，坡度，峰度。

可选地，根据所述运动轨迹数据生成特征数据还包括：根据羽毛球击球动作的运动特征，设置特征数据阈值；确定所述运动轨迹数据在所述特征数据阈值范围内的所述特征数据。

可选地，还包括，统计所述羽毛球击球动作，得到统计结果；在羽毛球运动中和/或羽毛球运动后，对所述统计结果进行显示和/或语音提示。

可选地，所述羽毛球击球动作包括以下至少之一：杀球，高远球，搓球，挡球，挑球，扑球，钩球，吊球。

可选地，所述运动轨迹数据为三轴运动轨迹数据。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种羽毛球击球动作的识别装置，包括：采集模块，用于采集羽毛球运动中手腕的运动轨迹数据；生成模块，用于根据所述运动轨迹数据生成特征数据；识别模块，用于将所述特征数据输入识别模型，由所述识别模型识别所述特征数据对应的羽毛球击球动作，其中，所述识别模型为使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：特征数据和与该特征数据对应的羽毛球击球动作。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种可穿戴设备，所述设备包括上述中所述的羽毛球击球动作的识别装置。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有程序，其中，在所述程序被处理器运行时使得所述处理器执行上述中任意一项所述的羽毛球击球动作的识别方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的羽毛球击球动作的识别方法。