[发明专利]一种拳击动作识别方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种拳击动作识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

利用设置在手腕处的传感器采集拳击动作数据，并进行数据预处理，得到预处理后的动作数据；

对预处理后的动作数据采用动作段提取算法提取单次动作段；

对提取出的单次动作段进行横向标准化和纵向标准化；

实现单次动作段的识别、评价。

2.根据权利要求1所述的一种拳击动作识别方法，其特征在于，所述利用设置左右手手腕处的传感器采集拳击动作数据，并进行数据预处理，其中数据预处理包括N次加权移动平滑、巴特沃斯滤波器或均值滤波算法。

3.根据权利要求1所述的一种拳击动作识别方法，其特征在于，对预处理后的动作数据采用动作段提取算法提取单次动作段，其中动作段提取算法包括隐马尔可夫模型无监督概率分割算法、滑动窗口方差或矢量和阈值法/角速度阈值法。

4.根据权利要求1所述的一种拳击动作识别方法，其特征在于，所述对提取出的单次动作段进行横向标准化和纵向标准化，具体包括：

横向标准化包括插值和运动周期横向标准化算法；对于动作段数据段长度小于设定值的动作段进行插值，使其扩展到设定值长度；对于动作段数据段长度大于设定值的动作段进行运动周期横向标准化算法进行处理，使其缩减到设定值长度；

纵向标准化为使用最小-最大定标器将数据缩放到[-1,1]中。

5.根据权利要求1所述的一种拳击动作识别方法，其特征在于，所述实现单次动作段的识别、评价，具体包括：

采用皮尔逊相关系数、动态时间规整的模板匹配算法进行模板匹配，得到各动作匹配度，确定动作类别及匹配度输出，并以匹配度作为动作标准性的评价指标。

6.根据权利要求1所述的一种拳击动作识别方法，其特征在于，所述实现单次动作段的识别、评价，具体包括：

采用训练好的隐马尔科夫模型进行单次动作段的识别，并以训练好的隐马尔科夫模型的输出值作为动作标准性的评价指标。

7.一种拳击动作识别系统，其特征在于，包括：

动作采集单元：利用设置在左右手手腕处的传感器采集拳击动作数据，并进行数据预处理，得到预处理后的动作数据；

单次动作提取单元：对预处理后的动作数据采用动作段提取算法提取单次动作段；

单次动作标准化单元：对提取出的单次动作段进行横向标准化和纵向标准化；

动作识别单元：实现单次动作段的识别、评价。

8.一种拳击动作识别的电子设备，其特征在于，包括：

数据采集模块，可穿戴拳击手套，左右拳击手套均装有无线蓝牙六轴传感器；

拳击动作识别APP模块，与数据采集模块通过蓝牙进行通信，执行：

采集拳击动作数据，并进行数据预处理，得到预处理后的动作数据；

对预处理后的动作数据采用动作段提取算法提取单次动作段；

对提取出的单次动作段进行横向标准化和纵向标准化；

实现单次动作段的识别、评价，并显示结果。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的方法步骤。