[发明专利]一种基于Kinect的羽毛球动作指导系统

摘要

本发明公开了一种基于Kinect的羽毛球动作指导系统，包括预处理模块，采用微软的kinect体感设备，通过kinectSDK跟踪用户动作，获得人体的骨架特征；相似性测量模块，将获取的用户的骨架特征与标准羽毛球动作的骨架特征匹配进行相似性测量；动作评价与展示模块，对相似性测量模块获得的用户动作姿势和标准动作姿势匹配的动作时间段进行距离比较，从而得出用户动作和标准动作序列相对应位置的各个关节点之间的距离差异，并将结果在屏幕上展示。本发明中，用户不需要穿戴有传感器的衣物，同时在不需要教练的情况下跟着视频自助的学习羽毛球的标准动作，从而提高自己的羽毛球挥拍动作准确性。

主权项

1.一种基于Kinect的羽毛球动作指导系统，其特征在于，包括预处理模块，采用微软的kinect体感设备，通过kinectSDK跟踪用户动作，获得人体的骨架特征；所述骨架特征包括全局躯干特征和局部关节点特征；相似性测量模块，将获取的用户的骨架特征与标准羽毛球动作的骨架特征匹配进行相似性测量；所述相似性测量包括以下步骤：S3.1定义用户的骨架特征与标准羽毛球动作之间的距离：令用户的姿势为A，标准羽毛球动作的姿势为B；姿势A的骨架特征与姿势B的骨架特征之间的距离其中ΔTD(A,B)是由姿势A和B的躯干方向定义的全局骨架差异，具体计算公式如下：其中Δα(A,B)，Δβ(A,B)，Δγ(A,B)表示的是姿势A和B之间的全局骨架特征在欧拉角(α,β,γ)上的差异；ΔJi(A,B)是姿势A和B之间第i个局部关节点的骨架差异，wi表示第i个局部关节点对于局部差异的影响权重；i＝1,2,3…K；K是考虑的局部关节点的总数目；Δθ_i(A,B)和表示姿势A和B之间第i个局部关节点的θ,的差异，其值范围是0≤Δθ_i(A,B),S3.2对用户动作进行动作序列的匹配以消除时间维度上的差异；S3.3每采集到一个用户动作并从中提取特征并和标准动作进行动作匹配，找到它们各自相对距离近的动作，从而得出上一帧获取的用户动作在时间维度上与标准动作匹配的动作时间段；动作评价与展示模块，对相似性测量模块获得的用户动作姿势和标准动作姿势匹配的动作时间段进行距离比较，从而得出用户动作和标准动作序列相对应位置的各个关节点之间的距离差异，并将结果在屏幕上展示；所述全局躯干特征为采用五个关节点建模而成的躯干方向信息，所述五个关节点为躯干中心，左肩膀，右肩膀，左髋部和右髋部；具体建模过程为：对笛卡尔坐标系中的5个关节点在坐标轴[X,Y,Z]进行主成分分析；获得的主成分作为躯干方向的3个坐标轴，从而得出旋转后的坐标系：[X',Y',Z']；得到的每个坐标轴是3维的向量，结果描述全局躯干方向的是一个9维的特征；通过3个欧拉角(α,β,γ)来表示躯干方向；欧拉角表示为初始笛卡尔坐标系关于3个坐标轴[X,Y,Z]循序旋转的角度,公式如下：[R][XYZ]＝[X'Y'Z']其中R为旋转矩阵，表示两个坐标系之间的旋转变换，[X,Y,Z]是关节点的坐标数据，[X',Y',Z']是经过主成分分析后的关节点坐标数据；通旋转矩阵R通过如下公式进行计算：最终欧拉角(α,β,γ)通过下面公式进行计算：α＝tan‑1(r21/r11)γ＝tan‑1(r32/r33)；所述局部关节点特征包括左肩膀，左肘，左手，右肩膀，右肘，右手，左髋部，左膝，左脚，右髋部，右膝，右脚；采用两个关节点的相对旋转来描述局部关节点之间的相对关系。