[发明专利]基于边缘计算的动作捕捉识别评估系统及方法

说明书

本发明涉及动作捕捉技术领域，公开了一种基于边缘计算的动作捕捉识别评估装置与方法，包括可穿戴传感器，可穿戴传感器内设有惯性测量芯片和蓝牙芯片，惯性测量芯片用于采集运动员肢体中的一个或多个运动动作的运动数据；数据处理系统，可穿戴传感器通过蓝牙芯片与数据处理系统数据连接，数据处理系统用于获取可穿戴传感器的运动数据，识别和/或评估正在进行的一个或多个运动动作。本发明的技术方案能够可分析一个或多个肢体运动的运动动作捕捉识别与实时分析，通过智能惯性测量传感器和智能终端设备App及个人计算机、云服务器配合使用，十分方便，易于推广。

技术领域

本发明涉及动作捕捉技术领域，特别涉及一种基于边缘计算的动作捕捉识别评估系统及方法。

背景技术

边缘计算起源于传媒领域，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。动作捕捉，又称运动捕捉，技术涉及尺寸测量、物理空间里物体的定位及方位测定等方面可以由计算机直接理解处理的数据。运动员可以通过智能可穿戴装置捕捉分析他们在运动中使用的一种或多种运动动作(例如，关键，基本和/或经常重复的运动动作)的表现，来寻求改善他们对所选运动的表现。

然而，目前传统的体育运动训练中大多采用的是高速摄像机进行动作捕捉，通常设备的价格较高，且无法实时为运动员的动作进行评估分析和建议。

发明内容

本发明的主要目的是提出一种基于边缘计算的动作捕捉识别评估系统，旨在解决现有的体育运动中采用高速摄像机进行动作识别捕捉，价格高，且无法实时为运动员的动作进行评估分析和建议的技术问题。

为实现上述目的，本发明提出的基于边缘计算的动作捕捉识别评估系统，包括可穿戴传感器，所述可穿戴传感器内设有惯性测量芯片和蓝牙芯片，所述惯性测量芯片用于采集运动员肢体中的一个或多个运动动作的运动数据；以及

数据处理系统，所述可穿戴传感器通过所述蓝牙芯片与所述数据处理系统数据连接，所述数据处理系统用于获取所述可穿戴传感器的运动数据，识别和/或评估正在进行的一个或多个运动动作。

进一步地，所述可穿戴传感器为智能手环，所述智能手环的两端分别设有第一表带和第二表带，所述第一表带的端部设有一通槽，所述第二表带的端部可活动的穿设于所述通槽内设置，所述第一表带沿长度方向间隔的设有多个卡扣孔，所述第二表带的端部的内侧壁凸设有一第二卡扣凸起，所述第二卡扣凸起可拆卸的嵌设于所述卡扣孔内设置。

进一步地，所述惯性测量芯片采用Bosch的BMI160芯片。

进一步地，所述蓝牙芯片采用DA14583蓝牙芯片。

进一步地，所述数据处理系统包括智能移动终端设备、个人计算机以及云服务器，所述智能移动终端设备和个人计算机分别通过所述蓝牙芯片与所述可穿戴传感器无线通信连接，所述云服务器通过网络分别与所述智能移动终端设备和个人计算机通信连接。

本发明还提供一种基于边缘计算的动作捕捉识别评估方法，采用上述系统进行，包括以下步骤：

智能手环传感器采集样本数据；

PC端根据样本数据进行样本特征提取、特征学习与模型训练，生成标准数据库模型；

将PC端生成的数据模型导入智能手环传感器；

智能手环传感器中的惯性测量芯片采集用户数据，获取用户的协调、速度、平衡、力量、敏捷训练数据，并对用户数据清洗去噪处理，统一数据形式，提取特征值；

智能手环传感器中的微处理器将惯性测量芯片提取的用户数据的特征值与标准数据库模型中的特征值进行对比，对用户运动水平分类；以及