[发明专利]一种基于视频图像分析处理系统及装置

说明书

本发明公开了一种基于视频图像分析处理系统及装置，属于视频图像处理技术领域；本发明系统包括采集单元、用户终端、分析单元；本发明利用传感数据和视频分析处理两种模式，将传感数据与视频数据进行融合，实现多元数据融合，为用户提供更多的运动数据，弥补运动时的不确定性，解决现有技术中视频数据过于单一，精度不足，无法量化数据，为定制化方案提供建议的缺陷；本发明还提出两种采用惯性测量单元能够检测六轴数据，弥补现有技术中精度不足的问题；还利用视频分析技术提取棒球被击打时合外力的作用时间，反向演算击球时球所受的重力在内的所有外力的合力，提供挥棒时的发力数据，并将其与视频数据融合，进一步实现可视化处理。

技术领域

本发明属于视频图像处理技术领域，特别涉及一种基于视频图像分析处理系统及装置。

背景技术

棒球最早起源于15世纪，即当时流行于英国的板桨球。后来传到美国。1839年，美国纽约州古帕斯敦举行了首次棒球比赛。1978年，国际棒联得到国际奥委会的承认，国际棒球联合会于1994年将总部设在瑞士洛桑。1992年棒球被列入奥运会比赛项目。对于球员训练而言，传统的棒球培训以教练为主，教练通过球员运动时的动作、姿态、球的距离等定制训练方案，但这种方式过于主观，很多数据和参数受限于人主观因素的影响，往往最后事倍功半；现如今越来越多的国内外研究者将视线聚焦在辅助训练系统的研发，其中针对高尔夫球运动所占的比重最大。高尔夫球运动的辅助训练系统应用于棒球是可行的，但是目前的现有技术来看，缺陷也较为明显；

如“CN201810555225.1一种基于学生运动的运动辅助系统、方法、装置及介质”以及“CN201910683497.4一种基于姿态比对的高尔夫挥杆动作评分估计方法”提出的系统及方法，上述两个现有技术是单纯通过视频处理，利用算法将用户的姿态与标准数据库中的标准姿态进行评分，这样的方法固然可以利用算法的优势进行实现，但缺点也很突出，即忽略了个体的差异性，人与人之间的肌肉发力情况、姿态的变化情况各不相同，实际得到的分数并不相同，如果依靠标准数据库来处理评分，则无法保证每个人能够根据其本身的特性进行训练；现有技术的Zepp装置一定程度解决了数据反馈的问题，但其采用三轴陀螺仪，数据精度还存在一定的问题；同时上述的现有技术只能依据姿态和标准库进行匹配，没有将数据和视频进行融合过渡，无法提供有效的数据反馈，那么现有技术中的方案只能机械性的提示用户姿态和标准姿态的差异和视频回放的功能；同时标准姿态往往是某个独特的人在某个特殊情况下得出的最标准的结果，无法将标准姿态量化为数据，套用至用户自身，进行定制化训练。

发明内容

(一)要解决的技术问题

解决现有技术中视频数据过于单一，精度不足，无法量化数据，为定制化方案提供建议的缺陷。

(二)技术方案

本发明通过如下技术方案实现：一种基于视频图像分析处理系统；包括采集单元、用户终端、分析单元；

分析单元与采集装置及用户终端通讯连接；

所述采集单元包括至少一个视频图像采集装置以及至少一个传感装置；

所述用户终端为至少一个用于信息接收及可视化展示的装置；

所述分析单元包括：动作数据库、传感器数据库、视频数据库。

作为上述方案的进一步说明，所述动作数据库包括动作采集单元及关节点提取单元；用于通过检测算法提取用户在视频中的人体关节点，并将关节点反馈至视频数据库。

作为上述方案的进一步说明，所述传感器数据库包括传感器数据采集单元及关节点提取单元；用于将获得的传感器数据与其对应的人体关节点进行配对，并将关节点反馈至视频数据库。

作为上述方案的进一步说明，所述视频数据库包括视频预处理单元、帧间配对单元、可视化处理单元、捕捉单元；用于将采集单元获得的视频图像进行预处理、视频帧间的匹配及用户动作后相应物体变化状态的捕捉，最后将数据融合进行可视化处理。