[发明专利]高尔夫挥杆计数方法、装置及计算机可读存储介质

说明书

本发明实施例涉及高尔夫运动技术领域，公开了一种高尔夫挥杆计数方法、装置及计算机可读存储介质，包括：获取当前传感器数据，并根据当前传感器数据确定用户手腕的当前运动数据；根据学习模型和当前运动数据识别挥杆特征和推杆特征，得到识别结果，学习模型通过根据样本传感器数据确定的用户手腕的多个样本运动数据进行机器学习得到；根据识别结果计算有效杆数。通过本发明提出的高尔夫挥杆计数方法，可以快捷简便地得到目标对象在高尔夫球运动中的有效杆数，使高尔夫球运动的计分更加便捷准确，避免了人力计分可能出现的遗漏与不便，提高了高尔夫球运动的舒适性。

技术领域

本发明实施例涉及高尔夫运动技术领域，具体涉及一种高尔夫挥杆计数方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

目前，随着人们生产生活的进步与生活水平的不断提高，闲暇时光进行户外运动已经成为越来越多人的选择，而在多种户外运动中，高尔夫球作为一项亲近自然、老少咸宜的运动项目深得许多人的喜爱。在高尔夫球运动中，18洞球场的高尔夫比赛的标准杆数一般为72杆，即设置有18个球洞，每个球洞根据其难度设置3到5个标准杆，使18个球洞的标准杆加起来总共72杆，再根据球员完成18个球洞所用的标准杆数与72总标准杆数作对比来评判成绩的优劣。

现有的高尔夫挥杆计数往往由人力手动进行，若在亲友聚会、家庭活动等非比赛场合进行高尔夫球运动，手动计分显得费时费力，尤其在打完所有球洞后，若希望回想某个球洞的成绩，往往也需要提前用纸和笔记录以便于查看回忆，而高尔夫球场上较难寻找到平坦便于纸笔书写的地方，记录分数颇为不便。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种高尔夫挥杆计数方法，用于解决现有技术中存在的问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种高尔夫挥杆计数方法，其特征在于，包括：

获取当前传感器数据，并根据当前传感器数据确定用户手腕的当前运动数据；

根据学习模型和当前运动数据识别挥杆特征和推杆特征，得到识别结果，学习模型通过根据样本传感器数据确定的用户手腕的多个样本运动数据进行机器学习得到；

根据识别结果计算有效杆数。

在一种可选的方式中，当前运动数据包括当前姿态角，所述当前传感器数据包括陀螺仪载体坐标系下的第一当前三轴加速度，所述获取当前传感器数据，并根据所述当前传感器数据确定用户手腕的当前运动数据，进一步包括：

根据四元数法对第一当前三轴加速度计算得到第一微分矩阵；

根据四阶龙格库塔法对第一微分矩阵进行更新计算得到转动四元数矩阵；

对四元数矩阵进行归一化处理得到归一四元数；

根据捷联矩阵对归一四元数进行计算，得到地理坐标系下的第一当前姿态角，将第一当前姿态角作为当前姿态角，第一当前姿态角包括第一俯仰角、第一横滚角与第一航向角。

在一种可选的方式中，当前运动数据包括当前姿态角，所述当前传感器数据包括加速度计载体坐标系下的第二当前三轴加速度和磁力计载体坐标系下的第一当前三轴磁感应强度，所述获取当前传感器数据，并根据所述当前传感器数据确定用户手腕的当前运动数据，进一步包括：

根据捷联矩阵对第二当前三轴加速度进行计算，得到地理坐标系下的第二俯仰角和第二横滚角；

将第一当前三轴磁感应强度转化计算为地理坐标系下的第二当前三轴磁感应强度；

根据第二当前三轴磁感应计算第二航向角，将第二俯仰角、第二横滚角和第二航向角作为第二当前姿态角，将第二当前姿态角作为当前姿态角。