【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能体育，尤其是一种基于图像分析的投篮训练系统及方法。
技术介绍
1、在篮球运动中，投篮是得分的主要方式之一。投篮的目标是将球准确地投入对方的篮筐，从而得分。投篮要求运动员具备良好的身体协调性、准确的眼力和精准的控制力。投篮时，运动员需要准确定位目标，调整身体姿势，利用适当的力量和角度投出球，使其经过篮筐并落入篮网。
2、传统的投篮训练往往依赖于教练的肉眼观察和评判，容易受主观因素影响，难以准确评估用户的投篮动作准确性，近几年通过对体育训练赋予智能化功能，可以使得体育运动的训练变得更加高效，但目前的篮球投篮训练系统在模拟对手防守方面无法提供多变的模拟训练方法，导致训练者对真实对手的应对能力存在一定的差距。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决上述存在的技术问题，提供一种基于图像分析的投篮训练系统及方法。
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、一种基于图像分析的投篮训练系统，包括动作追踪模块、动作分析模块、模拟训练模块、辅助调节模块和训练反馈模块，所述动作追踪模块输出端与动作分析模块输入端连接，所述动作分析模块输出端分别与模拟训练模块和辅助调节模块输入端连接，所述模拟训练模块输出端与训练反馈模块输入端连接，所述训练反馈模块输出端与辅助调节模块输入端连接；
4、本专利技术的目的及解决其技术问题还可采用以下技术措施进一步实现。
5、进一步地，所述动作追踪模块包括动作捕捉摄像头、人体关节识别单元和动作图像转化单
6、所述动作捕捉摄像头实时捕捉用户投篮过程中的视频图像，并将视频图像分别传输至人体关节识别单元与动作图像转化单元；
7、所述人体关节识别单元对捕捉到的视频图像进行处理和分析，识别用户身体的关键关节点，如手腕、肘部、膝盖，并将关节点数据传输至动作图像转化单元；
8、所述动作图像转化单元将识别到的关键关节点和用户投篮动作对应起来，生成动作图像序列，将动作图像序列传输至动作分析模块，用于后续的动作分析和训练模拟；
9、进一步地，所述动作分析模块包括动作时序分析单元、动作角度分析单元和动作标准判定单元；
10、所述动作时序分析单元对投篮动作进行时序分析，包括起始时间、持续时间、动作的加速度和减速度；
11、所述动作角度分析单元分析用户投篮动作中关键关节点的角度变化，如手臂与身体的夹角、手部与篮筐的夹角；
12、所述动作标准判定单元设定合理的投篮动作标准，通过对用户投篮动作的时序和角度进行比对，将动作数据传输至模拟训练模块与辅助调节模块；
13、进一步地，所述模拟训练模块包括篮球轨迹模拟单元和模拟比赛单元；
14、所述篮球轨迹模拟单元根据用户的投篮参数，如力度、角度，利用物理模拟算法模拟篮球在空中的飞行轨迹；
15、所述模拟比赛单元模拟比赛场景、对手防守，提供与实际比赛相似的训练环境，并生成模拟训练数据，传输至训练反馈模块；
16、进一步地，所述辅助调节模块包括弧度辅助调节单元、力度辅助调节单元、运动员心理辅助单元和音响提示器；
17、所述弧度辅助调节单元根据用户的投篮姿势和动作数据，提供实时反馈和提示，帮助用户调整投篮的弧度，可以通过音响提示器，提醒用户是否需要加大或减小投篮弧度，以达到更准确的投篮目标；
18、所述力度辅助调节单元根据用户的投篮姿势、动作数据和篮球轨迹模拟，提供实时反馈和建议，帮助用户掌握投篮力度；
19、所述运动员心理辅助单元通过声音、图像方式，提供心理辅助和鼓励，帮助用户保持积极的心态、自信和专注度，以应对比赛压力和心理障碍；
20、所述音响提示器通过声音提示或语音引导，提供实时指导、鼓励和反馈；
21、如，可以通过音响提示器发出声音信号，指示用户何时投篮、投篮动作是否正确、轨迹是否准确等，以辅助用户进行训练和调整；
22、进一步地，所述训练反馈模块包括数据统计单元、数据分析单元和实时反馈单元；
23、所述数据统计单元记录用户的动作数据，包括投篮次数、命中次数、命中率，整合为数据集，传输至数据分析单元；
24、所述数据分析单元对用户的投篮数据进行分析，包括命中率的趋势、投篮角度的变化；
25、所述实时反馈单元根据用户的投篮动作和投篮命中结果，提供实时投篮动作标准度反馈和评估。
26、一种基于图像分析的投篮训练方法，包括以下步骤：
27、s1、使用摄像设备或传感器捕捉投篮动作的图像数据和相关数据，包括球员位置、球的轨迹；
28、s2、对采集到的视频数据进行分析和处理，实现对投篮者动作的追踪和识别，获取关键关节点的位置和姿态信息；
29、s3、基于追踪结果，进行动作分析，提取关键指标，如手臂角度、身体姿势、投篮角度；
30、s4、根据动作分析的结果，利用模拟数据，生成模拟防守对手；
31、s5、根据投篮者的实际情况，提供针对性的辅助调节建议，如调整投篮姿势、改进手部位置；
32、s6、根据投篮动作的分析结果和辅助调节建议，提供实时的训练反馈，帮助投篮者改进技术；
33、s7、基于分析和反馈结果，制定个性化的训练计划，并跟踪投篮者的进步和训练进度。
34、本专利技术相比现有技术而言，具有以下有益效果：
35、1、本专利技术通过设置动作捕捉模块与动作分析模块，实时捕捉用户投篮过程中的视频图像，并将其传输至动作分析模块进行处理和分析，准确捕捉和分析用户的投篮动作，并识别用户身体的关键关节点，对投篮动作进行时序分析，并通过对用户投篮动作的时序和角度进行比对，判断用户的动作是否符合标准，帮助用户了解自己的投篮动作是否正确，并提供训练和改进的反馈意见，解决了传统的投篮训练往往依赖于教练的肉眼观察和评判，容易受主观因素影响，难以准确评估用户的投篮动作准确性的问题；
36、2、本专利技术通过设置模拟训练模块，载入虚拟对手运动数据，提供模拟对手防守场景，增加投篮训练的难度和真实感，培养对不同防守策略的适应能力，提高在实际比赛中应对对手防守的能力，通过防守成功判定和进攻能力分析，训练者可以得到实时的反馈和评估，有助于训练者了解自己的进攻能力、找出不足之处并进行针对性的训练和改进，同时使训练更加有趣和挑战性，激发训练者的兴趣和动力，有助于提高训练的积极性和效果，解决了现有技术在模拟对手防守方面无法提供多变的模拟训练方法，导致训练者对真实对手的应对能力存在一定的差距的问题。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于图像分析的投篮训练系统，其特征在于：包括动作追踪模块、动作分析模块、模拟训练模块、辅助调节模块和训练反馈模块，所述动作追踪模块输出端与动作分析模块输入端连接，所述动作分析模块输出端分别与模拟训练模块和辅助调节模块输入端连接，所述模拟训练模块输出端与训练反馈模块输入端连接，所述训练反馈模块输出端与辅助调节模块输入端连接；
2.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的投篮训练系统，其特征在于：所述动作追踪模块包括动作捕捉摄像头、人体关节识别单元和动作图像转化单元；
3.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的投篮训练系统，其特征在于：所述动作分析模块包括动作时序分析单元、动作角度分析单元和动作标准判定单元；
4.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的投篮训练系统，其特征在于：所述模拟训练模块包括篮球轨迹模拟单元和模拟比赛单元；
5.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的投篮训练系统，其特征在于：所述辅助调节模块包括弧度辅助调节单元、力度辅助调节单元、运动员心理辅助单元和音响提示器；
6.根据权利要求1所述的一种基于图
7.根据权利要求4所述的一种基于图像分析的投篮训练系统，其特征在于：所述模拟对手防守的方法具体为：
8.一种基于图像分析的投篮训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像分析的投篮训练系统，其特征在于：包括动作追踪模块、动作分析模块、模拟训练模块、辅助调节模块和训练反馈模块，所述动作追踪模块输出端与动作分析模块输入端连接，所述动作分析模块输出端分别与模拟训练模块和辅助调节模块输入端连接，所述模拟训练模块输出端与训练反馈模块输入端连接，所述训练反馈模块输出端与辅助调节模块输入端连接；
2.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的投篮训练系统，其特征在于：所述动作追踪模块包括动作捕捉摄像头、人体关节识别单元和动作图像转化单元；
3.根据权利要求1所述的一种基于图像分析的投篮训练系统，其特征在于：所述动作分析模块包括动作时序分析单元、动作角度分析单元和动作标准判定单元...
【专利技术属性】
技术研发人员：严永坤，
申请(专利权)人：广州市微锋科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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