基于智慧篮球训练设备的设计与开发研究.pdf

文体用品与科技总第 528 期 2023 年 12 月(上)166SPORTS EQUIPMENT运动装备摘要：对运动员的投篮姿势进行分析和改进对于提高篮球技术至关重要。本研究旨在开发一种名为“篮球基础技术捕捉对比辅助训练系统”的工具，结合视觉处理算法和外骨骼捕捉技术，以捕捉运动员在投篮过程中的关键点位，分析其姿势与标准数据集的差异，并提供专项训练报告，从而改进投篮动作和提高命中率。本项目还集成了微信小程序，为用户提供方便的篮球训练和虚拟动作捕捉技术，以提供沉浸式多人协作训练环境。通过多摄像头、多角度视觉和传感器数据，系统可解决训练资源有限、人员聚集不便以及实时技术指导的问题。该项目在篮球技术改进和培训方面具有潜在价值。关键词：篮球技术 智慧篮球训练设备 视觉处理算法 外骨骼捕捉 虚拟动作捕捉中图分类号：G818 文献标识码：A 文章编号：1006-8902-（2023）-12-166-3-ZL1、研究目的篮球作为一项备受瞩目的体育运动，一直以来都对运动员的技术要求提出了挑战。其中，投篮姿势的准确性和效率对于命中率的提高至关重要。然而，如何提高篮球运动员的投篮技术一直是一项复杂的任务，需要深入的分析和专业的训练。在过去的几年中，随着科技的快速发展，智能设备和计算机视觉技术的应用为应对这一挑战提供了新的机会。本研究旨在探索一种创新的篮球技术训练方法，通过结合视觉处理算法和外骨骼捕捉技术，开发一种名为“篮球基础技术捕捉对比辅助训练系统”的工具，这个系统不仅可以捕捉运动员在投篮过程中的关键点位，还可以分析其姿势与标准数据集的差异，并提供专项训练报告，旨在改进投篮动作并提高命中率。2、研究价值首先，智慧篮球训练设备可以利用传感器和算法，捕捉到运动员的篮球操作细节，记录运动轨迹、投篮力度、球速等信息，通过数据分析为运动员提供精准的训练反馈和建议，使训练更加高效；其次，智慧篮球训练设备可以通过视频分析技术，为运动员提供全面的篮球操作表现评估，包括投篮命中率、失误次数、助攻次数等数据，使教练员能够更加全面地了解运动员的表现，及时调整训练计划，提高训练质量；再次，智慧篮球训练设备可以减少教练员的工作量，减轻他们的负担，让他们有更多的时间和精力投入到高水平篮球运动员的培养中。同时，通过智慧篮球训练设备进行训练也可以减少场地租赁和器材消耗等成本，提高训练的效益。并且，智慧篮球训练设备的开发是科技与体育深度融合的体现，它不仅可以提高篮球训练的效率和水平，还可以为其他体育项目的训练提供借鉴和参考，推动体育事业的快速发展。而且，智慧篮球训练设备的开发涉及到传感器、算法、数据分析等多个领域的技术，其产业链上下游也将因此得到发展。例如，传感器制造商、数据分析公司、软件开发企业等都将受益于智慧篮球训练设备的发展，进一步推动相关产业的发展和壮大。这项研究具有潜在的价值，可以为篮球运动员提供更有效的技术改进和培训工具。本文将详细介绍我们的研究方法和系统设计，以及其在篮球技术改进方面的应用。这一创新性方法将有助于解决训作者简介：董延丰（2001-），男，汉族，河南郑州人，本科，研究方向：体育教育、运动训练；张睿旸（2003-），男，汉族，河南开封人，本科，研究方向：社会体育指导与管理、运动营养；徐雯雯（2002-），女，汉族，河南信阳人，本科，研究方向：体育教育、体育教学。基于智慧篮球训练设备的设计与开发研究董延丰 张睿旸 徐雯雯（郑州大学 河南 郑州 450001）练资源有限、人员聚集不便以及实时技术指导等问题，从而为篮球运动员提供更多机会提高其技能水平。3、研究现状分析3.1、关于篮球技术训练的研究篮球技术提高一直是教练和运动员们不懈追求的目标。过去的研究已经强调了正确的投篮姿势和动作对于提高投篮命中率的重要性。然而，传统的篮球训练方法在提供实时反馈和精确数据分析方面存在一些限制。随着计算机科学和计算机视觉技术的迅速发展，研究人员开始尝试将智能技术应用于篮球技术训练中。其中一个关键领域是视觉处理算法的应用。以往的研究表明，这些算法可以用于捕捉运动员在运动过程中的关键点位，从而提供宝贵的数据用于分析投篮姿势。例如，使用计算机视觉技术来跟踪手部运动轨迹。这种方法为运动员提供了实时反馈，但仍然需要进一步的发展，以提供更精确的数据和分析。另一个重要的领域是外骨骼捕捉技术的应用。外骨骼捕捉技术可以用于跟踪运动员的身体姿势，包括关节的运动。一些研究已经展示了外骨骼捕捉技术在分析运动员投篮姿势方面的潜力。例如，王珂在基于动作捕捉系统的下肢骨骼步态规划研究一文中提到捕捉运动员的关节运动，以帮助改进步态规划中适配性差、稳定性不强等问题。这种技术提供了更详细的身体姿势数据，但仍然需要与其他技术结合使用。综合这两个领域的优势，本研究旨在开发一种名为“篮球基础技术捕捉对比辅助训练系统”的设备。这个系统结合了视觉处理算法和外骨骼捕捉技术，以提供更全面的数据分析，帮助运动员改进其投篮姿势，并提高命中率。此外，系统还集成了微信小程序，以提供方便的训练和虚拟动作捕捉技术，为运动文体用品与科技总第 528 期 2023 年 12 月(上)167运动装备SPORTS EQUIPMENT员创造沉浸式的多人协作训练环境。总之，过去的研究强调了篮球技术训练的重要性，并已经探索了一些智能技术的应用。本文的研究在这些工作的基础上，通过结合视觉处理算法和外骨骼捕捉技术，提供了一种全面的训练系统，为篮球运动员提供更多机会改进其技能水平。3.2、篮球技术发展和训练方法的演进（1）我国篮球水平的现状。篮球在世界上一直是备受瞩目的体育项目，职业联赛如 NBA吸引了众多球迷。然而，我国的篮球总体水平相对滞后，表现在国际赛事中的表现不如其他国家突出。这一差距部分源于我国在篮球技术和战术方面的基础不足。传统篮球技术培训方法强调基础动作的练习，但在提供个性化、实时反馈和科学指导方面存在不足。（2）传统的篮球技术培训方法。传统的篮球技术培训方法通常涵盖基础动作的练习，如传球、运球、投篮和防守。这些方法强调了球员的体能训练和基本技术的反复练习。然而，这种方法通常缺乏实时反馈和个性化指导，因此在改进球员的技术水平方面存在限制。教练员通常依赖于肉眼观察，难以捕捉和分析球员的细微动作。（3）技术创新在体育领域的作用。技术创新在体育领域中的作用逐渐崭露头角。传感技术、数据分析软件和虚拟现实等工具已经成功地用于改进运动员的训练和表现。这些技术可以提供实时数据，有助于球员更好地理解自己的动作和技术问题。在篮球领域，一些国际球队和联赛已经开始采用先进的技术来提高球员的技术水平。这些案例为我们的研究提供了宝贵的参考和启发。综上所述，通过对篮球技术培训领域的文献综述，我们明确了技术创新在我国篮球技术培训领域的重要性。我们的研究将尝试应用这些先进的技术，设计和开发一种智慧篮球训练设备，以改进我国球员的技术水平，提高整体篮球水平，从而弥补我国在国际篮球舞台上的不足。4、核心技术支持4.1、基本组成本项目基于 yolov5+openpose 视觉处理算法进行进一步开发人体点位捕捉算法建立起篮球投篮动作纠正系统，并结合相关的机械结构，实现本项目开发意义。本项目通过三维设计软件 solidworks 设计了一种可折叠方便携带的拉杆式机械结构，将整个系统机器设计为拉箱式，方便在训练场上携带和移动，且不使用的时候可以折叠收纳，减小机器的占用空间，以及防止机器被外力所破坏。此外，为了更好地收集相关数据和处理数据，我们团队决定使用英特尔显卡处理核心，将编写好的视觉处理系统编入电脑主机，通过系统中搭载的高频运动视觉摄像头对训练者的投篮过程身体重要点位的信息进行全程收录，并自动对视频每帧图片进行打标签处理，提取相关的数据，通过算法系统将提取出来的重要点位信息与已经采集好的标准重要点位信息库相对比，找出训练者在篮球投篮练习中，手部姿势、角度等与专业球员之间的差异，并形成相应的错误报告，同时再根据这些错误，生成相关的分析报告，对使用者提出相关的修改建议，通过微信小程序向使用者推送相关的正确篮球投篮视频，进一步纠正使用者的投篮动作。本项目的核心是通过 python 语言基于 yolov5 的 IDM 开发环境以及以 C+为顶层的可视化 API 的 openpose 视觉算法搭建一个篮球动作识别系统，通过系统对训练人员的动作进行评定和打分，帮助用户对动作进行纠正。并且通过大量的使用者的使用数据进行深度学习，自动收录一部分的关键数据集，建立起相关的数据库，方便教练员通过数据集中的数据去判定整个队伍中，每一位队员存在的相关问题和大多数队员都会出现的问题，方便教练员进行下一步的讲解教学。本项目采用最新型树莓派 4B 开发板搭载运动视觉摄像头，通过 solidwork 设计产品外观及实物，做成可折叠方便携带的拉箱式结构。采用树莓派 4B 的优点是更完美地运行数据处理与收集工作，并且具有巨大的后续升级潜力。通过摄像头对训练者投球姿势进行每 3 帧拍照取样一次，将收集的数据导入 OpenCV 中，通过 openpose 提供的 25 个骨骼关节点，全身 18 个骨骼数据，以及手部姿势的图片对比，与收集好的专业投球姿势深度学习模型进行对比，通过预估投球者姿势判断投球的不足，并且通过帧数截取获得投球脱手的速度与角度。通过骨骼点定位更能准确地对比使用者与专业球员姿势之间的差异，根据差异提出相应的调整建议，并通过语音播放投放给正在做动作的使用者。根据投球姿势的数据我们可以初步得到数据处理以及设计辅助公式。4.2、设备工作原理流程图图 1本项目通过高频运动摄像头对训练者的投篮姿势进行全程录制采样，用算法对其每帧图片自动进行取样和打标签，收集照片中人体重要点位的相关数据并将收集到的数据导入 opencv 中，对其数据进行相关的处理，通过 openpose 算法对人体的 12-16个骨骼关节点以及运动员手部姿势点位与收集到的专业运动员的数据库之间进行对比，从中找到差异点，通过预估训练者姿势判断投球的不足，并且通过每帧图片中的姿势模型与深度学习模型相对比，判断姿势的合理性，最终产生综合性分析报告，并提出相关的建议，并通过语音播放投放给正在做动作的使用者。根据投球姿势的数据可以初步得到数据处理以及设计辅助公式。通过采用摄像头对训练者投球姿势进行每 3 帧拍照取样一次，将收集的数据导入 OpenCV 中，通过 openpose 提供的 12-16个骨骼关节点，以及手部姿势的图片对比，与收集好的专业投球姿势深度学习模型进行对比，通过预估投球者姿势判断投球的不足，并且通过帧数截取获得投球脱手的速度与角度。通过骨骼点定位更能准确地对比使用者与专业球员姿势之间的差异，根据差异提出相应的调整建议，并通过语音播放投放给正在做动作的使用者。根据投球姿势的数据可以初步得到数据处理以及设计辅助公式。文体用品与科技总第 528 期 2023 年 12 月(上)168SPORTS EQUIPMENT运动装备5、智慧篮球训练设备的应用5.1、实验设计（1）实验安排。为了验证智慧篮球训练设备的训练效果，研究采用实验法，选取某体育院校篮球专业学生 60 人，随机分为实验组（30 人）和对照组（30 人）。实验组使用智慧篮球训练设备进行训练，对照组则采用传统训练方法。两组训练时间均为 4 周，每周 3 次，每次 1h。（2）实时反馈。智慧篮球训练设备可以在训练过程中实时监测和反馈运动员的表现，让运动员和教练员能够及时了解训练效果，调整训练策略。研究主要对两组学生在实验前后的篮球技能水平进行评估。（3）量化评估。通过大数据分析，智慧篮球训练设备可以对运动员的投篮命中率、投篮难度、技术动作等多个方面进行量化和评估，为运动员和教练员提供更客观的训练依据。5.2、实验结果（1）投篮命中率。智慧篮球训练设备可以通过对运动员投篮数据的分析，发现投篮命中率的影响因素，并提供针对性的训练建议。经过一段时间的训练，运动员的投篮命中率普遍得到提高。其中，实验组的投篮命中率由原来的 65%提高到 80%，而对照组的投篮命中率仅由原来的 60%提高到 68%。可以看出，实验组在投篮命中率方面的提升明显高于对照组。（2）传球准确率。实验组和对照组在传球准确率方面也表现出了一定的差异，实验组传球准确率明显高于对照组。实验组通过智慧篮球训练设备能够实时监测运动员的传球姿势、发力技巧，通过及时发现调整，运动员能够掌握准确的传球姿势、更好的传球力度、更快的传球速度等。这些都可以提高球员的传球准确率。（3）优化技术动作。智慧篮球训练设备可以监测和分析运动员的投篮姿势、手腕动作等细节，发现技术动作的问题，并提出改进建议。通过调整技术动作，运动员的投篮稳定性和命中率得到了进一步提高。经过 4 周的训练，实验组的传球准确率由原来的 70%提高到 85%，而对照组的传球准确率仅由原来的 65%提高到 72%。这表明，智慧篮球训练设备在提高传球准确率的同时也能够培养运动员专业技术动作，为今后进步打下基础。（4）提高训练效率。智慧篮球训练设备可以实时反馈训练数据，让运动员和教练员能够及时了解训练效果，调整训练计划。准确率方面具有显著优势。通过优化训练计划，训练效率得到了提高。5.3、结果分析本研究结果表明，智慧篮球训练设备在提高学生的篮球技能水平方面具有显著优势。未来，智慧篮球训练设备将会在体育领域发挥更大的作用，为运动员和教练员提供更全面、精准、个性化的指导和建议。这可能是因为智慧篮球训练设备能够实时监测学生的训练数据，提供个性化的训练建议和反馈，从而帮助学生更有效地进行训练。此外，智慧篮球训练设备还可以通过数据分析，发现学生在训练中的不足之处，进而提出针对性的改进方案。这些优势都是传统训练方法所无法比拟的。然而，本研究仍存在一定的局限性。首先，样本量较小，可能无法全面反映智慧篮球训练设备的效果；其次，本研究仅为短期干预，未来可以对长期干预的效果进行探讨。此外，还可以进一步研究智慧篮球训练设备在不同年龄段、技能水平的篮球运动员中的适用性。6、总结与展望6.1、面临的挑战尽管本项目有望为篮球技术培训领域带来不错的效应，但仍面临一些挑战。其中包括：技术挑战，项目的成功依赖于先进的技术手段，包括视觉处理算法和外骨骼捕捉技术。因此，技术的不断更新和改进是一个持续的挑战。普及与应用，将项目的成果广泛推广和应用于不同训练场地和人群也是一个挑战。需要制定相应的普及计划和培训教材。隐私和数据安全，项目涉及大量的运动员数据，隐私和数据安全是一个重要的考虑因素。需要建立严格的数据保护机制。在未来的发展中，可以考虑以下方向：国际合作。与国际篮球组织和技术公司合作，分享经验和资源，推动项目的国际化发展。综合性培训平台，将项目与其他篮球培训资源和平台相结合，创建更全面的培训生态系统。研究与开发，持续进行研究和开发，不断提升项目的性能和功能，以满足不同用户的需求。通过克服挑战和不断发展，本项目有望为我国篮球技术培训领域带来重要的变革，提高我国篮球水平，为篮球事业的发展贡献力量。6.2、展望综上所述，本研究致力于探索并实施一种创新的篮球技术培训方法，结合了视觉处理算法、外骨骼捕捉技术和虚拟动作捕捉技术。通过成功捕捉和分析运动员的姿势，为篮球技术培训领域带来了新的思路和机会。项目的重要性不仅在于提高运动员的技能水平，还在于提高培训质量，为教练员提供更好的指导，以及潜在地提升我国的篮球水平。尽管在项目中取得了显著的进展，但我们也面临着技术挑战、普及与应用难题以及隐私和数据安全问题。然而，我们相信这些挑战是可以克服的，并且有着巨大的潜在影响。通过国际合作、综合性培训平台的建设以及持续的研究与开发，有望为篮球技术培训领域带来革命性变革。最后，期待未来的研究和合作，可以进一步推动篮球事业的蓬勃发展。通过技术创新、教育培训，以及篮球水平的提高，我们可以为更多年轻人提供更好的篮球技术培训机会，为我国的篮球事业注入新的活力。参考文献：1王珂.基于动作捕捉系统的下肢外骨骼步态规划研究D.江汉大学,2023.2罗伟,史桐林,冯春梅,张煜东.基于计算机视觉技术的手部跟踪算法研究J.电子技术与软件工程,2015(11).3林恒青.基于改进OpenPose算法的篮球动作识别系统设计J.通化师范学院学报,2022,43(12).4刘耀坤.智慧课堂教学模式在体育院校篮球必选理论课中的设计与实验研究D.广州体育学院,2023.5马鑫,姚倩玉洁.基于智慧教育在高校篮球教学中的应用探究J.文体用品与科技,2017(20).