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　　本發(fā)明公開了一種智能球訓(xùn)練動作識別系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：安裝有微控制單元、9軸慣性運動傳感裝置、時鐘裝置、存儲裝置、電池裝置和藍牙設(shè)備的智能球及智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊；所述智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊設(shè)于移動設(shè)備，配合智能球使用，具體包括單個動作識別模塊、連貫動作識別模塊和技術(shù)識別模塊；所述智能球訓(xùn)練動作識別系統(tǒng)還包括云端服務(wù)器，所述云端服務(wù)器通過Internet與所述移動設(shè)備連接，接收所述。

　　361000 福建省廈門市火炬高新區(qū)火炬園火炬路56-58號火炬廣場南樓203-3

　　本發(fā)明公開了一種智能球訓(xùn)練動作識別系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括：安裝有微控制單元、9軸慣性運動傳感裝置、時鐘裝置、MK體育存儲裝置、電池裝置和藍牙設(shè)備的智能球及智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊；所述智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊設(shè)于移動設(shè)備，配合智能球使用，具體包括單個動作識別模塊、連貫動作識別模塊和技術(shù)識別模塊；所述智能球訓(xùn)練動作識別系統(tǒng)還包括云端服務(wù)器，所述云端服務(wù)器通過Internet與所述移動設(shè)備連接，接收所述技術(shù)識別模塊傳輸?shù)慕M合動作及各項評分結(jié)果，供其他移動終端下載。本發(fā)明技術(shù)方案將采集運動相關(guān)數(shù)據(jù)的智能球與移動設(shè)備相結(jié)合，實現(xiàn)對球類愛好者訓(xùn)練動作的識別和評估。

　　1.一種智能球訓(xùn)練動作識別系統(tǒng)，包括安裝有微控制單元、9軸慣性運動傳感裝置、

　　時鐘裝置、存儲裝置、電池裝置和藍牙設(shè)備的智能球及智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊，所述

　　智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊設(shè)于移動設(shè)備，配合智能球使用，其特征在于，所述智能球訓(xùn)

　　單個動作識別模塊，所述單個動作識別模塊與移動設(shè)備的藍牙設(shè)備連接，接收所述智能

　　球傳輸?shù)奶砑恿藭r間戳的三軸加速度、三軸角速度及三軸磁力計數(shù)據(jù)并進行處理，與已存儲

　　動作的數(shù)據(jù)模型進行精確匹配或使用SVM與已存儲動作進行模糊匹配；將匹配動作和所述智

　　連貫動作識別模塊，所述連貫動作識別模塊與所述單個動作識別模塊連接，接收所述單

　　個動作識別模塊傳輸?shù)钠ヅ鋭幼骱退鲋悄芮蛏蟼鞯臄?shù)據(jù)，對接收到的單個動作進行組合并

　　與已存儲的組合規(guī)則進行比對判斷出用戶做出的組合動作，將組合動作與已存儲的標準動作

　　進行比較計算出組合動作的完成度；將組合動作、組合動作的完成度和所述智能球上傳的傳

　　技術(shù)識別模塊，所述技術(shù)識別模塊與所述連貫動作識別模塊連接，接收所述連貫動作識

　　別模塊傳輸?shù)慕M合動作、組合動作的完成度和所述智能球上傳的傳感數(shù)據(jù)，對組合動作進行

　　評分，與已存儲的技術(shù)規(guī)則進行比對得到每項訓(xùn)練的具體評分，并進行加權(quán)平均后得到用戶

　　2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能球訓(xùn)練動作識別系統(tǒng)，其特征在于：所述智能球通過藍

　　3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能球訓(xùn)練動作識別系統(tǒng)，其特征在于：所述智能球訓(xùn)練動

　　作識別系統(tǒng)還包括云端服務(wù)器，所述云端服務(wù)器通過Internet與所述移動設(shè)備連接，接收

　　4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能球訓(xùn)練動作識別系統(tǒng)，其特征在于：所述9軸慣性運動

　　傳感裝置包括9軸慣性運動傳感器和預(yù)處理模塊，所述9軸慣性運動傳感器和預(yù)處理模塊相

　　連接，用于檢測三軸加速度、三軸角速度及三軸磁力計數(shù)據(jù)并對檢測到的傳感數(shù)據(jù)進行濾波、

　　5.一種智能球訓(xùn)練動作識別方法，其特征在于：將包括單個動作識別模塊、連貫動作

　　識別模塊和技術(shù)識別模塊的智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊設(shè)于移動設(shè)備，智能球訓(xùn)練動作識

　　單個動作識別模塊接收智能球發(fā)送的添加了時間戳的三軸加速度、三軸角速度及三軸磁

　　力計數(shù)據(jù)并進行處理，與已存儲動作的數(shù)據(jù)模型進行精確匹配或使用SVM與已存儲動作進行

　　連貫動作識別模塊接收所述單個動作識別模塊傳輸?shù)钠ヅ鋭幼骱退鲋悄芮蛏蟼鞯膫?

　　感數(shù)據(jù)，對接收到的單個動作進行組合并與已存儲的組合規(guī)則進行比對判斷出用戶做出的組

　　合動作，將組合動作與已存儲的標準動作進行比較計算出組合動作的完成度；將組合動作、

　　技術(shù)識別模塊接收所述連貫動作識別模塊傳輸?shù)慕M合動作、組合動作的完成度和所述

　　智能球上傳的傳感數(shù)據(jù)，對組合動作進行評分，與已存儲的技術(shù)規(guī)則進行比對得到每項訓(xùn)練

　　的具體評分，并進行加權(quán)平均后得到用戶的技術(shù)得分，將識別和評分結(jié)果在移動設(shè)備上顯示。

　　6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的智能球訓(xùn)練動作識別方法，其特征在于：所述精確匹配是指

　　通過對傳感器數(shù)據(jù)進行建模，找出每類動作的數(shù)據(jù)模型；根據(jù)動作對應(yīng)的數(shù)據(jù)模型計算出某

　　一時間點的特征值，并與該動作已設(shè)置的閾值進行比較，如果特征值超過閾值，則推斷出相

　　7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能球訓(xùn)練動作識別方法，其特征在于，所述精確匹配還包

　　括：如果在指定時間范圍外特征值再次超過閾值，則推斷出相應(yīng)的動作重復(fù)發(fā)生。

　　8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的智能球訓(xùn)練動作識別方法，其特征在于，所述模糊匹配具體

　　值為1和-1兩個向量空間的距離最大化；其中X表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)，yi等于1或-1；

　　當(dāng)輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，WT中的參數(shù)不斷修正，數(shù)據(jù)模型不斷優(yōu)化，當(dāng)新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被輸入

　　到模型中，如果得到的f(x)是正值，表明動作發(fā)生，如果f(x)是負值，表明動作未發(fā)生。

　　9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的智能球訓(xùn)練動作識別方法，其特征在于，所述組合規(guī)則包括：

　　10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的智能球訓(xùn)練動作識別方法，其特征在于：所述組合動作的完

　　其中，wi表示每項完成度指標的權(quán)重，vi表示每項指標的測量值，vi表示標準指標的測

　　近年來，籃球、足球、排球、橄欖球、手球、網(wǎng)球等球類運動越來越受到大眾的喜愛，

　　與之相關(guān)的訓(xùn)練也日益得到重視。對于動作的訓(xùn)練，一方面通過專業(yè)的訓(xùn)練器材、標準場地

　　及一對一的教練開展，但這種訓(xùn)練費用高額且不便捷。更多情況下，球類愛好者通過觀看視

　　頻來模仿標準動作或球星的動作進行訓(xùn)練。因此，如何給球類愛好者提供模仿動作的反饋，

　　讓球類愛好者了解到自己動作和標準動作或球星動作的差距，進而通過不斷校正來提高專項

　　本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種智能球訓(xùn)練動作識別系統(tǒng)及方法，該

　　系統(tǒng)將采集運動相關(guān)數(shù)據(jù)的智能球與移動設(shè)備相結(jié)合，運用傳感器技術(shù)、濾波、藍牙、數(shù)學(xué)

　　一種智能球訓(xùn)練動作識別系統(tǒng)，包括安裝有微控制單元、9軸慣性運動傳感裝置、時鐘

　　裝置、存儲裝置、電池裝置和藍牙設(shè)備的智能球及智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊，所述智能

　　球訓(xùn)練動作識別APP模塊設(shè)于移動設(shè)備，配合智能球使用，具體的，所述智能球訓(xùn)練動作識

　　單個動作識別模塊，所述單個動作識別模塊與移動設(shè)備的藍牙設(shè)備連接，接收所述智能

　　球傳輸?shù)奶砑恿藭r間戳的三軸加速度、三軸角速度及三軸磁力計數(shù)據(jù)并進行處理，與已存儲

　　動作的數(shù)據(jù)模型進行精確匹配或使用SVM與已存儲動作進行模糊匹配；將匹配動作和所述智

　　連貫動作識別模塊，所述連貫動作識別模塊與所述單個動作識別模塊連接，接收所述單

　　個動作識別模塊傳輸?shù)钠ヅ鋭幼骱退鲋悄芮蛏蟼鞯臄?shù)據(jù)，對接收到的單個動作進行組合并

　　與已存儲的組合規(guī)則進行比對判斷出用戶做出的組合動作，將組合動作與已存儲的標準動作

　　進行比較計算出組合動作的完成度；將組合動作、組合動作的完成度和所述智能球上傳的傳

　　技術(shù)識別模塊，所述技術(shù)識別模塊與所述連貫動作識別模塊連接，接收所述連貫動作識

　　別模塊傳輸?shù)慕M合動作、組合動作的完成度和所述智能球上傳的傳感數(shù)據(jù)，對組合動作進行

　　評分，與已存儲的技術(shù)規(guī)則進行比對得到每項訓(xùn)練的具體評分，并進行加權(quán)平均后得到用戶

　　Internet與所述移動設(shè)備連接，接收所述技術(shù)識別模塊傳輸?shù)慕M合動作及各項評分結(jié)果，

　　優(yōu)選的，所述9軸慣性運動傳感裝置包括9軸慣性運動傳感器和預(yù)處理模塊，所述9

　　軸慣性運動傳感器和預(yù)處理模塊相連接，用于檢測三軸加速度、三軸角速度及三軸磁力計數(shù)

　　一種智能球訓(xùn)練動作識別方法，將包括單個動作識別模塊、連貫動作識別模塊和技術(shù)

　　識別模塊的智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊設(shè)于移動設(shè)備，智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊通過

　　單個動作識別模塊接收智能球發(fā)送的添加了時間戳的三軸加速度、三軸角速度及三軸磁

　　力計數(shù)據(jù)并進行處理，與已存儲動作的數(shù)據(jù)模型進行精確匹配或使用SVM與已存儲動作進行

　　連貫動作識別模塊接收所述單個動作識別模塊傳輸?shù)钠ヅ鋭幼骱退鲋悄芮蛏蟼鞯膫?

　　感數(shù)據(jù)，對接收到的單個動作進行組合并與已存儲的組合規(guī)則進行比對判斷出用戶做出的組

　　合動作，將組合動作與已存儲的標準動作進行比較計算出組合動作的完成度；將組合動作、

　　技術(shù)識別模塊接收所述連貫動作識別模塊傳輸?shù)慕M合動作、組合動作的完成度和所述

　　智能球上傳的傳感數(shù)據(jù)，對組合動作進行評分，與已存儲的技術(shù)規(guī)則進行比對得到每項訓(xùn)練

　　的具體評分，并進行加權(quán)平均后得到用戶的技術(shù)得分，將識別和評分結(jié)果在移動設(shè)備上顯示。

　　進一步的，所述精確匹配是指通過對傳感器數(shù)據(jù)進行建模，找出每類動作的數(shù)據(jù)模型；

　　根據(jù)動作對應(yīng)的數(shù)據(jù)模型計算出某一時間點的特征值，并與該動作已設(shè)置的閾值進行比較，

　　進一步的，所述精確匹配還包括：如果在指定時間范圍外特征值再次超過閾值，則推

　　值為1和-1兩個向量空間的距離最大化；其中X表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)，yi等于1或-1；

　　當(dāng)輸入訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，WT中的參數(shù)不斷修正，數(shù)據(jù)模型不斷優(yōu)化，當(dāng)新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被輸入

　　到模型中，如果得到的f(x)是正值，表明動作發(fā)生，如果f(x)是負值，表明動作未發(fā)生。

　　進一步的，所述組合規(guī)則包括：動作的數(shù)量范圍、動作的持續(xù)時間、動作的間隔時間和

　　其中，wi表示每項完成度指標的權(quán)重，vi表示每項指標的測量值，vi表示標準指標的

　　(1)結(jié)合添加了時間戳的三軸加速度、三軸角速度及三軸磁力計數(shù)據(jù)，使用精確匹配

　　(2)通過對單個動作進行組合并與已存儲的組合規(guī)則進行比較實現(xiàn)對組合動作的識別，

　　(3)結(jié)合已存儲的技術(shù)規(guī)則對每項訓(xùn)練動作進行具體評分及綜合評分并在移動設(shè)備上

　　顯示，從而為球類愛好者提供模仿動作的反饋，讓球類愛好者了解到自己動作和標準動作或

　　以下結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步詳細說明，但本發(fā)明的一種智能球訓(xùn)練動作識

　　參見圖1，本發(fā)明的一種智能球訓(xùn)練動作識別系統(tǒng)，包括：智能球10、第一移動設(shè)備11、

　　云端服務(wù)器12和第二移動設(shè)備13，所述第一移動設(shè)備11安裝有智能球訓(xùn)練動作識別APP

　　具體的，參見圖2，所述智能球10包括：球體20及安裝于球體20內(nèi)的微控制單元21、

　　感器22和預(yù)處理單元23相連接，用于檢測三軸加速度、三軸角速度及三軸磁力計數(shù)據(jù)并對

　　檢測到的傳感數(shù)據(jù)進行濾波、擬合，所述預(yù)處理單元23與所述微控制單元21相連。

　　體20的運動變化提供時間對應(yīng)關(guān)系。所述無線進行無線相連，用于充當(dāng)數(shù)據(jù)的臨時

　　存儲介質(zhì)，當(dāng)藍牙設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)連接不穩(wěn)定或超出范圍時，臨時存儲運動相關(guān)數(shù)據(jù)，以確保運

　　所述微控制單元21與藍牙設(shè)備28相連用于將運動相關(guān)數(shù)據(jù)和時鐘信號結(jié)合并通過藍

　　動設(shè)備11的數(shù)據(jù)通信，包括發(fā)送含有時間戳的運動相關(guān)數(shù)據(jù)及接收控制命令，該控制命令

　　本實施例中，9軸運動慣性傳感器22數(shù)據(jù)被收集后，預(yù)處理單元23濾波擬合(如卡爾

　　的藍牙設(shè)備和智能球的藍牙設(shè)備建立連接并負責(zé)接收傳感器數(shù)據(jù)。接收方式可以是實時的，

　　也可以是批量的(批量數(shù)據(jù)接收需要利用flash作數(shù)據(jù)暫存)。第一移動設(shè)備11中的智能球

　　訓(xùn)練動作識別APP模塊監(jiān)聽并獲取到傳感器數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)流會被智能球訓(xùn)練動作

　　識別APP模塊中的數(shù)據(jù)模型進行匹配，得出匹配結(jié)果。匹配的結(jié)果通過第一移動設(shè)備11的

　　網(wǎng)絡(luò)設(shè)備(如3G、4G、wifi模塊)上傳到云端服務(wù)器12，云端服務(wù)器12的數(shù)據(jù)可以被第

　　通過9軸慣性運動傳感器，可以采集到三軸加速度，角加速度和磁力計的數(shù)據(jù)。智能球

　　表示：時間戳、9軸慣性運動傳感器傳出的x軸加速度、y軸加速度、z軸加速度、x軸角

　　速度、y軸角速度、z軸角速度、x軸磁力計數(shù)據(jù)、y軸磁力計數(shù)據(jù)、z軸磁力計數(shù)據(jù)，用tsn、

　　通過藍牙設(shè)備輸入到第一移動設(shè)備11的智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊監(jiān)聽程序中。

　　具體的，所述智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊包括單個動作識別模塊31、連貫動作識別

　　1、開啟應(yīng)用程序。智能球訓(xùn)練動作識別APP模塊與連接智能球進行藍牙連接。

　　2、單個動作識別階段。單個動作識別模塊31接收智能球發(fā)送的添加了時間戳的三軸加

　　精確匹配或使用SVM與已存儲動作進行模糊匹配；將匹配動作和所述智能球上傳的傳感數(shù)據(jù)

　　單個動作識別模塊31通過已有的動作模型進行精確匹配或模糊匹配，具體實現(xiàn)如下：

　　(1)精確匹配的方法一般是通過數(shù)據(jù)建模，找出各類動作的數(shù)據(jù)模型，這些數(shù)據(jù)模型

　　以一個簡單的數(shù)據(jù)模型為例,我們可以通過合加速度和球方向的改變角度來判定球的運

　　其中，at和bt都是合加速度，所述合加速度是三軸加速度平方和開根號，智能球球內(nèi)部

　　感器采集的；t表示某一個時間點；FCt表示某一個時間點所得到的傳感器針對于某一個特征

　　C(如籃球的運球和足球的撥球)的特征值。我們可以為C設(shè)置一個閥值T(threshold)，

　　當(dāng)某一組數(shù)值的特征值超過T值即FCtTC的時候，則認為該特征發(fā)生了。

　　進一步的，設(shè)置另一個時間范圍St，如果在該范圍外(t-tCSt，tC表示最近一次特征C

　　(2)模糊匹配是通過機器學(xué)習(xí)的分類算法分析得出。如下通過實例來說明如何進行動

　　以籃球的定點投籃入筐為例，要進行對球是否投進判定。利用SVM來根據(jù)三軸加速度和

　　首先數(shù)據(jù)采集是根據(jù)數(shù)據(jù)過濾后計算得出的合加速度超過閥值來進行的。假設(shè)在某一個

　　出手后落地。從這個時間點往前推，在區(qū)間(t-St,t0)的范圍內(nèi)，如果在時間點t也有這樣

　　的特征(ataT)，則認為t是實際的數(shù)據(jù)采集的主要時間點，其中aT和St是常量。

　　選出t之前和之后的某一段連續(xù)時間段(t-m,t+n)內(nèi)的傳感器數(shù)組進行采集，以a,gx,

　　被修正，數(shù)據(jù)模型會被不斷優(yōu)化。當(dāng)新的一組X數(shù)據(jù)被輸入到模型中，如果得到的f(x)是

　　3、連貫動作識別階段。連貫動作識別模塊32接收所述單個動作識別模塊31傳輸?shù)钠?

　　進行比對判斷出用戶做出的組合動作，將組合動作與已存儲的標準動作進行比較計算出組合

　　動作的完成度；將組合動作、組合動作的完成度和所述智能球上傳的傳感數(shù)據(jù)發(fā)送到技術(shù)識

　　精確匹配和模糊匹配的結(jié)果是發(fā)現(xiàn)一個個的動作。根據(jù)這些動作，連貫動作識別模塊

　　中，以籃球的巨星組合動作為例，庫里會做出背后運球、胯下運球，反復(fù)5到8次后進行一

　　連貫動作識別模塊32可以根據(jù)這些規(guī)則來對用戶的動作完成度做基本判斷。通常用戶完

　　wi表示每項完成度指標的權(quán)重，vi表示每項指標的測量值，vs表示標準的數(shù)值，二者之

　　4、技術(shù)識別階段。技術(shù)識別模塊33接收所述連貫動作識別模塊32傳輸?shù)慕M合動作、

　　則進行比對得到每項訓(xùn)練的具體評分，并進行加權(quán)平均后得到用戶的技術(shù)得分，將識別和評

　　用戶的動作匹配要經(jīng)過技術(shù)識別模塊的最終處理。技術(shù)識別模塊33的處理邏輯也是基

　　2)運球的角度。這一標準體現(xiàn)了交叉邊線幅度，一般來說，幅度越大則對防守方的欺

　　對每一個細項的技術(shù)規(guī)則都會給出相應(yīng)的得分區(qū)間，依據(jù)得分區(qū)間可以得到用戶每項技

　　在技術(shù)識別模塊33完成最后的技術(shù)細節(jié)的評估后，最后移動設(shè)備程序給出用戶一個完

　　以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之