一种篮球训练分析方法、系统及存储介质

技术领域

本发明涉及篮球训练分析技术领域，尤其涉及一种篮球训练分析方法、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

随着篮球运动的发展，迫切需要精准的战术指导为篮球体育事业规划方向。目前，篮球训练行业存在着辅助器材费用高，专业性不强，智能化程度低等问题，无法满足球员与教练需求。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种篮球训练分析方法、系统及计算机可读存储介质，旨在解决现有技术中篮球训练智能化程度低，无法满足球员与教练需求的问题。

一种篮球训练分析方法，其中，包括：

通过超宽带无线通信定位技术实时获取球员球场位置数据；

通过RGB摄像头采集球员姿态数据；

根据所述球员球场位置数据和球员运动姿态数据制定篮球训练方法。

所述的篮球训练分析方法，其中，所述通过超宽带无线通信定位技术实时获取球员球场位置数据包括：

获取至少三个超宽带无线通信基站的坐标；

通过所述至少三个超宽带无线通信基站与球员携带的超宽带无线通信标签进行通信，并根据双向飞行时间的测距原理，获取球员与各个超宽带无线通信基站的距离；

通过根据所述基站的坐标以及所述球员与超宽带无线通信基站的距离通过三边定位算法，获取球员球场位置数据。

所述的篮球训练分析方法，其中，所述根据双向飞行时间的测距原理，获取球员与各个超宽带无线通信基站的距离的过程中，还包括：计算飞行时间误差；

所述计算飞行时间误差的公式：

所述的篮球训练分析方法，其中，所述获取球员球场位置数据之后，还包括：将球员球场位置数据进行卡尔曼滤波处理。

所述的篮球训练分析方法，其中，所述通过RGB摄像头采集球员姿态数据包括：

获取RGB摄像头拍摄的球员画面；

根据球员画面检测出球员人体骨架特征；

根据球员人体骨架特征来对球员姿态进行识别判断，获得球员姿态数据。

所述的篮球训练分析方法，其中，所述根据所述球员球场位置数据和球员运动姿态数据制定篮球训练方法包括：

根据所述球员球场位置数据和球员运动姿态数据获取球员的身体素质评分和动作标准度评分；

根据身体素质评分和动作标准度评分制定战术训练方法和姿态训练方法。

一种篮球训练分析系统，其中，包括：

球员球场位置数据获取模块，用于通过超宽带无线通信定位技术实时获取球员球场位置数据；

球员姿态数据获取模块，用于通过RGB摄像头采集球员姿态数据；

数据分析模块，用于根据所述球员球场位置数据和球员运动姿态数据制定篮球训练方法。

所述的篮球训练分析系统，其中，所述球员球场位置数据获取模块包括：设置在球场周边的至少三个超宽带无线通信基站、与所述超宽带无线通信基站通信连接的超宽带无线通信标签。

所述的篮球训练分析系统，其中，所述超宽带无线通信标签包括：柔性电路板、设置在柔性电路板上的电源、设置在柔性电路板上且与所述电源连接的超宽带无线通信芯片。

一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的篮球训练分析方法中的步骤。

有益效果：本发明所述篮球训练分析方法，通过超宽带无线通信定位技术实时获取球员球场位置数据以及通过RGB摄像头采集球员姿态数据，进而结合深度学习与机器视觉技术对数据进行挖掘和分析，建立篮球战术数学模型，在此基础上对球员的战术进行预判和分析，从而达到提升战术执行度，提高球员与团队的篮球能力，解决篮球训练缺乏技术支持，训练效率低，针对性不强的问题。可见，本发明具有较大的市场潜力，安装便捷、成本低，具备较强的可操作性与实用性，有望弥补专业篮球战术类运动领域的空缺。

附图说明

图1为本发明所述篮球训练分析方法的流程示意图。

图2为本发明所述超宽带无线通信定位技术中基于双向飞行时间的测距原理图。

图3为本发明所述超宽带无线通信定位技术中定位通讯过程示意图。

图4为本发明所述超宽带无线通信定位技术中三边定位法原理图。

图5为本发明所述超宽带无线通信定位技术中未采用卡尔曼滤波处理的测量值与实际值之间的比较图。

图6为本发明所述超宽带无线通信定位技术中采用卡尔曼滤波处理的测量值与实际值之间的比较图。

图7为本发明所述篮球训练分析方法中网页端交互界面示意图。

图8为本发明所述篮球训练分析系统的结构图。

图9为本发明所述超宽带无线通信标签球衣示意图。

图10为本发明所述超宽带无线通信标签球裤袜示意图。

图11为本发明所述超宽带无线通信标签球鞋示意图。

图12为本发明所述篮球训练分析方法的数据传输流程图。

具体实施方式

本发明提供一种篮球训练分析方法、系统及计算机可读存储介质，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为提高篮球训练的水平，对目前篮球发展情况进行了调查和分析，具体如下：

(1)篮球运动发展的痛点

通过收集问卷的形式，调查了专业的运动球员、教练员以及业余的篮球爱好者们，具体情况参见表1篮球运动痛点。针对比例最高的痛点进行分析：

A缺少专业的指导教练、战术指导

由于篮球事业的发展仍处于上升阶段，缺少专业篮球战术知识、教练人员以及相关的课程培训机会。对于反复观看比赛结束录像后分析战术，严重缺乏实时性，难以让球员置身于当时的训练环境下对自己的技术动作加以改进。本发明通过实时的战术专家系统分析便能够达到每回合的精准战术分析，提供更为权威的战术指导。

B球员自身定位不准

球员自身缺乏专业的篮球知识，导致难以结合身体素质、技巧能力等综合分析出自己的地位。本发明通过检测球员各项指标，结合使用机器学习算法综合评定球员的运动能力、战术执行能力等，并且为整个球队智能匹配最佳的战术阵容，完美解决了球员对自身定位不准的技术痛点。

表1篮球运动痛点

(2)外篮球训练应用的缺乏

现有主要有两种篮球训练APP，一种是简易篮球训练计划APP，队球员根据计划进行投篮、体能等简易的训练，但是其的简易让其无法在专业战术领域上使用，仅能够局限于个人的训练；另一种则是通过用户观看专业运动员的训练视频，缺乏训练者与软件之间互动桥梁，主要面对的用户还是业余爱好者，无法达到专业训练的目的。

如图1所示，本发明提供一种篮球训练分析方法，其中，包括：

S100、通过超宽带无线通信定位技术实时获取球员球场位置数据；

S200、通过RGB摄像头采集球员姿态数据；

S300、根据所述球员球场位置数据和球员运动姿态数据制定篮球训练方法。

本发明所述篮球训练分析方法，通过超宽带无线通信定位技术实时获取球员球场位置数据以及通过RGB摄像头采集球员姿态数据，通过数据分析制定篮球训练方法。可见，本发明具有较大的市场潜力，安装便捷、成本低，具备较强的可操作性与实用性，有望弥补专业篮球战术类运动领域的空缺。

所述S100中，所述超宽带无线通信定位技术也称为UWB定位技术。超宽带无线通信技术(UWB)是一种无载波通信技术，UWB不使用载波，而是使用短的能量脉冲序列，并通过正交频分调制或直接排序将脉冲扩展到一个频率范围内。UWB的主要特点是传输速率高、空间容量大、成本低、功耗低等。

所述S100中，所述球员球场位置数据具体可以是指某一时刻球员在预设坐标系中的坐标，其中所述预设坐标系可以根据篮球场预先建立坐标系，例如以篮球场的边线作为坐标轴建立坐标系。

在本发明的一个实施方式中，所述通过超宽带无线通信定位技术实时获取球员球场位置数据包括：

S101、获取至少三个超宽带无线通信基站的坐标；

S102、通过所述至少三个超宽带无线通信基站与球员携带的超宽带无线通信标签进行通信，并根据双向飞行时间的测距原理，获取球员与各个超宽带无线通信基站的距离；

S103、通过根据所述基站的坐标以及所述球员与超宽带无线通信基站的距离通过三边定位算法，获取球员球场位置数据。

具体地，所述超宽带无线通信定位技术的测距。常用的通过飞行时间来测距的方法对于基站之间的时钟同步有着严格的要求，否则会导致较大误差。而DS-TWR为基于双向飞行时间的测距方法，其目的在于互相弥补因为时钟偏移引入的误差。

请参阅图2，本发明采用DS-TWR(Double-sided Two-way Ranging)测距，其原理如下：

1、测飞行时间

由于基站A和标签B的时钟偏差都会对T

图2中，标签可以看做设备A(Device A)，基站可以看做设备B(Device B)，设备A主动发起第一次测距消息，设备B响应，得到4个时间戳，设备A等待T

上述所求的飞行时间

其中，

飞行时间乘以光速就可以得到设备A和B之间的距离。

2、标签的定位原理

本发明定位使用的算法为三边定位算法，首先需要知道各个基站安装的位置坐标(需提前输入)以及分别到标签的距离，其通信过程示意如表2以及图3所示：

表2定位通信过程说明

其中，A基站为主基站(A)、B基站和C基站为从基站。

通过以上通信将各基站与标签数据汇总于主基站(A基站)，主基站通过三边定位算法，原理如图4所示，其主要计算思路为：已知三点位置(x1，y1)，(x2，y2)，(x3，y3)，设未知点(x0，y0)及其到三点距离d1，d2， d3。以d1，d2，d3为半径作三个圆，根据毕达哥拉斯定理，得出交点即未知点的位置计算公式：

(x1-x0)

(x2-x0)

(X3-x0)

未知点位置为(x，y)，且令其中的第一个圆P1的圆心坐标为(0，0)，P2 处于相同纵坐标，圆心坐标为(d，0)，P3圆心坐标为(i，j)，三个圆半径分别为r1，r2，r3，则有：

r1

r2

r3

即三个圆在水平面上相交为一点，则可解出位置点对应的x和y的值，公式如下：

x＝(r1

y＝(r1

在测飞行时间

所述计算飞行时间误差的公式：

一般来说，设备A和设备B的时钟精度是20ppm(很差)，1ppm为百万分之一，那么k

在本发明的一个实施方式中，所述获取球员球场位置数据之后，还包括：将球员球场位置数据进行卡尔曼滤波处理。

如图5及图6所示，在实际测量过程中由于非视距，多径传播以及人体等造成的随机干扰，导致观测到的信息中往往夹杂有随机噪声，造成观测到的定位的结果存在误差。经过对比，卡尔曼滤波是最佳线性滤波器，实现简单，是纯时域的滤波器，其计算复杂度低，非常适合移动设备。在应用时，先将所得标签坐标经过卡尔曼滤波处理，后得到最终结果。从图6 中可以看出在进行误差处理前后测量值与实际值之间的差异。在未进行卡尔曼滤波处理前平均误差为19.67cm,在卡尔曼滤波处理之后平均误差为9.16cm,相比下降了53.38％。

S200中，通过RGB摄像头对球员进行拍摄，对拍摄的画面进行分析，识别画面中球员的姿态。

在本发明的一个实施方式中，所述通过RGB摄像头采集球员姿态数据包括：

S201、获取RGB摄像头拍摄的球员画面；

S202、根据球员画面检测出球员人体骨架特征；

S203、根据球员人体骨架特征来对球员姿态进行识别判断，获得球员姿态数据。

具体地，通过对RGB摄像头拍摄的球员画面检测出人体骨架特征来对球员姿态进行识别判断，为追求较高的实时性与精度，使用运用到Part Affinity Fields(PAFs)的自下而上(先得到关键点位置再获得骨架)的人体姿态估计算法Openpose；不选择自上而下的算法(先检测人再回归关键点)是因为后者运算时间会随着图像中人的个数而显著增加，而自下而上所需计算时间基本不变。

可选地，所述人体骨架特征包括眼框、肩、肘、腕、髋、膝、踝关节及脊椎上的颈椎和腰椎中的一个或多个骨架特征，具体是根据画面中人体的眼框、肩、肘、腕、髋、膝、踝关节及脊椎上的颈椎和腰椎提取多个在画面中的对应特征点，并根据特征点之间的相对位置关系，确定球员姿态数据。特别地，对于画面为难以确定人体骨架特征的画面，如球员侧面或球员背面的画面，所述难以确定的人体骨架特征可以是通过对前后连续画面中人体骨架特征进行分析并结合球员背面或侧面的部分人体特征，获得球员的人体全部骨架特征。

通过提取得到的与人体骨架特征对应的特征点确定球员的动作，并结合前后画面的对应特征点位置相对关系进行确定该特征点的运动趋势得到球员姿态数据；再通过将测定的球员姿态数据与标准的球员姿态数据进行对比，获取球员姿态评分，可以根据球员姿态数据与标准的球员姿态数据的重合度或相似度确定球员姿态评分，例如，重合度或相似度越高球员姿态评分也越高。可选地，根据球员的骨架特征确定球员的身材(包括：身高、肩宽等)，结合预设标准动作数据，计算出该球员的标准姿态数据(不同球员对应不同标准姿态数据)；再将测定的球员姿态数据中的特征点位置和运动趋势数据与标准的球员姿态数据对应的特征点位置和运动趋势数据进行对比，获取球员姿态评分。

将Openpose模型算法部署到本地安装的摄像头，以此来对球员的动作信息进行采集判断，获得球员更加全面的运动数据，从而更多地了解球员优缺点，挖掘球员潜力。

S300中，通过对收集的数据进行分析，具体可以结合深度学习与机器视觉技术对数据进行挖掘和分析，建立篮球战术数学模型，在此基础上利用专家系统对球员的战术进行预判和分析，从而达到提升战术执行度，提高球员与团队的篮球能力，解决篮球训练缺乏技术支持，训练效率低，针对性不强的问题。

在本发明的一个实施方式中，所述根据所述球员球场位置数据和球员运动姿态数据制定篮球训练方法包括：

S301、根据所述球员球场位置数据和球员运动姿态数据获取球员的身体素质评分和动作标准度评分；

S302、根据身体素质评分和动作标准度评分制定战术训练方法和姿态训练方法。

具体地，所述球员球场位置数据能够提取球员的运动轨迹以及在不同坐标位置的投篮命中率等，从而确定战术训练方法；所述球员姿态信息采集功能提取出球员的姿态与动作特征，可用于判断球员各项动作(投篮，传球等)；进一步地，本发明还能为球员各项动作评分以及提出姿态改进建议，并可处理获得球员出手时间、弹跳高度等多项重要运动指标。最后通过云端进行信息交互，通过网页端与用户形成交互。所述网页端具体包括：实时记录、历史记录、姿态采集、智能教练板、显示球员热区、取消球员热区、球员状态、用户中心、论坛、首页、训练等显示区域。图7为本发明网页端的一个界面。

可选地，所述篮球训练分析方法可以提供的信息包括：球员状态、显示球员热区、运动时长、平均速度、跑动距离、心率/BPM、体温/℃。其中，心率和体温具体可以通过在可穿戴设备中设置相应的传感器实现。

本发明还提供一种篮球训练分析系统，其中，包括：

球员球场位置数据获取模块，用于通过超宽带无线通信定位技术实时获取球员球场位置数据；

球员姿态数据获取模块，用于通过RGB摄像头采集球员姿态数据；

数据分析模块，用于根据所述球员球场位置数据和球员运动姿态数据制定篮球训练方法。

本发明所述篮球训练分析系统与所述篮球训练分析方法相对应，用于实现所述篮球训练分析方法中的步骤。

如图8所示，在本发明的一个实施方式中，所述球员球场位置数据获取模块包括：设置在球场周边的至少三个超宽带无线通信基站，所述三个超宽带无线通信基站包括：超宽带无线通信基站101、超宽带无线通信基站 102、超宽带无线通信基站103，其中超宽带无线通信基站101作为主超宽带无线通信基站，超宽带无线通信基站102、超宽带无线通信基站103均作为从超宽带无线通信基站；与所述超宽带无线通信基站通信连接的超宽带无线通信标签2。具体可以将三个超宽带无线通信基站设置在篮球场的三个角落，所述超宽带无线通信标签可设置在穿戴设备中。通过超宽带无线通信基站与超宽带无线通信标签进行通信，实现对超宽带无线通信标签的定位。

所述球员姿态数据获取模块主要包括RGB摄像头3。通过所述RGB 摄像头拍摄球员的运动画面，并从所述运动画面中提取球员的姿态。

在本发明的一个实施方式中，所述超宽带无线通信标签包括：柔性电路板、设置在柔性电路板上的电源、设置在柔性电路板且与所述电源连接的超宽带无线通信芯片。本发明所述电路板为柔性电路板，可以得到可穿戴超宽带无线通信标签，球员穿戴有超宽带无线通信标签的运动器械或服装。

如图9所示，超宽带无线通信标签球衣是将超宽带无线通信标签502 设置在球衣本体501中。所述超宽带无线通信标签球衣能够充分避免、缓解运动时对设备的影响。超宽带无线通信标签球衣的目标是让设备更加容易的融入专业训练的市场，让更多球员能够体验到专业的篮球战术服务，在普及率提升的前提下，也能够更加方便的获取专业球员的训练数据，我们便能够通过大数据的基础，让所有球员体验到高水准的训练。

此外，本发明提供一种超宽带无线通信标签球裤袜和超宽带无线通信标签球鞋，其中，如图10所示，所述超宽带无线通信标签球裤袜是将超宽带无线通信标签602设置在球裤袜本体601上；如图11所示，所述超宽带无线通信标签球鞋是将超宽带无线通信标签702设置在球鞋本体701内，可选地，所述超宽带无线通信标签702设置在球鞋本体701中的特制抗压鞋垫上。

超宽带无线通信标签脚带和超宽带无线通信标签球鞋分别是将超宽带无线通信芯片及电源制作在柔性电路板中嵌入脚带和球鞋中。脚带能够让球员在佩戴日常训练的装备无较大的负担感，球鞋则是对鞋垫进行专业的改造，使用抗压力鞋垫让超宽带无线通信标签在球鞋中能够完美运行。所述超宽带无线通信标签中芯片可以是DW1000芯片。

本发明超宽带无线通信基站构造：以STM32F103芯片为主要微控制器，利用该芯片低功耗的特点承载DW1000芯片，从而贴切定位与测距的功能需求。以下为两者芯片与其主要性能指标如表3所示：

表3 STM32F103芯片和DW1000芯片的性能指标

本发明所述篮球训练分析系统还包括智能篮筐，所述智能篮筐设置有多个传感器和/或RGB摄像头，其中所述传感器可用于检查篮板受到篮球接触时的压力，并传输给数据分析模块，进行数据分析。所述摄像头可用于采集球员运动画面，并传输给数据分析模块。

如图12所示，所述的篮球训练分析系统，其中，所述数据分析模块包括：

树莓派网关4，所述树莓派网关与所述球员球场位置数据获取模块和所述球员姿态数据获取模块连接；

云服务器5，所述云服务器5与树莓派网关4连接，用于根据所述球员球场位置数据和球员运动姿态数据制定篮球训练方法；

网页显示端，所述网页显示端与所述云服务器连接。

其中，所述网页显示端具体可以是显示终端，如显示器，通过WebApp 客户端显示相应的分析结果和数据。

所述篮球训练分析方法的数据传输流程具体可以是，主超宽带无线通信基站101通过与球员超宽带无线通信标签以及次超宽带无线通信基站(例如次超宽带无线通信102和次超宽带无线通信103)的UWB进行通讯获得球员所在位置信息(位置数据)，并将所述位置信息通过Zigbee传输给树莓派网关4，最终由树莓派网关4将数据整合加密通过WIFI与云服务器5进行交互。进一步地，所述云服务器5可以是基于神经网络算法的模型进行数据处理分析。所述云服务器5将处理后的数据传输至WebApp客户端， WebApp客户端显示相关的可视化的训练数据、实时战术分析、实时球员状态等信息。

本发明针对球员数据采集以及数据挖掘技术在篮球训练中的应用进行开发，通过超宽带无线通信定位技术实时获取球员球场位置数据，通过基于DW1000芯片的集成开发的柔性电路板以便于嵌入运动装备之中，得到基于搭建物联网的篮球训练系统，并通过RGB摄像头3与其他传感器采集球员各项运动指标并与主超宽带无线通信基站101通过搭载Zigbee发送数据至树莓派网关4，借此与云端服务器5进行信息交互，最后通过网页端与用户形成交互，实现功能完善的篮球训练系统。

一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的篮球训练分析方法中的步骤。

在本发明的一个实施方式中，所述数据分析模块，其中，包括：处理器和存储器；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上所述的篮球训练分析方法中的步骤。

此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。存储器作为一种计算机可读存储介质，可设置为存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令或模块。处理器通过运行存储在存储器中的软件程序、指令或模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的方法。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。