車益民

摘 要： 體育訓(xùn)練中的運動視頻分析系統(tǒng)可以提高體育訓(xùn)練視頻回放的動作分析能力，提高訓(xùn)練質(zhì)量。針對當(dāng)前運動視頻分析系統(tǒng)存在的不足，提出一種新型的體育訓(xùn)練運動視頻分析系統(tǒng)。對體育運動訓(xùn)練系統(tǒng)視頻分析系統(tǒng)總體設(shè)計進行分析，對系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計進行分析，最后對系統(tǒng)的性能進行測試。結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以準(zhǔn)確分析體育訓(xùn)練的視頻及圖像信息，關(guān)鍵幀提取的準(zhǔn)確度高，召回率高，可以用于指導(dǎo)運動訓(xùn)練。

關(guān)鍵詞： 體育訓(xùn)練； 運動視頻； 總體設(shè)計； 詳細(xì)設(shè)計

中圖分類號： TN948.43?34； TP391 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）05?0070?04

Abstract： The moving video analysis system in sports training can improve the action analysis ability of the sports training video playback and training quality. A new moving video analysis system for sports training is proposed to eliminate the shortco?mings existing in the current moving video analysis systems. The overall design of the moving video analysis system in sports training is analyzed. The detailed design of the system is analyzed. The performance of system was tested. The test results show that the system can analyze the video and image information of the sports training accurately， has high key frame extraction accuracy and high recall rate， and can guide the exercise training.

Keywords： physical training； moving video； overall design； detailed design

0 引 言

隨著圖像和視頻處理技術(shù)的發(fā)展，體育訓(xùn)練逐漸科學(xué)化和智能化，采用視頻幀序列分析方法進行體育訓(xùn)練中的動作特征采集和信息恢復(fù)，糾正不規(guī)則的體育訓(xùn)練動作，改進運動訓(xùn)練水平，用嵌入式控制芯片結(jié)合體育訓(xùn)練中的運動視頻分析系統(tǒng)開發(fā)和設(shè)計，實現(xiàn)對體育訓(xùn)練中運動視頻的實時監(jiān)控和信息通信。在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，對體育訓(xùn)練中運動視頻信息集成控制，結(jié)合專家系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)，指導(dǎo)運動訓(xùn)練[1]。

對體育訓(xùn)練中運動視頻分析系統(tǒng)的開發(fā)設(shè)計主要分為硬件設(shè)計和軟件設(shè)計兩大部分，在進行視頻采集和分析系統(tǒng)硬件平臺搭建的基礎(chǔ)上[2]，重點進行體育訓(xùn)練中運動視頻分析系統(tǒng)的軟件設(shè)計和開發(fā)。傳統(tǒng)方法中，采用嵌入式設(shè)計體育訓(xùn)練中運動視頻分析系統(tǒng)模型具有一定的可靠性，但是隨著干擾的增大，在運動視頻分析系統(tǒng)的自動化控制和調(diào)度出現(xiàn)基線漂移和失真，控制性能不好。采用基于Android嵌入式系統(tǒng)的運動視頻分析方法具有移植性好的優(yōu)點，但是同樣存在兼容性不好，對視頻幀訓(xùn)練的控制性不準(zhǔn)確等問題[3?4]。

針對當(dāng)前的運動訓(xùn)練視頻分析系統(tǒng)存在的難題，本文設(shè)計了一種新型的體育訓(xùn)練運動視頻分析系統(tǒng)，并通過仿真測試進行性能驗證，驗證了本文系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。

1 運動視頻分析系統(tǒng)的總體設(shè)計

1.1 運動視頻分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

體育訓(xùn)練中的運動視頻分析系統(tǒng)建立在通用計算機平臺上，可以在不同操作系統(tǒng)上進行體育訓(xùn)練中運動視頻的采集和圖像處理，視頻分析系統(tǒng)可以安裝Windows系統(tǒng)，也可以安裝Linux系統(tǒng)，采用嵌入式Linux的內(nèi)核結(jié)構(gòu)進行運動視頻的進程管理和控制信息程序加載，通過CAN發(fā)送嵌入式Linux系統(tǒng)的根文件系統(tǒng)，在[/bin，]/sbin，/etc，/lib，/dev，/usr，/var和/proc目錄中存儲體育運動視頻的幀序列，系統(tǒng)總體設(shè)計包括用戶控制模塊、視頻信息的采集模塊和輸出模塊等，在視頻信息處理模塊中，通過數(shù)據(jù)處理、圖像分析和視頻采集模塊進行腳本和服務(wù)器配置文件的開發(fā)，在輸出模塊，采用GUI人機交互系統(tǒng)進行體育運動訓(xùn)練中的視頻及圖像信息分析，并將圖像處理程序下載到開發(fā)板中執(zhí)行運動訓(xùn)練視頻分析和整個系統(tǒng)的軟件驅(qū)動[5]。根據(jù)上述分析描述，得到本文設(shè)計體育訓(xùn)練中運動視頻分析系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

1.2 運動視頻的圖像處理算法設(shè)計

圖像處理算法是整個視頻分析系統(tǒng)的核心，包括運動視頻圖像的檢測和特征提取等。采用梯度直方圖分析方法提取運動視頻圖像的特征[6]，梯度直方圖能夠?qū)⑦\動監(jiān)測圖像區(qū)域的梯度強度和方向準(zhǔn)確描述出來，因此可以使體育訓(xùn)練監(jiān)測區(qū)域的運動員動作外形表現(xiàn)的更為精確。由于梯度方向直方圖對同一個Cell梯度的不同特征模型無法區(qū)分，不能對運動員各種行為特征進行有效識別。本文采用ExHOG特征算法解決上述問題，算法如下：

設(shè)[θ]為體育訓(xùn)練運動監(jiān)測視頻圖像梯度方向，并設(shè)定0°～360°作為方向空間；提取梯度直方圖特征HG；[θi]為0°～180°無符號的梯度方向空間，其特征為HOG；[i]表示[θ]的量化通道，取值為[MHG（i）；][L]表示通道個數(shù)，則HOG的計算方法為：

式中：[MHOG（i），][MDiffHG（i），][MExHOG（i）]分別表示運動視頻監(jiān)測區(qū)域梯度直方圖特征在[i]通道的權(quán)值。

在視頻采集中，由于外部環(huán)境和運動過程的隨機性，導(dǎo)致干擾極為復(fù)雜多變，使得監(jiān)測圖像存在大量噪聲干擾，提取出的HG行為特征出現(xiàn)很大的梯度峰值，需要進行圖像干擾處理。由式（1），式（2）可以看出，HOG和DiffHG分別由HG特征計算得出，因此同樣會出現(xiàn)較大的梯度峰值，從而使ExHOG特征存在大量噪聲。所以，在每個cell提取HG特征后對圖像檢測區(qū)域梯度直方圖進行[L2]范數(shù)歸一化處理，并截斷圖中峰值，經(jīng)過處理后ExHOG特征有效抑制了梯度峰值和噪聲干擾[7?8]。

在降噪處理的基礎(chǔ)上，采用奇異值分解法和相位卷繞技術(shù)運動提取視頻特征，最后通過最小二乘擬合獲得運動視頻圖像的差異性，像素級機器視覺特征為：

[X′m]針對不同視頻幀序列的像素值不同，在算法設(shè)計中有[X′m]個初始化值。

采用計算機識別方法采集視頻，使用窗的個數(shù)為[K，]根據(jù)圖像采集傳感器的輸出陣列，利用[S]變換計算功率譜估計，得到運動視頻的幀差功率譜估計為：

式中：時間序列長度為[N；][hk（n）]為次譜估計的時間窗函數(shù)。

采用多窗譜估計法對視頻輸出陣列傳感器輸出的動作矯正信息進行功率譜計算，取一組相互正交的離散橢球序列作為時頻移動步長建立功率譜時頻圖，得到功率譜時頻圖表達式為：

最后選擇訓(xùn)練樣本，從[X]個特征中隨機抽取[Y]個特征作為候選特征，進行訓(xùn)練，實現(xiàn)體育運動訓(xùn)練中的運動視頻分析和特征識別，并輸出識別結(jié)果。

2 系統(tǒng)具體設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 開發(fā)流程及程序配置

采用嵌入式內(nèi)核的交叉編譯環(huán)境進行程序編譯和軟件開發(fā)，體育訓(xùn)練中運動視頻分析系統(tǒng)的嵌入式Linux系統(tǒng)分為四個層次，分別為：

（1） 通過引導(dǎo)加載程序進行體育訓(xùn)練中運動視頻集成控制的視頻圖像處理算法加載，同時對VME總線傳輸?shù)臅r鐘進行初始化操作，編譯內(nèi)核的D/A分辨率，對不同文件系統(tǒng)的操作進行集成控制，建立Linux根文件系統(tǒng)進行體育訓(xùn)練中運動視頻的MXI總線控制的D/A轉(zhuǎn)換。

（2） Linux內(nèi)核用于實現(xiàn)體育訓(xùn)練運動視頻分析系統(tǒng)的特定功能，在嵌入式設(shè)備上進行收發(fā)轉(zhuǎn)換采樣和交叉編譯，在編譯器路徑加入系統(tǒng)環(huán)境變量，進行多通道數(shù)據(jù)記錄。執(zhí)行init進程，分析系統(tǒng)內(nèi)核的配置，實現(xiàn)文件配置。

（3） 文件系統(tǒng)實現(xiàn)體育訓(xùn)練中運動視頻集成智能控制的數(shù)據(jù)存儲和調(diào)度。

（4） 用戶應(yīng)用程序模塊是實現(xiàn)應(yīng)用程序和實際設(shè)備之間的接口設(shè)計，通過內(nèi)核配置、編譯，按操作普通文件的方式訪問并控制硬件設(shè)備，對塊設(shè)備進行讀/寫操作。

設(shè)計體育訓(xùn)練中運動視頻分析系統(tǒng)的軟件開發(fā)流程，如圖2所示。

2.2 程序加載與交叉編譯

在Linux內(nèi)核配置選項中，使用make menuconfig命令進行配置，復(fù)位信息使用惟一的ID0x5F選擇DSP，通過工具loader，實現(xiàn)視頻分析過程的中斷控制，進行體育訓(xùn)練中運動視頻分析系統(tǒng)嵌入式Linux定制和控制程序的編譯，編譯主要代碼描述為：

Generates Settings ???>

Qt/Embedded image filesystem ???>

[*]downloaded //視頻信息采樣及圖像處理程序下載

Applets links（Qt Virtual Fram Buffer） ???>（/home/ SmDialog /nfs） qt?embedded?arm prefix

Root file object model Tuning ???> //對象模型、抽象控件

[*]rootfs.yaffs /Provide Qtopia application environment

//設(shè)備提供Qtopia應(yīng)用環(huán)境

[*]Generate bin， SBIN folder commands

[*]deprecated：aliased //設(shè)置SDICON寄存器

[*]SDIPRE register set //設(shè)置SDIPRE寄存器

[*]Script sSDICmdArg fileShells ???>

???Ash Shell Options //寫32位命令到SDICmdArg

[*]Check for SDICmdSta File System //命令類型為無答復(fù)

[*]Lash（arm?angstrom?linux）

//lib清除SDICmdSta寄存器中的相應(yīng)標(biāo)志位

設(shè)定SIC_IWR寄存器，包含CSEL位和SSEL位，其值是隨機需要用各種方法計算視頻分析的參數(shù)，以進一步分析系統(tǒng)性能。進行軟件的模塊化開發(fā)和多線程控制設(shè)計，在對體育運動特征追蹤中，建立視頻分析系統(tǒng)，系統(tǒng)上層是應(yīng)用平臺層，包括工作流引擎、組織權(quán)限框架、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)訪問組件等。這些組件分別封裝了工作流、組織權(quán)限、數(shù)據(jù)訪問等方面的基本功能部件，是應(yīng)用系統(tǒng)構(gòu)建業(yè)務(wù)邏輯的基礎(chǔ)，用free_irq（）函數(shù)釋放驅(qū)動程序，對應(yīng)的內(nèi)核函數(shù)為unregister_chrdev（）：

#define MISC_ MISCs3c2440_pwm_ioctl //主設(shè)備號

#define struct file *filp "pwm" //設(shè)備文件名

int ret nstall?qt?embedded （）；

ret=s3c2440_unregister_blkdev（） （&misc）；

驅(qū)動程序塊設(shè)備驅(qū)動程序?qū)?yīng)的內(nèi)核函數(shù)unregister_blkdev（），在交叉編譯環(huán)境中配置和編譯Linux內(nèi)核，編輯.Bashrc文件，采用Qt/Embedded 4.6創(chuàng)建體育訓(xùn)練中運動視頻分析系統(tǒng)的圖形用戶接口，實現(xiàn)可視化控制，由此完成系統(tǒng)的軟件開發(fā)與設(shè)計。

3 系統(tǒng)性能測試與分析

在嵌入式設(shè)備上運行Qt C++ API執(zhí)行體育運動訓(xùn)練中的視頻信息采集和特征檢測。使用Agilent 33220A信號發(fā)生器作為測試信號分析視頻分析過程中的穩(wěn)定性。在進行了ZLG7290初始化操作之后，通過驅(qū)動程序流接口函數(shù)封裝驅(qū)動程序代碼，通過I2C從ZLG7290讀取Linux內(nèi)核的圖像處理程序進行數(shù)據(jù)加載和參數(shù)初始化設(shè)定，得到運動視頻分析系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)定界面如圖3所示。

根據(jù)圖3的系統(tǒng)界面進行體育訓(xùn)練中運動視頻控制參量設(shè)定和視頻信息采集，在可視化模塊中進行人機交互和GUI控制，運動視頻分析的輸出界面如圖4所示。對采集的原始運動視頻進行特征分析，得到的分析結(jié)果如圖5所示。

表1給出本文體育運動訓(xùn)練中視頻分析系統(tǒng)的關(guān)鍵幀提取準(zhǔn)確度和召回率，從表1可知，隨著關(guān)鍵幀提取準(zhǔn)確度的增大，召回率增大，說明兩者之間存在正相關(guān)關(guān)系，而且本文系統(tǒng)的關(guān)鍵幀提取準(zhǔn)確度、召回率要優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

4 結(jié) 語

為了提高體育運動訓(xùn)練的科學(xué)指導(dǎo)水平，本文設(shè)計了一種新型的體育訓(xùn)練運動視頻分析系統(tǒng)。首先對系統(tǒng)進行總體設(shè)計，然后進行系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計，最后進行系統(tǒng)仿真測試，結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以準(zhǔn)確描述體育訓(xùn)練各個過程，提高了視頻關(guān)鍵幀的提取的準(zhǔn)確度，召回率高，可以用于指導(dǎo)運動訓(xùn)練，具有一定的應(yīng)用價值。

參考文獻

[1] 彭小江，張家樹.基于特征匹配和校驗的魯棒實時電子穩(wěn)像[J].光子學(xué)報，2011，40（9）：1442?1446.

[2] 溫佳，馬彩文，水鵬朗.改進自適應(yīng)LBG矢量量化算法在干涉高光譜圖像壓縮中的應(yīng)用[J].光譜學(xué)與光譜分析，2011，31（4）：1033?1037.

[3] 陸興華，吳恩燊，黃冠華.基于Android的智能家居控制系統(tǒng)軟件設(shè)計研究[J].物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，2015，5（11）：14?16.

[4] 劉茂旭，何怡剛，鄧芳明，等.融合RFID的無線濕度傳感器節(jié)點設(shè)計研究[J].電子測量與儀器學(xué)報，2015，29（8）：1171?1178.

[5] 呂富勇，周瑞卿，阮世陽，等.高頻磁場檢測中采樣保持器的設(shè)計及其性能分析[J].電子測量技術(shù)，2015，38（8）：13?16.

[6] 鄭道寶，王懷杰.基于ARM/GPRS的遠程圖像報警系統(tǒng)的設(shè)計[J].計算機測量與控制，2013，21（1）：149?151.

[7] 謝佩，吳小俊.基于Shearlet變換和均勻局部二值模式特征的協(xié)作表示人臉識別算法[J].計算機應(yīng)用，2015，35（7）：2056?2061.

[8] 陸興華，張曉軍.人員圖像跟蹤過程中多人交叉區(qū)域防丟失方法[J].計算機仿真，2014，31（9）：243?246.