常超

摘 要： 為了提高運(yùn)動(dòng)員上肢力量參數(shù)的在線準(zhǔn)確評(píng)估能力，提出基于圖像分析技術(shù)的運(yùn)動(dòng)員上肢力量參數(shù)分析方法。對(duì)采集的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)態(tài)圖像進(jìn)行上肢肌肉特征的邊緣輪廓檢測，對(duì)上肢肌肉的邊緣特征輸出結(jié)果進(jìn)行Harris角點(diǎn)檢測，結(jié)合肌肉力學(xué)參量信息進(jìn)行上肢力量評(píng)估，實(shí)現(xiàn)基于圖像分析的運(yùn)動(dòng)員上肢力量估計(jì)。仿真結(jié)果表明，采用該方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員上肢力量參數(shù)估計(jì)簡單可靠，估計(jì)精度比傳統(tǒng)的傳感器測量技術(shù)要高。

關(guān)鍵詞： 圖像分析； 邊緣輪廓檢測； 上肢力量； 參數(shù)分析

中圖分類號(hào)： TN911.73?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）09?0036?03

Abstract： In order to improve the online accurate evaluation capacity of the athletic upper limb strength parameter， an athletic upper limb strength parameter analysis method based on image analysis technology is proposed. The edge contour detection of the upper limb muscle feature was performed for the acquired athlete dynamic image. The Harris corner detection is conducted for the edge feature output result of the upper limb muscle. The upper strength is evaluated in combination with the muscle mechanics parameter information to realize the athlete upper limb strength estimation based on image analysis. The simulation results show that the method is simple and reliable for estimation of the athletic upper limb strength parameter， and its estimation accuracy is higher than that of the traditional sensor measuring technology.

Keywords： image analysis； edge contour detection； upper limb strength； parameter analysis

在對(duì)運(yùn)動(dòng)員的上肢力量估計(jì)中，傳統(tǒng)的方法主要有傳感器檢測方法、測力計(jì)測量方法等，通過安裝在運(yùn)動(dòng)員身上的測量儀器進(jìn)行上肢力量參數(shù)估計(jì)，這類方法具有簡單實(shí)用的優(yōu)點(diǎn)，但是在大型的比賽項(xiàng)目中，受觀賞效果等因素的影響，傳統(tǒng)的傳感器測力計(jì)不能得到有效應(yīng)用[1?2]。而且，由于傳統(tǒng)測力計(jì)需要佩戴在運(yùn)動(dòng)員身上，可能影響比賽發(fā)揮，測力精度受到限制。對(duì)此，需要研究一種無接觸式的力量參數(shù)測量和分析方法，采用圖像分析技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員上肢的發(fā)力圖形變化特征分析，使力量參數(shù)分析具有可行性。

1 運(yùn)動(dòng)員上肢發(fā)力運(yùn)動(dòng)圖像采集

1.1 運(yùn)動(dòng)圖像的量化

采用圖像分析技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員的上肢力量估計(jì)，需要進(jìn)行原始運(yùn)動(dòng)圖像的特征采集，對(duì)采集的圖像進(jìn)行降噪預(yù)處理[3]，通過對(duì)圖像的邊緣輪廓檢測和上肢發(fā)力的角點(diǎn)標(biāo)定，進(jìn)行力學(xué)參數(shù)估計(jì)，實(shí)現(xiàn)過程如圖1所示。

3 實(shí)驗(yàn)測試分析

仿真實(shí)驗(yàn)開發(fā)環(huán)境為Matlab R2009a的仿真軟件，為了更好地體現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員的上肢發(fā)力特征，運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目選擇為舉重項(xiàng)目。運(yùn)動(dòng)員上肢發(fā)力運(yùn)動(dòng)圖像研究樣本的采集分辨率為500×500，大小為532×445，對(duì)采集的運(yùn)動(dòng)員舉重上肢圖像通過Creator的Raster to DED工具轉(zhuǎn)化為所需的DED數(shù)據(jù)。為了更好地體現(xiàn)運(yùn)動(dòng)員的上肢發(fā)力性能，在圖像數(shù)據(jù)采集時(shí)，分別從正面和側(cè)面進(jìn)行圖像采集，然后采用本文設(shè)計(jì)的圖像處理方法進(jìn)行力學(xué)分析，得到原始圖像采集如圖2所示。

對(duì)采集的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)態(tài)圖像進(jìn)行上肢肌肉特征的邊緣輪廓檢測，結(jié)合肌肉力學(xué)參量信息進(jìn)行上肢力量評(píng)估，圖像的邊緣輪廓檢測結(jié)果見圖3。

對(duì)上述邊緣輪廓檢測結(jié)果進(jìn)行力學(xué)測量，通過肌肉力學(xué)參量信息估計(jì)進(jìn)行上肢力量評(píng)估，實(shí)現(xiàn)了基于圖像分析的運(yùn)動(dòng)員上肢力量估計(jì)。圖4描述的是不同方法進(jìn)行上肢力量參數(shù)估計(jì)的精度對(duì)比結(jié)果。從圖4可見，采用本文方法進(jìn)行上肢力量參數(shù)估計(jì)的誤差較小，精度較高，實(shí)現(xiàn)過程簡單可靠。

4 結(jié) 語

本文提出圖像分析技術(shù)的運(yùn)動(dòng)員上肢力量參數(shù)分析方法，對(duì)采集的運(yùn)動(dòng)員動(dòng)態(tài)圖像進(jìn)行上肢肌肉特征的邊緣輪廓檢測，對(duì)上肢肌肉的邊緣特征輸出結(jié)果進(jìn)行Harris角點(diǎn)檢測，結(jié)合肌肉力學(xué)參量信息進(jìn)行上肢力量評(píng)估，實(shí)現(xiàn)了基于圖像分析的運(yùn)動(dòng)員上肢力量估計(jì)。研究得出，采用該方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)員上肢力量參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確度較高，可靠性較好，具有優(yōu)越性。

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