鄭星宇　汪銘暄　翟星辰

摘要：本文章主要分析通過結(jié)構(gòu)光相機(jī)對(duì)肢體動(dòng)作信息的三維錄入與Kinect骨骼識(shí)別原理比對(duì)為主要功能，以對(duì)運(yùn)動(dòng)體三維測(cè)量及數(shù)據(jù)重現(xiàn)為技術(shù)基礎(chǔ)，應(yīng)用于動(dòng)作教學(xué)規(guī)范、運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練等一系列利用肢體3D模型數(shù)據(jù)的領(lǐng)域。通過結(jié)構(gòu)光相機(jī)設(shè)備與3D軟件編程相結(jié)合的形式，突破了原有的傳統(tǒng)教學(xué)模式、學(xué)生能夠享受智能化生活帶來的便捷，更好的引領(lǐng)全民健身，避免因動(dòng)作不規(guī)范而引起運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練水平難以提高。

關(guān)鍵詞：結(jié)構(gòu)光相機(jī);三維重建;Kinect識(shí)別及比對(duì);發(fā)展前景

1 引言

21世紀(jì)以來，大數(shù)據(jù)、人工智能、5G技術(shù)迅速發(fā)展，三維虛擬成像技術(shù)與結(jié)構(gòu)光相機(jī)技術(shù)是近年來新興的高科技產(chǎn)品，目前已應(yīng)用于與臨床醫(yī)學(xué)、礦山地質(zhì)信息采集、人臉識(shí)別等領(lǐng)域，有著極高的開發(fā)價(jià)值，但是在體育教學(xué)與運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的領(lǐng)域上還并未完全涉及，因此具有極高的研究?jī)r(jià)值。

人們健身的目的是增強(qiáng)體質(zhì)增進(jìn)健康，2016年，國(guó)務(wù)院印發(fā)全民健身計(jì)劃的通知，計(jì)劃實(shí)施以來，公眾的健身意識(shí)普遍增強(qiáng)，每周參加1次以上運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的人數(shù)達(dá)到7億，經(jīng)常參加運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練的人數(shù)達(dá)到4.35億。隨后在2018年，國(guó)家體育總局又發(fā)布了《全民健身指南》，中國(guó)運(yùn)動(dòng)健身人數(shù)將以39%的速度增長(zhǎng)，到2030年計(jì)劃增長(zhǎng)至5.3億，由此可見國(guó)家以及全國(guó)人民對(duì)體育發(fā)展的重視，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，各項(xiàng)新設(shè)備、新技術(shù)在體育運(yùn)動(dòng)中將會(huì)被更加廣泛的應(yīng)用。

而動(dòng)作教學(xué)的無人指導(dǎo)、照顧不周、不及時(shí)等，無疑會(huì)使運(yùn)動(dòng)損傷的風(fēng)險(xiǎn)增加，致骨骼發(fā)育、身體行為動(dòng)作及后期進(jìn)步等嚴(yán)重問題，后期形成難以改正，效果變差，效率變低等?；诖吮尘?，我們通過雙目結(jié)構(gòu)光、動(dòng)作信息采集、3D建模等技術(shù)以實(shí)現(xiàn)深度三維立體模型的構(gòu)建，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)動(dòng)作分析、對(duì)比以及矯正等助學(xué)方向。通過對(duì)肢體動(dòng)作信息的錄入，將人體緊挨的兩個(gè)或多個(gè)骨關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)的位置偏移或舒張角度信息與標(biāo)準(zhǔn)的模型比對(duì)，最終以不同色差的三維立體模型在屏幕上顯現(xiàn)，使其更直觀、高效的看到自己?jiǎn)栴}的不足并改進(jìn)，并借此滿足大部分人群在無面對(duì)面指導(dǎo)情況下高效、便捷的自主學(xué)習(xí)需求，提高自身的運(yùn)動(dòng)技能水平，具有獨(dú)特的創(chuàng)新性價(jià)值以及未來大好的前景。

2 運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練動(dòng)作識(shí)別和矯正的原理

2.1雙目結(jié)構(gòu)光相機(jī)原理背景及應(yīng)用

結(jié)構(gòu)光三維成像的硬件主要由相機(jī)和投射器兩者組成，結(jié)構(gòu)光就是通過投射器投射到被測(cè)物體表面從而形成主動(dòng)結(jié)構(gòu)信息，如正弦條紋、格雷碼等;然后，通過單個(gè)或多個(gè)相機(jī)拍攝被測(cè)表面即得結(jié)構(gòu)光圖像數(shù)據(jù);最后，基于三角測(cè)量原理經(jīng)過對(duì)圖像的三維解析計(jì)算從而實(shí)現(xiàn)三維重建。而結(jié)構(gòu)光相機(jī)便是基于此技術(shù)的一種深度相機(jī)，完善了雙目立體視覺的深度相機(jī)的部分不足，拓展了適用范圍。

其次針對(duì)于目前發(fā)展前景最廣闊、越來越智能高科技化的深度相機(jī)，尤其是安裝在手機(jī)上的，包括有TOF技術(shù)的OPPO R17 pro，華為榮耀V20等系列、以及采用結(jié)構(gòu)光技術(shù)的iPhone X系列，他們都將各自的技術(shù)廣泛應(yīng)用在活體人臉識(shí)別、空間測(cè)距、三維重建、AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）等領(lǐng)域。

由于大眾的動(dòng)作技能學(xué)習(xí)有著不同的學(xué)習(xí)場(chǎng)所，無論是在室內(nèi)還是室外的動(dòng)作學(xué)習(xí)都需要身處在不同的或者說變化很大的環(huán)境自然光中。因此要解決這個(gè)問題，結(jié)合當(dāng)前主流的TOF、雙目、結(jié)構(gòu)光深度相機(jī)，我們選擇采用對(duì)于室內(nèi)室外大多數(shù)情況均可適用的雙目結(jié)構(gòu)光技術(shù)。

2.2 3D建模技術(shù)和可直接采用的模型

通過結(jié)構(gòu)光相機(jī)對(duì)運(yùn)動(dòng)中的標(biāo)準(zhǔn)人體動(dòng)作捕捉，并使用內(nèi)置函數(shù)，其中X、Y、Z是點(diǎn)云坐標(biāo)系，X'、Y'是圖像坐標(biāo)系，D為深度值?？梢詫⑸疃葓D像的圖像坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為世界坐標(biāo)系，并生成點(diǎn)云數(shù)據(jù)（三維坐標(biāo)系統(tǒng)中的一組向量的集合），再通過導(dǎo)入3Dmax等軟件進(jìn)行三維立體模型構(gòu)建，最終將形成可供用戶直接采用的標(biāo)準(zhǔn)的三維立體模型。

這項(xiàng)技術(shù)側(cè)重動(dòng)作的規(guī)范性，在現(xiàn)有動(dòng)作學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上引導(dǎo)用戶更加規(guī)范、完善、安全的進(jìn)行動(dòng)作學(xué)習(xí)，使運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練達(dá)到最好的效果。市場(chǎng)上的主流APP，對(duì)健身過程的指導(dǎo)不具針對(duì)性，易導(dǎo)致盲目性和不安全性。例如Keep、每日瑜伽等，大多都是使用戶觀看標(biāo)準(zhǔn)的動(dòng)作教學(xué)視頻，從而完成健身任務(wù)，而并無對(duì)動(dòng)作的規(guī)范性要求，這便導(dǎo)致用戶大多只是盲目練習(xí)、模仿練習(xí)，甚至對(duì)于動(dòng)作如何實(shí)現(xiàn)、是否正確也不清楚，而動(dòng)作的不準(zhǔn)確性必然會(huì)導(dǎo)致肌肉拉傷、筋骨扭傷等等，不僅不會(huì)起到健身的效果，反而損害我們的身體健康、留下不必要的后遺癥。

2.3? Kinect識(shí)別以及對(duì)比技術(shù)

首先通過雙目結(jié)構(gòu)光相機(jī)對(duì)運(yùn)動(dòng)時(shí)的動(dòng)作人體拍攝，將人體的深度三維立體信息導(dǎo)入內(nèi)置程序，通過結(jié)構(gòu)光的Kinect 骨骼識(shí)別原理，對(duì)人體進(jìn)行提取特征骨骼系統(tǒng)和關(guān)節(jié)結(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)（包括頭部、左右肩、左右手等 20 個(gè)結(jié)點(diǎn)（P2），并根據(jù)骨關(guān)節(jié)信息生成屬于個(gè)人的三維立體圖像。

之后將身體的節(jié)點(diǎn)等深度信息（主要為緊挨著的兩個(gè)或多個(gè)骨關(guān)節(jié)節(jié)點(diǎn)的偏移與舒張角度信息）通過三維模型幾何相似性比較算法計(jì)算三維模型的骨關(guān)節(jié)點(diǎn)以及網(wǎng)格分布特征，從而與標(biāo)準(zhǔn)模型進(jìn)行比對(duì)分析。目前針對(duì)于此有許多算法，對(duì)于該識(shí)別檢測(cè)的需求，應(yīng)將采用三維幾何模型算法。通過這種方法將其誤差降低在一定范圍內(nèi)，可以同時(shí)適用于所有身材構(gòu)成的用戶。

經(jīng)過對(duì)比后的模型會(huì)以不同色差的顏色標(biāo)注在手機(jī)或大屏幕上顯示，例如左腿抬地高度不夠，左臂與規(guī)范動(dòng)作偏差角度，并提供出其對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作模型，以供用戶參考，使用戶更加直觀的看到自身問題的不足，并在最短的時(shí)間內(nèi)針對(duì)自身的動(dòng)作情況進(jìn)行及時(shí)修改、完善和提高。

3 市場(chǎng)分析

3.1市場(chǎng)調(diào)查

我們組織了關(guān)于群眾運(yùn)動(dòng)狀況的調(diào)查，并選取其中的1200份問卷進(jìn)行分析。

首先，結(jié)果顯示將近90%的人平時(shí)會(huì)參與體育運(yùn)動(dòng)，但僅有4.17%的人認(rèn)為自己動(dòng)作非常標(biāo)準(zhǔn)，這說明群眾的健身意識(shí)不斷增強(qiáng)并積極參與運(yùn)動(dòng)健身，但是標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)動(dòng)尚未普及，群眾需要研發(fā)一個(gè)可以幫助人民科學(xué)運(yùn)動(dòng)的工具，即結(jié)構(gòu)光相機(jī)與識(shí)別比對(duì)技術(shù)相結(jié)合。

其次，結(jié)果顯示學(xué)生在老師教過動(dòng)作后的掌握率平均為62.35%，近40%的學(xué)生會(huì)選擇課下搜索網(wǎng)絡(luò)視頻進(jìn)行再學(xué)習(xí)，這在一定程度上反映出當(dāng)今學(xué)校體育教學(xué)的局限性：一位老師需要面對(duì)一個(gè)班級(jí)，沒有足夠的時(shí)間和精力去教會(huì)每一名同學(xué)，而通過后期的研發(fā)技術(shù)可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)多人動(dòng)作比對(duì)矯正，大大提高了教學(xué)效率。當(dāng)老師不在時(shí)，也能提供教學(xué)視頻，并幫助學(xué)生進(jìn)行自動(dòng)比對(duì)和矯正。

另外，調(diào)查發(fā)現(xiàn)65.71%的被訪者更傾向于面對(duì)面矯正，有77.5%的被調(diào)查者表示愿意接受并使用一款自動(dòng)比對(duì)矯正動(dòng)作的設(shè)備，因此可以體會(huì)到社會(huì)大眾是希望有老師幫助可以矯正自身動(dòng)作問題，但對(duì)與無人指導(dǎo)和老師照顧不周時(shí)，首款也是短時(shí)間內(nèi)唯一一款的運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練技術(shù)因此將被大眾接受、使用并喜愛，具有不可替代性。

總而言之，隨著人民生活水平的提高和對(duì)高質(zhì)量生活的追求，人民對(duì)科學(xué)健身、正確運(yùn)動(dòng)的需求越來越多且很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)保持增長(zhǎng)趨勢(shì)。

3.2 自身競(jìng)爭(zhēng)力

市場(chǎng)的新開發(fā)性：調(diào)查顯示有極少數(shù)的一線城市開展了3D體育教學(xué)，并且開展此類教學(xué)的學(xué)校中，學(xué)生成績(jī)提高近17%;而有超過70%的機(jī)構(gòu)最先學(xué)習(xí)的就是身體動(dòng)作，但是無法真正固定動(dòng)作和完美地傳授教學(xué)知識(shí)。

通過充分的市場(chǎng)調(diào)查得出，無論是應(yīng)用的技術(shù)、方向、領(lǐng)域都是目前市場(chǎng)上所欠缺的，這便使公共機(jī)構(gòu)、私人企業(yè)有了新的選擇，也使得我們擁有更廣闊的市場(chǎng)和更多的機(jī)遇。

且與普通相機(jī)相比，雙目結(jié)構(gòu)光相機(jī)具有相對(duì)較高的分辨率和精度等優(yōu)勢(shì)。首先普通的相機(jī)拍攝出來呈現(xiàn)的是平面2D圖像，而結(jié)構(gòu)光深度相機(jī)由于特殊的光線和攝像頭可以獲取到三維立體坐標(biāo)形式的數(shù)據(jù)，從而通過方法計(jì)算形成三維重建;其次，古老的掃描技術(shù)，設(shè)備大，精準(zhǔn)度不高，跟蹤位置定位需要放在所要測(cè)量的身體位置上，極其的不方便，而雙目結(jié)構(gòu)光無論是從分辨率，精度，幀率，以及成本都是脫穎而出，因此選取雙目結(jié)構(gòu)光相機(jī)與識(shí)別原理配套使用，打破傳統(tǒng)的教學(xué)模式，幫助學(xué)校開展體育課程教學(xué)活動(dòng)、協(xié)助健身房、俱樂部正常運(yùn)營(yíng)，讓人民居家科學(xué)健身成為現(xiàn)實(shí)，是當(dāng)前社會(huì)亟需的一個(gè)技術(shù)設(shè)備。

4 結(jié)語

通過使用雙目結(jié)構(gòu)光相機(jī)對(duì)信息的錄入與3D建模相結(jié)合，建立出標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，再運(yùn)用Kniect骨骼識(shí)別原理將肢體動(dòng)作與標(biāo)準(zhǔn)模型比對(duì)的形式，使運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練、體育健身逐漸智能化、科學(xué)化，減少不必要的損傷，提高運(yùn)動(dòng)成績(jī)、訓(xùn)練的高效率性，進(jìn)而拓寬科技體育的發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]符亞云，胡慶勝，牛一，楊少杰.基于雙目視覺的三維重建技術(shù)研究[J].河南科技，2021，40（01）：16-18.

[2]陳燕軍.基于Kinect的人體骨骼信息提取與手勢(shì)識(shí)別[J].機(jī)械工程與自動(dòng)化，2020（04）：173-175.

[3]胡緒，李俊強(qiáng)，陳振，楊科，蒙超和.動(dòng)作捕捉技術(shù)在運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練領(lǐng)域中的應(yīng)用分析[J].當(dāng)代體育科技，2021，11（04）：18-21.

作者簡(jiǎn)介：

鄭星宇（2001.10—），女，漢，鄭州市，本科，鄭州大學(xué)，方向：動(dòng)作捕捉比對(duì)

汪銘暄（2001.1—），男，漢，鄭州市，本科，河南大學(xué)，方向：動(dòng)作捕捉比對(duì)

翟星辰（1991.6—），男，漢，鄭州市，指導(dǎo)老師，鄭州大學(xué)，方向：動(dòng)作捕捉比對(duì)]參考文獻(xiàn)：

資助項(xiàng)目：鄭州大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃資助項(xiàng)目。