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        人工智能輔助姿態(tài)識(shí)別和運(yùn)動(dòng)處方的研究

        2024-03-01 08:53:44孔令凱
        現(xiàn)代電子技術(shù) 2024年4期
        關(guān)鍵詞:動(dòng)作標(biāo)準(zhǔn)體育

        孔令凱,王 森

        (中移(成都)信息通信科技有限公司,四川 成都 610000)

        0 引言

        《義務(wù)教育體育與健康課程標(biāo)準(zhǔn)(2022 年版)》(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“新課標(biāo)”)于2022 年秋季學(xué)期已開(kāi)始正式施行。作為未來(lái)10 年我國(guó)基礎(chǔ)體育教育發(fā)展的綱領(lǐng)性文件,它的出現(xiàn)備受關(guān)注。體育教育的高質(zhì)量落實(shí)到具體工作中需要以學(xué)生的發(fā)展為中心,更加關(guān)注學(xué)生的發(fā)展需求,教師要時(shí)刻關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,包括態(tài)度、行為、方法與結(jié)果,基于學(xué)生的學(xué)情因材施教,及時(shí)調(diào)整和完善教法,增強(qiáng)學(xué)生的體育興趣,享受運(yùn)動(dòng)樂(lè)趣。本文采用人工智能技術(shù),以立定跳遠(yuǎn)這一常見(jiàn)運(yùn)動(dòng)為例,從如何發(fā)現(xiàn)學(xué)生運(yùn)動(dòng)的不規(guī)范性以及提出改進(jìn)建議的角度出發(fā),提出一套智能的學(xué)齡基礎(chǔ)體育動(dòng)作識(shí)別、標(biāo)準(zhǔn)程度評(píng)估和體質(zhì)提升建議系統(tǒng),以期為推動(dòng)青少年體育鍛煉協(xié)調(diào)發(fā)展提供實(shí)踐與應(yīng)用參考。

        1 姿態(tài)識(shí)別和處方系統(tǒng)的體系構(gòu)建

        1.1 標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作模型的建立

        利用視頻采集器采集標(biāo)準(zhǔn)學(xué)生動(dòng)作,運(yùn)用動(dòng)作姿態(tài)估計(jì)算法對(duì)人體對(duì)象在執(zhí)行技術(shù)動(dòng)作過(guò)程中的動(dòng)作姿態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)。通過(guò)分析不同性別的專(zhuān)業(yè)學(xué)生的標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)動(dòng)作,形成結(jié)構(gòu)化標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)動(dòng)作的數(shù)據(jù)信息庫(kù)。同時(shí),設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集控制過(guò)程對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑、降噪、合并,提取標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)動(dòng)作特征,建立動(dòng)作特征庫(kù)。采用定量分析法,在體育專(zhuān)家指導(dǎo)下,將運(yùn)動(dòng)動(dòng)作分為數(shù)個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)及階段,評(píng)估人體骨骼關(guān)節(jié)點(diǎn)在完成各階段技術(shù)動(dòng)作過(guò)程中的參與度,建立學(xué)生年齡段內(nèi),不同性別、年齡的標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作量化模型,作為技術(shù)動(dòng)作判斷識(shí)別的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

        1.2 現(xiàn)場(chǎng)學(xué)生動(dòng)作采集及與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作對(duì)比判定

        基于邊緣計(jì)算服務(wù)器平臺(tái),使用視頻采集器對(duì)參加立定跳遠(yuǎn)等運(yùn)動(dòng)的學(xué)生進(jìn)行實(shí)時(shí)采集,分析、提取運(yùn)動(dòng)序列特征,與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作模型進(jìn)行比對(duì)。結(jié)合專(zhuān)家意見(jiàn),研發(fā)不同的運(yùn)動(dòng)、不同的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、關(guān)鍵階段的體育動(dòng)作動(dòng)態(tài)判定標(biāo)準(zhǔn),例如,在某些情況下,應(yīng)去除運(yùn)動(dòng)速率、節(jié)奏的影響后進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)判定。在邊緣計(jì)算服務(wù)器的算力支持下,實(shí)時(shí)進(jìn)行當(dāng)前學(xué)生與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作間的關(guān)鍵指標(biāo)差異性評(píng)估工作,對(duì)關(guān)鍵動(dòng)作執(zhí)行情況、動(dòng)作整體完成情況進(jìn)行評(píng)分。同時(shí),存儲(chǔ)個(gè)人歷史信息數(shù)據(jù),為學(xué)生改進(jìn)技術(shù)動(dòng)作提供連貫性的指導(dǎo)參考依據(jù)。

        1.3 智能生成對(duì)學(xué)生體育動(dòng)作的改進(jìn)建議和個(gè)性化訓(xùn)練方案

        針對(duì)學(xué)生,特別是初學(xué)者難以覺(jué)察自身運(yùn)動(dòng)過(guò)程或姿態(tài)是否規(guī)范的問(wèn)題,以學(xué)生現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)評(píng)分為基礎(chǔ),結(jié)合專(zhuān)家的指導(dǎo)意見(jiàn),形成動(dòng)作及訓(xùn)練方向改進(jìn)專(zhuān)家指導(dǎo)意見(jiàn)庫(kù)。憑借邊緣計(jì)算服務(wù)器的實(shí)時(shí)處理能力,替代指導(dǎo)教練員,對(duì)學(xué)生進(jìn)行不間斷的觀察、反饋、指導(dǎo),在運(yùn)動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)為學(xué)生提供即時(shí)的動(dòng)作改進(jìn)意見(jiàn),達(dá)到去除多余動(dòng)作,糾正錯(cuò)誤動(dòng)作,使學(xué)生練習(xí)的運(yùn)動(dòng)技術(shù)逐漸精確化的目的,避免學(xué)生盲目、機(jī)械、無(wú)效地重復(fù)練習(xí)錯(cuò)誤動(dòng)作。此外,對(duì)學(xué)生動(dòng)作不規(guī)范的原因進(jìn)行綜合分析,給出針對(duì)性的訓(xùn)練指導(dǎo)意見(jiàn)及訓(xùn)練方法,并在持續(xù)的歷史數(shù)據(jù)追蹤過(guò)程中豐富專(zhuān)家指導(dǎo)意見(jiàn)庫(kù)的內(nèi)容,形成良性循環(huán)。

        2 姿態(tài)識(shí)別和處方系統(tǒng)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)

        姿態(tài)識(shí)別和處方系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)框架如圖1 所示。

        圖1 姿態(tài)識(shí)別和處方系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)框架圖

        3 核心技術(shù)

        3.1 輕量級(jí)實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)姿態(tài)估計(jì)算法

        姿態(tài)估計(jì)算法是一種支持多人、實(shí)時(shí)的輕量級(jí)人體姿態(tài)估計(jì)算法,適用于嵌入式設(shè)備、手機(jī)、邊端處理器等計(jì)算資源有限的終端設(shè)備,便于移動(dòng)場(chǎng)景部署,適合體育、康復(fù)等運(yùn)動(dòng)評(píng)估場(chǎng)景。

        姿態(tài)估計(jì)算法是一種魯棒性的姿態(tài)估計(jì)算法,對(duì)于坐、立、行、走、蹦、跳等人體不同姿態(tài)都具有非常好的穩(wěn)定性。本文在COCO 數(shù)據(jù)集上mAP 的評(píng)測(cè)結(jié)果為75%,在MPII 上mAP 的評(píng)測(cè)結(jié)果為82%,居于業(yè)內(nèi)領(lǐng)先水平。

        姿態(tài)估計(jì)算法目前支持17 個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)和26 個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)位置估計(jì),可根據(jù)使用場(chǎng)景進(jìn)行選擇。本文精心設(shè)計(jì)的姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)由三部分組成,分別是STN、SDTN、SPPE。三個(gè)模塊相互結(jié)合,其中STN 負(fù)責(zé)人體檢測(cè)框,SDTN 負(fù)責(zé)產(chǎn)生姿態(tài)估計(jì)結(jié)果,SPPE 在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)進(jìn)行正則化抑制。運(yùn)動(dòng)姿態(tài)估計(jì)描點(diǎn)圖如圖2 所示。

        圖2 運(yùn)動(dòng)姿態(tài)估計(jì)描點(diǎn)圖

        3.2 標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范動(dòng)作的采樣和歸一化方法

        各個(gè)運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目應(yīng)分別構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作規(guī)范庫(kù),如仰臥起坐、立定跳遠(yuǎn)、引起向上等,動(dòng)作規(guī)范庫(kù)是學(xué)生成績(jī)計(jì)算、關(guān)鍵動(dòng)作評(píng)估、優(yōu)化指導(dǎo)意見(jiàn)的核心組件。動(dòng)作規(guī)范需從性別、年齡段、身高體重比等多個(gè)維度進(jìn)行考量,前期可先從性別和年齡區(qū)間入手,由體育專(zhuān)家協(xié)助從全國(guó)各地區(qū)篩選出一組優(yōu)秀的青少年學(xué)生,進(jìn)行仰臥起坐、立定跳遠(yuǎn)等動(dòng)作示范,并將動(dòng)作視頻采集入庫(kù),經(jīng)姿態(tài)估計(jì)算法處理,形成動(dòng)作模板。

        體育專(zhuān)家或?qū)W生負(fù)責(zé)講述一些運(yùn)動(dòng)要點(diǎn),如起跳、擺臂、落地姿態(tài)等關(guān)鍵動(dòng)作,與AI 算法人員一起制定動(dòng)作評(píng)估指標(biāo)。學(xué)生運(yùn)動(dòng)考核視頻依據(jù)其性別屬性、年齡段屬性進(jìn)行動(dòng)作庫(kù)匹配,根據(jù)規(guī)范動(dòng)作與其實(shí)際動(dòng)作之間的差異進(jìn)行關(guān)鍵動(dòng)作分析,給出指導(dǎo)意見(jiàn),比如起跳角度低、空中姿態(tài)不規(guī)范等。

        3.3 個(gè)體動(dòng)作的標(biāo)準(zhǔn)程度評(píng)估方法

        結(jié)合專(zhuān)家指導(dǎo)意見(jiàn),設(shè)定一些關(guān)鍵動(dòng)作,如在立定跳遠(yuǎn)中,如圖3 所示,有預(yù)擺、起跳、騰空、落地,在不同動(dòng)作時(shí)刻,由專(zhuān)家教授給出規(guī)范要領(lǐng),AI 算法人員負(fù)責(zé)量化實(shí)現(xiàn)。

        圖3 立定跳遠(yuǎn)標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作分解圖

        對(duì)于每一個(gè)關(guān)鍵時(shí)刻進(jìn)行獨(dú)立動(dòng)作分析,以學(xué)生動(dòng)作關(guān)節(jié)點(diǎn)位置{KPi}、預(yù)定義動(dòng)作關(guān)節(jié)點(diǎn)位置{GPi}為例,時(shí)刻t的動(dòng)作得分公式如下:

        以t時(shí)刻動(dòng)作要領(lǐng)的重要程度權(quán)重為θt,通過(guò)加權(quán)可以給出學(xué)生動(dòng)作的總得分為:

        3.4 體育動(dòng)作的改善建議生成方法

        根據(jù)3.3 節(jié)中對(duì)各個(gè)關(guān)鍵動(dòng)作的分析,向?qū)W生給出改善意見(jiàn),如擺臂幅度太小、騰空過(guò)高/過(guò)低、落地雙腳前后差距過(guò)大等,示意圖如圖4 所示。

        圖4 立定跳遠(yuǎn)預(yù)擺、騰空起跳示意圖

        1)擺臂練習(xí)

        要點(diǎn):兩腳左右開(kāi)立,與肩同寬,兩臂前后擺動(dòng),前擺時(shí),兩腿伸直,后擺時(shí),屈膝降低重心,上體稍前傾,手盡量往后擺。

        練習(xí):視頻檢測(cè)學(xué)生擺臂訓(xùn)練過(guò)程中擺臂幅度與方位,結(jié)合預(yù)定義動(dòng)作規(guī)范庫(kù)給出語(yǔ)音指導(dǎo)。

        2)騰空起跳改善

        要點(diǎn):兩腳快速用力蹬地,同時(shí)兩臂稍曲由后往前上方擺動(dòng),向前上方跳起騰空,并充分展體。

        練習(xí):結(jié)合學(xué)生實(shí)際情況,建議力量加強(qiáng)練習(xí),給出力量加強(qiáng)動(dòng)作訓(xùn)練指導(dǎo)。

        4 結(jié)語(yǔ)

        青少年的身體健康始終是黨和國(guó)家關(guān)心的重點(diǎn)問(wèn)題之一,但學(xué)校也面臨體育資源不足、體育教師短缺等困難,故如何利用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)提高教學(xué)效率,推進(jìn)精準(zhǔn)教學(xué)成為了體育改革與高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)力、新方法。

        本文構(gòu)建包括標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作模型庫(kù)、現(xiàn)場(chǎng)動(dòng)作采集及與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作的對(duì)比判定、生成學(xué)生動(dòng)作改進(jìn)建議于一體的智能體育系統(tǒng),可以對(duì)體育運(yùn)動(dòng)進(jìn)行精準(zhǔn)化的評(píng)測(cè),比較客觀地看到學(xué)生在體育教學(xué)中存在的問(wèn)題。同時(shí),以問(wèn)題為導(dǎo)向,結(jié)合專(zhuān)家指導(dǎo)庫(kù)給出了提升課堂教學(xué)質(zhì)量、提高個(gè)人成績(jī)的方法和對(duì)策。后續(xù)本文系統(tǒng)將進(jìn)一步產(chǎn)品化,在實(shí)踐中證明精準(zhǔn)教學(xué)、精準(zhǔn)干預(yù)對(duì)學(xué)生運(yùn)動(dòng)技能的掌握、身體素質(zhì)的提升都會(huì)有明顯的效果。

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