文摘
在当今迅速发展的信息技术,计算机变得更快、更准确,越来越多的传感器,和云计算等新技术的诞生,大数据,物联网,人工智能已经颠倒了整个世界。与此同时,越来越多的兴趣更自然、和谐的人机交互方式,和许多人投身于研究在这个领域。它的节点可以任意分布在目标环境中,可以获得有关周围环境的信息。多节点无线传感器网络中,节点组织自己彼此通过特殊协议实现各自的功能。在这篇文章中,一个综合性的应用协作模型运动训练进行了分析,通过实例验证模型及其优越性。
1。介绍
人类社会已经全面进入信息时代,电子和信息的发展,电子产品离不开信息技术的支持(1]。信息技术是一个全面的技术,包括收集、识别、提取、转换、存储、传输、处理、检测、检验、分析和利用的数据。这些行为可以分为三个方面:信息采集、信息处理和信息传输。这三个方面的发展相互影响;他们是相辅相成的,互相离不开。
中国的经济发展是世界上最快的,国内生产总值已居世界第二,人民生活水平也取得了重大进展(2]。相应的体育教学大纲了依照学生身体健康的基本要求在国家体育锻炼标准。通过分析四倍的国民体质监测数据从2000年到2014年,它是发现,体型的年轻人继续增加,耐力,速度、爆发力、质量和力量,都是减少(3]。2008年,“阳光体育”项目中引入学校,改善学生的耐力,而不是力量,爆发力和平衡。
智能运动是基于运动器材和体育器材,通过人机交互、物联网、云计算、大数据,和其他先进技术干预,所以各种各样的设备,设备,数字化,网络化,智能化,和娱乐。与当前的体育活动,如传统的健身,突破时间和空间的限制。通过将时间和空间碎片的使用,人们可以进行科学的体育锻炼更智能和方便的方式。智能运动带来一个全新的适合所有的机会(4]。随着人类感知技术的不断提高,人们的健康问题变得越来越紧迫,和国家的蓬勃发展,基于人类感知的智能运动训练系统收到越来越多的关注。同时,这个系统的研究还可以提供一个有用的参考除了体育运动训练中的应用技术。
2。介绍相关技术
2.1。传感器技术
从产品的角度来看,传感器模块是一个敏感的设备,它可以改变热敏电阻的电阻根据传感器的表面和周围的环境参数(5]。例如,温度的变化可以改变水分敏感的电阻器的电阻,如果光线的变化影响传感器的电阻,一个AD-analogue转换模块需要更改的参数与信号处理环境中的错误信息。通过传感器的物理和化学特性,获得的信息转换成电子信号,由主控制器进行了分析和计算获得的模拟量信息。移动解决方案使得转换的信号通过传感器本身的特点6]。
2.2。数据融合
网络中有能量的局限性。能源可以有效地保存通过减少发送的数据量,所以数据可以融合节点的本地计算和存储能力,消除冗余信息和节约能源。传感器网络中的节点是很容易被失败,所以也必须使用数据融合技术在传感器网络合成多个数据来提高其准确性(7]。
在传感器网络中,数据融合技术可以结合多层协议。在应用程序层,许多路由协议采用数据融合机制,减少数据传输;另外,数据融合层,独立于其他协议,已经提出,这可以减少发送MAC层中的冲突和头部开销,因此节能不引入实时性能和信息的完整性。数据融合技术是现在广泛应用于目标跟踪和自动目标识别等应用程序。在传感器网络的设计,重要的是要设计一个有针对性的数据融合方法,充分考虑实际应用的需求(8]。
与节能和提高信息的准确性的前提下,数据融合技术的应用在其他领域是很困难的。首先,有延迟的成本;寻找简单的数据融合路径,执行数据融合操作,等待其他数据在数据传输到所有有助于网络的平均延时。其次,有鲁棒性的成本。与传统网络相比,传感网络节点故障的高速率和数据丢失,数据融合可以大大减少数据冗余,但同样的数据丢失会导致大量的信息被丢失,导致更少的健壮的网络(9]。
2.3。串行接口通信技术
串行接口指的是顺序一个接一个的数据传输。它的特点是一个简单的通信线路,可以用来实现双向沟通与一对传输线(可以直接使用电话线路输电线路),从而大大减少了成本,和特别适合长距离通信,但传输速度是缓慢的。通信方法中每一位的数据传输消息的一点点依次称为串行通信。串行通信的特点是数据位的传播,在秩序,至少有一个输电线路被要求完成的过程,以低成本但在传输速度慢10]。
3所示。应用方法设计
3.1。智能传感器网络综合性协作模型
在运动训练中,基于智能传感器网络的综合性协作模型可以分析和反馈从多角度运动对象的运动信息;通过体育教学目标的分析,我们可以发现相关信息的信息反馈和改进;综合性合作运动训练模型的目的是提高体育的基本知识,通过交换,多个信息的反馈和评价,基本技能,基本运动模式和综合素质的发展11- - - - - -13]。正如老话所说,这是给你的鱼比给你。综合性合作运动训练模型,从多个角度分析它是很重要的,训练和全面的精度。
这个综合性协作模型如图1。体育锻炼的主要对象是社会体育的人,学生,和学校。不同的运动物体通过智能感知网络和获得不同的信息,因为他们扮演不同的角色,他们在运动训练中扮演不同的角色14]。
通过体育教学对象的选择、收集数据从一个广泛的信息在体育教学中,形成一个智能传感网络和成员之间的相互关系分析15]。主要的思想是,社会体育工作者和学生传感器数据源,分析发现自己的长处和反馈给不同的对象(16]。
3.2。传感器数据采集
在这个设计中,在运动是人体运动信息收集使用身体传感器和AD转换模块(17]。工作原理:身体的滑动电阻器行动组的位置传感器是用来发送骨骼改变滤波器的信号,和感觉过滤信号传播ADC0832转换芯片,将它转换成电压信号,转换成数字信号的a / D转换和传送到单片机,它将当前的运动信息根据输入单片机转换当前收集运动信息根据输入信号(18,19]。
ADC0832是一个8位分辨率A / D转换器芯片的最大分辨率256年的水平,可以适应模拟转换的一般要求。快速响应时间和能够快速完成analogue-to-digital转换类似的芯片相比,也有明显的优势。它有助于降低整个装置的成本,也有用的改善整机的性能和可靠性20.]。
ADC0832连接到单片机只有三个别针,CS,时钟,和迪。CS输入应该高点ADC0832不是操作时,当芯片是禁用的,水平的CLK /迪可以任意。当进行A / D转换,CS使终端必须先放低,低到转换是完全完成。在这一点上,芯片开始转换,而处理器输入时钟脉冲输入时钟芯片的时钟,和做/ DI使用DI一起输入的数据信号通道选择功能(21]。CH0 ADC0832连接到数据的输出接脚身体的传感器。电路图如图2。
3.3。运动识别算法流程
运动识别算法提出了基于DTW模板匹配在这篇文章中,通过使用空间特性描述基于骨之间的角度点;该算法可以满足需求的运动识别时间延迟,可以实现每一帧之间的高精度匹配,并能消除个体差异造成的运动识别错误。算法的基本流程如图3。
数据收集:数据流从KinectV2获得,包括深度数据流,骨骼,和彩色图像流,将用于后续动作识别,而其他数据将用于客户端交互和存储。
骨骼数据处理:首先,消除抖动的骨头过滤使用组合和双指数平滑法获得平滑的骨骼数据,它提供了一个良好的骨骼特征的平滑输出的基础。接下来,空间向量法是用于从骨头中提取关节角特性。
运动识别:根据运动数据的特点,建立了相应的运动模型根据不同的运动目标,使用DTW和运动识别进行模板匹配算法和实时运动数据。
应用范围:上述运动识别只有一个循环动作,连续识别和运动所需的运动过程,和用户需要根据不同的状态互动。最后,数据保存到应用程序相关的体育训练。
3.4。骨骼数据过滤
骨骼过滤的方法侧重于收集数据的处理和误差修正。测量误差和噪声是所有系统的副产品中物理量测量的传感器。这些错误的特征通常包括系统的准确度和精密度。系统的准确性之间的关系可以很容易地理解为系统的测量结果和真实的测量结果。准确性是所有系统的浓度测量多次点。手的位置重复测量在四个不同的方面来演示精密度和准确度。
黑色的X在图4表明手的位置在现实世界中,红色的点是一些测量仪器的手:(1、2)测量系统,不够精确,但不够精确;(3)测量系统是精确和准确;和(4)一个更精确的测量系统。前两个是太不准确和容易出错的应用,而第三种方法不存在。第四个方法不够好,确实存在,这一次使用KinectV2,而是通过过滤和偏差的数据实现测量系统可以减少接近真实(图5)。
3.5。骨骼空间特征提取
在此基础上,平滑骨骼数据是通过过滤骨骼数据删除高峰和噪音,从而使骨骼特征的更精确的描述。系统选择不同的移动节点在不同尺寸根据牵引,深蹲,跳远和给出相应的运动特性。
三维空间角度的计算通常是使用解析几何。分析几何必须考虑并行,重叠,垂直,十字路口,所以,这些问题的解决方案必须是有针对性的,这不仅是一个大量的工作但也很复杂。然而,空间矢量法求解关节作为边界条件不需要考虑。
空间矢量的方法需要一个传统数学坐标系,但KinectV2的坐标系不同于正常的空间坐标系统。的零X和Y轴的Kinect空间坐标系统是一样的一个正常的空间坐标系统,但是z设在零Kinect的红外传感器,和正方向是Kinect的正方向。
为了使用向量方法,第一步是地图的坐标系统KinectV2 KinectV2任意两点的坐标系统,(, , ),(, , ),使用后的可译性和方向性向量变换可以转化成传统的空间坐标系统,矢量的合成AB,可以视为一个向量的主要从原点坐标,使用下面的转换公式:
通过使用上面的方法,身体的向量在每个点可以组合在一起,然后,这两个向量的夹角可以找到,可以视为关节之间的角度。作为一个例子,左胳膊,左肘,和左肩的三个点,然后把左臂v字形简化了身体和点(见图6)。
4所示。应用程序实现和应用分析
4.1。应用程序原型实现
本文应用系统设计的综合性智能传感器网络为核心的协作模型代表的嵌入式控制系统。软件和硬件紧密集成的嵌入式设备的功能;因此,仿真和调试电路需要在设计应用程序。模型图如图7。
4.2。牵引应用程序
引体向上是上肢力量的使用和背部的力量提升一个人的躯干向上,这充分锻炼一个人的上肢力量和全国学生健身是一个标准和所有候选人中实力最弱的一家,他们中的许多人无法跟上他们的体重和满足需求。因此,引体向上是最缺乏和必要的锻炼。它的运动分析图如图8
按照国家体育锻炼标准,在老师的指导下,如8引体向上像真人一样,先用两只手支撑在吧台上,双手打开,保持双臂垂直和维护一个悬挂的位置,当身体不再动摇,双臂同时施加,把身体,当你的下巴超过了武器,你会返回到原始状态。
提取数据从上面的操作特性和使用用户的运动姿势,和引体向上的姿态分解转化为红点的加权骨骼节点图9。
4.3。深蹲的应用程序
深蹲动作的识别也系统地开展符合国家体能锻炼的健身需求的标准。不像引体向上,深蹲适用于男性和女性,不需要太大的体育基础,可以执行与重量增加的难度动作。然而,深蹲很体力,如果技术是不合适的,它将不仅未能实现培训目标,还将膝关节损伤,影响身体的健康。一个演示图所示10。
运动:步骤1:持有你的手平,保持背部挺直,假设一个现成的立场;蹲在你的臀部低于膝盖,双手伸直。深蹲是一个伟大的方式来提高你的身体锻炼。
记住这个步骤和操作,数据特征提取上述操作。图11显示了深蹲的姿势分解和转换关系图,红色点的加权节点骨架。
4.4。应用程序分析
为了提供更好的数据分析这个模型中,一个领域的例子,这个例子之前,测试,每个人测量这个练习基于模型的细节,根据反馈调整。图12显示的数据量测量的基于模型的反馈。
与传统的运动训练模型相比,智能传感器网络的综合性协作模型分解的详细前面的运动训练过程的局限性。此外,智能传感器网络的综合性协作模型是构造在严格遵守每个组件的物理教育的需求模型。在使用这个应用程序的数据反馈,然后用户根据反馈纠正细节。在上面的数据观察,用户的测量方法相比,提高了原始类测试结果,表明综合性协作模型与智能传感器网络可以用于运动训练实践。
5。结论
近年来,随着思想政治教育的重要性在中国高校,高校的思想政治工作在新时期也被新部署和部署,和更高的需求提出了培养人才的质量。目前,中国的思想政治教育是一个快速发展的时期,在这个过程中,连续的勘探和开发,它不可避免地遇到一些困难和问题。分析了综合性协作模型在运动训练中的应用,并通过实例验证模型的优越性。
数据可用性
本文中使用的数据集可从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称,关于这项工作他们没有利益冲突。
确认
这项研究支持了研究创新的校园足球开展社会体育俱乐部模式进入校园的背景下“双下降”(GS [2021] GHBZX184)。