基于单目视频的跳台滑雪飞行阶段数据提取方法

针对跳台滑雪运动难度系数高,穿戴式传感器等入侵式设备易发生危险且价格昂贵而导致该运动数据提取困难的问题,提出了一种基于单目视频的跳台滑雪飞行阶段的数据提取方法.针对单目视频存在畸变和画面背景杂乱的问题进行预处理,通过标定相机参数对拍摄画面进行畸变矫正,并使用帧间差分法去除背景;利用OpenPose人体姿态识别库对运动员的关节位置进行初步识别,得到每一帧各个关节点的二维像素坐标;结合跳台滑雪运动员的姿态特性,针对识别出现误差的关节点,提出一种迭代拟合算法对其进行修正;根据修正后的关节点对运动员的运动特征进行提取与计算,并应用生成的人体模型与视频中运动员姿态进行动作比对.实验结果表明,迭代拟合算法提高了关节点识别准确率和识别精度,且修正关节点后生成的SMPL(skinned multi-person linear)三维人体模型更加贴合实际,证明了该算法对关节点修正的有效性.