民族体育教学中的特殊姿态校对视觉监控平台设计
2018-01-20李众民
李众民
摘 要: 为了发展民族体育、弘扬民族文化,现设计一款民族体育教学中的特殊姿态校对视觉监控平台。该平台由视觉监控模块与特殊姿态校对模块构成。视觉监控模块负责进行特殊姿态数据的采集、量化与传导,讨论了该模块中的MFC监控架构、数据传导通信指令结构、主要硬件连接模式以及数据的高阶低通滤波方法。特殊姿态校对模块用于接收视觉监控模块传导出的特殊姿态量化数据,其利用Processing语言建立GUI优化数据结算空间,通过四元数结算方法完成特殊姿态量化数据向欧拉角的转化,根据欧拉角判定规则确定特殊姿态是否需要校对,并标记校对点。实验结果表明,所设计平台的滤波效果好,监控误差小。
关键词: 民族体育教学; 特殊姿态; 校对; 视觉监控平台设计; 监控误差; 欧拉角判定规则
中图分类号: TN02?34; TP212.9 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2018)01?0178?04
Abstract: In order to develop the national sports and promote the national culture, a special posture correction and visual monitoring platform for national sports teaching was designed. The platform is composed of visual monitoring module and special posture correction module. The visual monitoring module is used to acquire, quantify and transmit the special posture data. The MFC monitoring architecture, data conduction communication order structure, main hardware connection mode and data high?order low?pass filtering method in the visual monitoring module are discussed. The special posture correction module is used to receive the special posture quantitative data transmitted by visual monitoring module. The Processing language is adopted to establish the GUI to optimize the data settlement space. The special posture quantitative data is converted into the Euler angle by means of quarternion settlement method. According to the Euler angle judgment rules, it determines that the special posture should be corrected or not, and the corrected point is marked. The experimental results show that the designed platform has perfect filtering effect and small monitoring error.
Keywords: national sports teaching; special posture; correction; visual monitoring platform design; monitoring error; Euler angle judgment rule
0 引 言
随着科技的不断进步,机电系统、传感网络、处理器、视觉监控平台成为市场上的主流高科技需求产品,在医疗、工业、教学、家电中的使用率非常高,极大地改变了人们的生活方式,在社会上建立起了一个高品质生活质量的保障体系[1]。我国少数民族数量众多,文化形式多样性强,大力发展民族体育、弘扬少数民族文化是我国政府格外重视的人文科技项目。在民族体育教学中,运动员的一些特殊姿态是极具少数民族特色的,但能够掌握这些特殊姿态的人群却非常少,无法在教学中对运动员进行一一指导,这就需要通过设计一个特殊姿态校对视觉监控平台实现智能化指导。
民族体育教学中的特殊姿态校对视觉监控平台设计理念需要考虑三个方面:第一,系统结构应为低成本且应用简单;第二,传感网络布线简单,防止对运动员正常姿态造成影响;第三,视觉监控平台应能提供完备的量化数据[2]。
1 民族体育教学中的特殊姿态校对视觉监控平
台设计
民族体育教学中的特殊姿态校对视觉监控平台由视觉监控模块与特殊姿态校对模块构成,处理模式简单、成本低,可实现视觉监控数据量化。为了减少传感网络布线,两模块之间将通过蓝牙技术进行连接。
1.1 视觉监控模块设计
1.1.1 模块結构与描述
视觉监控模块是需要直接穿戴在运动员身上的,所以其中的硬件结构均具有体积小、质量轻、可靠性高的特点。视觉监控模块分为硬件采集、软件监控和数据传导,进行民族体育教学中的特殊姿态数据采集、量化与传导,模块结构如图1所示。
硬件采集是指在微控制器的管理下利用视觉传感器采集运动员特殊姿态。基站负责进行视觉监控模块与特殊姿态校对模块之间的数据传导,以太网与传感网络负责进行视觉传感器与软件监控之间的数据传导;软件监控在客户端与服务器上同时进行,也可单独使用。客户端与服务器中软件监控体系的差别体现为:客户端可对传感网络上的所有数据进行量化处理与显示。但服务器中的数据是从客户端通过以太网传导过来的,使用者可以先对客户端中的数据进行筛选,再上传至服务器进行相应操作,而且,服务器还可为数据提供滤波功能[3]。整体来说,客户端重点在于进行实时、动态操作,服务器重点在于远程管理。软件监控为MFC(Microsoft Foundation Classes,微软基础类库)架构,可以对特殊姿态进行3D可视化转换与显示,支持视频回放功能、传感器节点配置功能、数据修正功能与数据量化功能。endprint
数据传导使用的是USB转RS 232接口[4],根据通信指令实现量化数据向目标传感器节点的传导行为,通信指令结构如表1所示。
视觉传感器与微控制器的连接模式如图2所示,通过串行外设接口相连,配置方便。微控制器型号为MSP5F2713,其工作电压区间为[1.5 V,4.0 V],工作频率为0.8 MHz,功耗极低,内存为10 KB,可随意嵌入中断源,配有64位显示插件与加速度计,可获取超清观看体验。视觉传感器型号为Sight5603,其制作工艺领先于行业其他产品,耐用性强、成本低,具有很优秀的抗震性能,格外适合采集运动数据。
1.1.2 数据滤波方法
民族体育教学中的特殊姿态校对视觉监控平台中的视觉监控模块需要为特殊姿态校对模块提供精准数据,滤波过程非常重要。运动员特殊姿态的加速度信号[5]一般为[0 Hz,5 Hz],故最适合采用的滤波方法是低通滤波。设服务器所选低通滤波器的频率幅值特征为[H,]有:
[H=11+ΩΩp2N] (1)
式中:[Ω,][Ωp]分別表示通带最大角度与最小角度的角频率[6];[N]表示低通滤波器的阶数。设[αp,][α]分别是阻带的最大与最小衰减量,则有:
[N=lg100.1α-1100.1αp-1lgΩΩp] (2)
如果[H]具有单调递增性质,那么当[N→+∞]时,低通滤波器的滤波效果最好。所以需要选择高阶低通滤波器,其最佳参数为[N=3。]用函数[z]标记视觉传感器采集到的民族体育教学中的特殊姿态量化数据序列,将[N=3]代入式(1),并按照特殊姿态量化数据序列进行数据滤波,目标函数为:
[H(z)=n=03bnz-n1+k=13akz-k] (3)
式中:[bn,][ak]均为低通滤波因子,取值为:[b0=b3=0.01,][b1=b2=0.03;][a1=-2,][a2=1.45,][a3=-0.36。]
1.2 特殊姿态校对模块设计
特殊姿态校对模块的作用是通过对民族体育教学中特殊姿态量化数据进行分层结算,判定姿态正确性,再将分层结算数据进行汇总,实现统一特殊姿态统一校对。该模块采用图形显示模式设计用户操作页面,利用Processing语言[7]建立GUI(Graphical User Interface,图形用户界面)。Processing语言是Java语言的扩展,但在编程上要比Java语言更加简练,极具人性化与个性化。
GUI可以优化数据结算空间,将不易于人们理解的计算程序用图例形式进行展示[8]。当特殊姿态校对模块需要对某一运动员的特殊姿态进行处理时,GUI将从特殊姿态量化数据中提取特殊姿态初始角,利用四元数结算方法完成特殊姿态初始角向四元数的数据类型转化,将运动员整个特殊姿态行为过程的四元数与初始角向四元数相乘,用所得结果重新定义特殊姿态四元数,再利用行为角速度将其转化为欧拉角,通过欧拉角判定特殊姿态正确与否,如图3所示。欧拉角判定规则如表2所示。
图4是分层结算数据汇总流程图,每个分层结算数据都需要通过磁场校对[9]、统一坐标轴之后,才能将欧拉角汇总到一起进行统一判定,判定规则参照表2,但也视具体情况而定,比如两个特殊姿态之间的行为过度有可能不符合既定的人体工学,需要经过日积月累的民族体育训练才能完成,对于这类特殊姿态的判断可以适当扩大欧拉角取值范围。完成数据汇总与统一判定后,特殊姿态校对模块会在GUI的原图像中标记出需要进行校对的姿态点,并输出更新后的特殊姿态图像作为民族体育教学指导档案。
1.3 模块连接设计
民族体育教学中的特殊姿态校对视觉监控平台通过蓝牙技术进行视觉监控模块与特殊姿态校对模块的连接,使用的蓝牙芯片为ST17H38,为一款超低能耗芯片,其能够将串行外设接口信号转化为USB信号,避免了复杂接线与通信数据格式不匹配的问题[10],转化电路如图5所示,转化过程中支持接收线信号检出与数据缓冲,可对转化并传导成功的数据进行主动清除,节省了大量空间。
2 实验结果与分析
一个视觉监控平台的滤波效果可通过信噪比[S]与参考因子[R]进行分析,函数关系式如下:
[S=10logi=0Iyi2i=0I-1xi-yi2] (4)
[R=i=0I-1(xi-x)(yi-y)i=0I-1(xi-x)2i=0I-1(yi-y)2] (5)
式中:[xi,][yi]是量化数据的横、纵坐标;[I]是数据量;[x,][y]是量化数据横、纵坐标的平均值。
在民族体育教学中,本文所设计的特殊姿态校对视觉监控平台使用的是高阶低通滤波,除此之外,卡尔曼滤波与小波滤波也是比较常见的视觉数据滤波方法。通过变换本文平台的滤波方法进行一组民族体育教学中特殊姿态量化数据(数据来源于某民族体育大学的训练视频)的滤波任务,以上三种滤波方法的滤波效果如表3所示。分析表3中的数据可以得知,小波滤波的滤波效果最差,本文平台原本使用的高阶低通滤波方法最适合进行动态的运动数据滤波,滤波效果最好。
本文平台的监控误差一般在运动员姿态转换过程中发生,图6、图7分别是姿态转换过程中本文平台监控到的仰俯角与航向角误差,经分析可得知,本文平台的最大仰俯角误差为1.2°,最大航向角误差为0.8°,监控误差很小。
3 结 论
本文旨在设计一款成本低、处理模式简单的民族体育教学中的特殊姿态校对视觉监控平台。该平台利用蓝牙技术连接平台重要模块,减少了传感网络布线,使平台更加适合应用在体育教学中,其硬件结构均具有体积小、质量轻、可靠性高的特点,软件结构处理过程简洁且性能强,整体来讲,本文平台的应用性能非常出色。
参考文献endprint
[1] 于津丰,程为彬,蔡贝.姿态参数模拟解算电路的校正设计与测试[J].电子器件,2016,39(4):946?950.
YU Jinfeng, CHENG Weibin, CAI Bei. Correction design and test of attitude parameters′ analog computation circuit [J]. Chinese journal of electron devices, 2016, 39(4): 946?950.
[2] 周国龙.普通高校体育教学实验仪器设备综合共享平台设计研究[J].当代体育科技,2016,6(1):108?109.
ZHOU Guolong. Design and research on the comprehensive sharing platform of the experimental instruments and equipments in the physical education teaching in colleges and universities [J]. Contemporary sports technology, 2016, 6(1): 108?109.
[3] 杨文沅,贺仁杰,耿西英智,等.面向区域目标的敏捷卫星非沿迹条带划分方法[J].科学技术与工程,2016,16(22):82?87.
YANG Wenyuan, HE Renjie, GENG Xiyingzhi, et al. Area target oriented non?along?with?track strip partitioning method for agile satellite [J]. Science technology and engineering, 2016, 16(22): 82?87.
[4] 匡珍春,吴刘萍.基于物联网园林视觉监控方法研究与仿真[J].计算机仿真,2016,33(4):447?450.
KUANG Zhenchun, WU Liuping. Monitoring method based on IoT garden vision research and simulation [J]. Computer simulation, 2016, 33(4): 447?450.
[5] 王博,吴鹏,阮芝芳,等.人体运动姿态的校正对改良五禽戏增加骨效应的研究探讨[J].中国骨质疏松杂志,2016,22(7):864?867.
WANG Bo, WU Peng, RUAN Zhifang, et al. Study of the effect of exercise posture correction for the modified five?beast game on bone in human [J]. Chinese journal of osteoporosis, 2016, 22(7): 864?867.
[6] HO E S L, CHAN J C P, CHAN D C K, et al. Improving posture classification accuracy for depth sensor?based human activity monitoring in smart environments [J]. Computer vision & image understanding, 2016, 148(C): 97?110.
[7] 陈文青,王涛.基于行为视觉的行人摔倒自动检测系统设计[J].现代电子技术,2016,39(20):87?91.
CHEN Wenqing, WANG Tao. Design of pedestrian tumble automatic detection system based on behavior vision [J]. Modern electronics technique, 2016, 39(20): 87?91.
[8] 彭孝东,张铁民,李继宇,等.基于传感器校正与融合的农用小型无人机姿态估计算法[J].自动化学报,2015,41(4):854?860.
PENG Xiaodong, ZHANG Tiemin, LI Jiyu, et al. attitude estimation algorithm of agricultural small?UAV based on sensors fusion and calibration [J]. Acta automatica sinica, 2015, 41(4): 854?860.
[9] 张飞,李景富.基于智能视觉的高空图像搜集系统的设计与实现[J].计算机测量与控制,2015,23(3):939?941.
ZHANG Fei, LI Jingfu. Aerial image collecting system design and implementation based on intelligent vision [J]. Computer measurement & control, 2015, 23(3): 939?941.
[10] 邓国斌,沈萍.视觉物联网下的农业区域干旱自动调节系统设计[J].科技通报,2016,32(12):105?109.
DENG Guobin, SHEN Ping. Design of agricultural drought and automatic control system under the vision of the Internet of Things [J]. Bulletin of science and technology, 2016, 32(12): 105?109.endprint