基于图像识别技术的高尔夫挥杆动作分析仪的研制.docx
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基于图像识别技术的高尔夫挥杆动作分析仪的研制
分类号密级
UDC
学位论文
基于图像识别技术的高尔夫挥杆动作分析仪的研制
作者姓名：
刘星彤
指导教师：
沙毅副教授
东北大学信息科学与工程学院
申请学位级别：
硕士
学科类别：
工学
学科专业名称：
通信与信息系统
论文提交日期：
年月
论文答辩日期：
年月
学位授予日期：
年月
答辩委员会主席：
年月
评阅人：
东北大学
2011年6月
AThesisinCommunicationsandInformationSystems
DevelopmentofGolfSwingMovementAnalyzerBasedonImageRecognition
ByLiuXingtong
Supervisor:
AssociateProfessorShaYi
NortheasternUniversity
June2011
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。
论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：
日期：
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：
即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。
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）
学位论文作者签名：
导师签名：
签字日期：
签字日期：
基于图像识别技术的高尔夫挥杆动作分析仪的研制
摘要
在进行高尔夫挥杆动作分析的过程中，依赖于现代数字图像处理技术打造的分析系统发挥着越来越重要的作用，它作为一种辅助教学手段，因其直观、迅速等特点，能很好地克服传统高尔夫教学的弊端，帮助学习者快速掌握挥杆要领，并获得越来越多高尔夫爱好者的重视。
由于高尔夫挥杆动作独特的运动方式，对挥杆过程中识别、检测与分析技术的研究呈现出巨大的潜力。
本文在视频采集与视频处理的基础上，利用图像识别技术开发研制了一套高尔夫挥杆动作分析仪系统。
该系统通过前端摄像头与采集卡将高尔夫挥杆动作视频采集录制到指定文件中，在对视频进行基本回放对比的过程中添加多种画线分析工具，利用图形与线条对动作视频进行辅助分析。
在基本视频采集分析功能能够满足高尔夫教学的需求基础上，本文研究了一套图像识别算法，利用背景差法通过将捕捉到的图像序列进行灰度化、边缘提取、中值滤波、二值化等处理，最终得到挥杆过程的运动轨迹；利用帧间差法对比前后两帧的变化趋势，判断挥杆过程中身体指定部位是否移动并报警提示。
该分析仪系统能够帮助高尔夫练习者纠正挥杆动作，配合后期开发的人机界面和简单文件管理模块，使高尔夫教学更加直观化。
系统经过大量的现场实验，达到高尔夫教学使用的要求。
论文首先概述了本课题提出的背景以及国内外的研究现状，对视频采集技术以及数字图像处理技术做了简要介绍，然后提出了整个分析仪系统的总体设计和软硬件结构，在此基础上详细论述该系统各模块开发研制的基本情况及过程，其后又重点介绍了运动检测技术在该分析仪系统中的具体运用与实现。
最后，对该系统进行了调试与分析，总结全文并对系统的开发前景做出展望。
关键词：
高尔夫；数字图像处理；视频采集；图像识别；运动检测
DevelopmentofGolfSwingMovementAnalyzerBasedonMotionDetection
Abstract
Beltconveyorisacontinuoustransportmachineryandalsoakindofgeneralmachinery.Beltconveyoriswidelyusedinmining,ports,powerplants,metallurgicalenterprises,cement,foodandlightindustryproductionlines.Itcanconveybulkmaterialsandgreatgoods.Beltconveyorsystemismadeofanumberoflinksandsupportedbyvarioustransportequipments,ifalinkinterrupts,theentireproductionprocesswillbeoperatingatastandstill,orevenleadtoproductionenterprises.Therefore,designsimple,reliableoperationofwork,lowcostofthebeltconveyormonitoringsystemforenterpriseproductionsafetyhasaveryimportantsignificance.
Inthisthesis,allprocessofdevelopmentofmonitoringandcontrolsystembasedonLonWorksfieldbustechniqueforbeltconveyorsisintroduced.BecauseoftheBeltConveyorssystemrequirementthiscontrolsystemhasseveraltechnicallycharacteristic:
1.widelydistributed,therearealargenumberofcontrolnodesalongthebelt.2.Strongresistancetointerference,monitoringandcontrolsystemworkinabadenvironment.3.Real-time,onceafaultoccurs,itcanreportwarninginformationtimely.Forreplyforthistechnicallydifficulty,weadoptLonWorksFieldBusasameansofcommunicationandcontrolnetworkcomponents.Thiscontrolnetworkisconstitutedbyfollowing3parts:
1.fieldmonitoringnode,itcancollectandprocessfielddata（switch,analog）,exportcontrolinformation,andhasareliablenetworkcommunications.2.Networkadapter,asaspecialnetworknode,itisusedtoconnectthenetworkandPC,andplaysabridgeeffectbetweenthem.3.PCGUI,usingInTouchconfigurationsoftware,realizethenetworkmanagementinavarietyoffunctions,monitorandmanagethesub-sitesandallthemonitoringcontrolnodes,monitortheoperationalstatusofnodes,realizethecertainnodesmanualoperationorcontrolandsoon.
Thisthesisparticularexpatiatethedesignofmonitoringandcontrolsystemforbeltconveyors,theingredienthardwaredesignsthatandcomestrue,thesystemsoftwareoverallplanandeachfunctionsmodulesoftwaredesignandrealize,aswellassystematicdebuggingandthetesting.
FinallythissystemfullfillsdesigndemandbythatrealityworkingandtestinginLaboratory.
Keywords：
beltconveyor;fieldbus;monitoringandcontrolsystem;configurationsoftware
目录
独创性声明I
摘要II
AbstractIII
第1章绪论1
1.1课题的研究背景和意义1
1.2课题的国内外研究现状3
1.3本论文的研究内容与结构安排5
第2章关键技术介绍7
2.1DirectShow技术基础7
2.1.1DirectShow技术简介7
2.1.2DirectShow系统功能及框架7
2.1.3DirectShow基本组件Filter工作原理8
2.1.4FilterGraph的构建原理10
2.2数字图像处理技术11
2.2.1数字图像处理技术基础11
2.2.2图像识别15
2.2.3运动检测方法综述16
2.3BMP文件格式19
第3章高尔夫挥杆动作分析仪系统的总体设计23
3.1系统的需求分析23
3.2系统的结构设计24
3.2.1系统硬件的选择25
3.2.2系统软件开发平台与开发工具的选择28
第4章高尔夫挥杆动作分析仪系统软件的设计与实现30
4.1高尔夫挥杆动作分析仪的软件总体设计30
4.2高尔夫挥杆动作分析仪系统软件的实现30
4.2.1视频采集模块30
4.2.2视频处理模块32
4.2.3辅助分析模块33
4.2.4非标动作识别与报警模块35
4.2.5杆头识别与跟踪模块36
4.2.6运动轨迹提取模块37
4.2.7文件管理的实现37
4.2.8人机界面的开发37
第5章高尔夫挥杆动作分析仪中运动检测相关算法的研究38
5.1运动目标检测方案概述38
5.2图像的灰度化38
5.3图像的目标分割38
5.4图像的中值滤波39
5.5图像的二值化39
5.6图像运动区域的叠加39
5.7高尔夫挥杆动作分析仪系统中运动轨迹提取的实现39
第6章系统的调试与实际运行结果分析40
6.1系统调试40
6.2系统实际运行结果与分析40
第7章结束语41
参考文献43
致谢49
第1章绪论
1.1课题的研究背景和意义
在众多的体育项目中，高尔夫球运动是一项极为文明、礼貌、优雅、浪漫的高尚娱乐休闲运动。
它以一种独特的风格和特性吸引着成千上万的爱好者。
高尔夫球运动起源于15世纪初的苏格兰，15世纪中叶，在苏格兰已经盛行。
17世纪高尔夫球被欧洲人带到美洲，19世纪20年代传入亚洲。
[1]目前，高尔夫球运动作为国际上职业化程度较高的运动之一，越来越受到广大体育运动爱好者的青睐，全世界参加这项运动的人越来越多。
2009年10月9日，国际奥委会在哥本哈根召开的第121次全会上宣布，高尔夫球将成为2016年和2020年两届奥运会的正式比赛项目。
奥运会影响范围大，受关注程度高，对体育事业的促进和体育精神的弘扬作用巨大，因此高尔夫重返奥运大家庭势必会对国内高尔夫运动的发展起到极大的推动作用。
目前，高尔夫已经被列入2013年第12届中华人民共和国全国运动会的正式比赛项目，以上两个项目将各产生两枚金牌，比赛形式和办法将参照奥运会。
[2]随着高尔夫球运动在国内的普及与推广，许多人将它作为自己的业余娱乐运动休闲方式，特别是一些高校已经将高尔夫球的教学纳入正规的体育课堂。
因此高尔夫教学与练习的方法便得到众多教练与学员的关注。
挥杆技术是高尔夫球运动技术中一项基本、重要的运动技术，其所需的专项力量是高球选手基本力量素质中的一项重要的素质。
高尔夫运动对挥杆动作的准确性要求很高，挥杆动作是否标准直接关系到击球的距离与效果。
挥杆动作技术特征主要表现在回旋挥摆技术与个人挥摆技术特点的高度协调统一，通过机体整体回旋转动与上肢环节在击球瞬间的挥摆鞭打动作的有机配合，协调用力，使杆头获得最佳杆速和最佳击球角度的运动过程。
[3]专业高尔夫球运动员在挥杆过程中十分关切自己动作的力量、平衡、节奏以及速度等，所以挥杆动作的练习便成为提高高尔夫球员水平的关键。
传统的高尔夫球教学是通过教练与学员面对面的沟通，利用镜面等手段根据教练的纠正指导来达到提高挥杆动作标准性的目的。
这种方法只能依靠球员自身的感觉与教练的观察来分析技术动作，球员无法看清自身挥杆动作的完整过程，也不能准确比较其挥杆动作与标准动作的差异，因此很难纠正其动作的缺点和不足，给高尔夫球的教学带来的难度，不易提高其挥杆的水平。
为了使高尔夫教学直观化、智能化，高尔夫挥杆动作分析仪将视频技术、图像识别技术与计算机软件技术相结合并应用于高尔夫教学，它能够通过视频采集捕捉击球瞬间的动作片段，将录制的视频文件进行回放、对比、分帧等操作。
学员在视频回放的同时可以与教练动作进行对比，清楚地发现自身每一个动作环节存在的缺点，进而纠正自己的动作，使高尔夫挥杆动作的练习更加有效。
视频对比功能还可以将学员的挥杆视频与导入的国际球员视频进行对比，并加以同步，使高尔夫球教学更加直观。
它还具有独特的图片分帧，数字特效等功能，使动作的分析不仅局限在视频文件的处理上，并且能对帧图片加以提取，从而对帧图片进行进一步的分析。
在视频处理的同时，将计算机绘图、视频控制等作为辅助分析球员挥杆动作的手段，在视频播放的窗口绘制辅助线条、连接轨迹和关键点等，便于动作的纠正。
在高尔夫教学的过程中，考察挥杆动作过程中身体各部位的协调性和标准性也是检验高尔夫水平的关键。
为了使练习者能够在动作视频预览的同时自动检测自身动作的标准性，高尔夫动作分析仪还能够进行动作的自动判别，根据计算机智能图像识别的结果丰富高尔夫教学的手段。
对头部、手部以及球杆的实时检测，自动判断整个过程动作的质量，在适当的时候进行纠错并报警。
利用图像识别技术建立一套运动检测算法，还可以将球杆的运动轨迹自动描绘出来，教练与学员可以准确的看到挥杆过程中球杆的运行路线，从而可以深入分析挥杆轨迹，达到高尔夫教学的目的。
该系统的研制与开发利用视频采集技术与计算机软件技术，是信息技术在体育运动领域的实际应用。
视频采集技术在计算机系统中的实现方法有很多，但所适合的领域各不相同。
根据本系统对采集速度与实现功能的特殊要求，选择一种合适的采集手段是该系统研制技术的核心。
另一方面，视频采集的实现需要摄像机的支持。
由于高尔夫球挥杆动作的速度很高，对摄像机的快门速度，曝光等要求很苛刻。
考虑到系统的具体实现的可行性与便携性，对摄像机的镜头广角也是本系统研究的一项任务。
在上层计算机软件的设计方面，需要一种适合对视频采集进行编程的手段，同时应考虑软件界面的设计实现方法，因此应选择易于对视频采集程序进行开发的代码编写与编译运行环境。
图像识别技术的研究是本论文研究课题的核心。
在基本视频功能实现的基础上，需要研究建立一系列图像识别方法，从而进行杆头识别与运动检测。
这套算法要充分考虑应用环境的特点，还要考虑计算机实际的计算速度，使系统的智能识别功能可行并且有效。
对于高尔夫球爱好者来说，高尔夫挥杆动作分析仪的开发能够提高其高尔夫挥杆动作标准性，激发高尔夫球爱好者的击球兴趣，通过将自身的动作与标准动作的对比，以及系统对挥杆动作的智能判别，提高其击球水平。
对于高尔夫球教学来说，高尔夫挥杆动作分析仪能够帮助教练分析学员的挥杆动作，指导学员练习挥杆的动作要领，可以将其作为一种先进的高尔夫教学手段。
对于职业高尔夫球员来说，高尔夫挥杆动作分析仪能够辅助职业球员的日常练习，通过该挥杆动作分析仪的相关功能，帮助球员提高某一特定动作的技术水平。
1.2课题的国内外研究现状
高尔夫挥杆动作分析仪是信息技术在高尔夫教学领域的具体应用，它将视频处理技术与图像识别技术相结合，利用计算机软件设计方法，实现系统的算法设计与功能。
视频处理技术是多媒体组织管理、编辑使用和交互服务所需的重要技术。
[4]目前，视频处理主要研究视频的压缩、存储、传输、建立视频检索系统等方面，涉及到多种关键技术。
[4]近年来由于数据压缩、海量存储、宽带网络、高速计算机技术的发展，使得多媒体技术很快成为计算机和通信行业的新兴技术，而视频数据作为最生动直观的数据成了多媒体研究的重要方向之一。
[4]图像识别是近二十年来发展起来的一门新型技术科学，它以研究某些对象或过程（统称图像）的分类与描述为主要内容。
图像识别所提出的问题，是研究用计算机代替人们自动地去处理大量的物理信息，解决人类生理器官所不能识别的问题，从而部分代替了人的脑力劳动。
[5][6]
在当今社会生产生活中，视频处理技术与图像识别技术相结合所产生的应用价值越来越被广大科研工作者所关注，所涉及的领域也十分广泛。
它可以是机械加工中零部件的识别、分类；可以是从遥感图片中辨别农作物、森林、湖泊和军事设施，以及判定农作物的长势，预测收获量等；可以是根据气象观测数据、或气象卫星照片准确预报天气；可以在高能物理实验中识别粒子径迹；可以在医学诊断中根据X光照片判断是否发生癌肿；可以在邮政系统中自动分拣信函；可以在繁华的交通中心实现交通管制、识别违章行驶的汽车及司机；以及机场上空的空中交通管理等。
[7]所应用的领域涉及工业、农业、渔业、医疗、邮政、气象、公安、测量、交通等。
其中，视频处理技术与图像识别技术相结合的一些国内外成功的典型应用概略介绍如下：
（1）基于计算机视觉的麦田杂草识别系统。
[8]该系统能够利用机器视觉识别杂草，根据杂草的有无，有选择的变量施用化学制剂。
它能准确、智能的检测到田间杂草，判断其位置及种类，并将杂草滋生区分割出来。
这种技术解决了传统的农业中，杂草肆虐和杂草病害困扰庄稼生长的问题，通过视频采集技术确定作物和杂草分布，无需覆盖性地喷洒化学制剂，避免了大量化学制剂的浪费。
（2）指纹识别系统。
[9]指纹识别系统很早以来在身份鉴别方面就得到了应用，由于指纹具有终生的稳定性和惊人的特殊性，因此被称为“物证之首”。
指纹识别系统包括指纹采集、图像预处理、特征提取、特征匹配和数据库五个模块。
利用光学取像设备获取指纹的图像，然后经过图像预处理消除图像噪声，在利用一系列相关的指纹识别算法，最终进行指纹的判别。
目前指纹识别系统具有简单、快速、有效以及交互方便等特点。
已用于中、小城市的指纹卡管理，公安、票证稽查等方面的业务。
随着高尔夫球运动与计算机技术的结合，越来越多的高尔夫相关设备引入了信息技术。
但是专业的高尔夫挥杆动作分析系统在国内外目前还是比较少见的，利用图像识别技术进行高尔夫教学更是少之又少，而一些单纯利用视频处理与分析技术的高尔夫教练软件已经在一些国家问世。
高尔夫运动的特殊性决定了高尔夫教学分析系统对设备特殊要求，现有的教学系统存在软件智能性不高，采集图像质量不好，视频角度单一等缺点，而且目前还没有一套专业的高尔夫挥杆分析系统，因此无法很好地完成高尔夫教学任务。
美国的V1pro[10]便是一款十分专业的高尔夫球教练软件。
该软件功能强大，不仅能够实现简单的视频采集与回放对比功能，还能加入诸多的画笔工具与数字特效。
其软件的操作面板被分割为三个部分：
视频处理，画笔工具和数字特效。
其中，画笔工具加入了多种绘制形状，用户能够很容易地将线条绘制到视频播放界面上。
数字特效则集成了数十种小工具，辅助用户对视片进行各种分析操作。
该软件的播放控制功能是其开发的一个亮点，其独特的关键点设置功能能从每一个击球视频片断中设置八个关键点，这样就可以同步的进行对比分析。
另外V1pro还兼具有学员的管理功能，可以说是一款典型的高尔夫教练教学软件。
但是该软件设计复杂，功能繁琐，且只支持单路视频的采集，对于外界的硬件设备没有特殊的要求，录制的视频质量不高，不具备智能识别功能。
V1pro作为一款软件，并没有开发出一套完整的专业动作分析系统，对于初学者和非专业人士不易于使用。
在国内，具有高尔夫球教学功能的软件近些年也有了长足发展，eprotee650[11]高尔夫教学软件就是其中的代表。
该软件界面人性化，操作方便，可搭配市面上多款DV数码摄像机进行影像拍摄。
对于不同的挥杆影像，该软件可以可调整挥杆速度进行同步播放对比，而且具有影像重叠同步对比功能，灵活性强，可做室内室外教学。
但是该软件功能较少，只是简单利用视频处理技术进行视频分析，没有加入智能图像识别功能。
另外eprotee650仍然只是一款计算机软件，并不能独立成一套专业的高尔夫动作分析系统，软件的设计并没有考虑采集卡与摄像机的性能。
视频采集技术与图像识别技术在国内外的应用已经相当广泛，无论是防盗监控[12]、智能交通还是医学诊断，都离不开对视频的处理与分析。
现有的采集技术已经完全能够满足高尔夫教练系统的采集需求，但是视频采集的方法比较多，对视频采集方法的选择是本系统实现的关键，应综合考虑本系统所要实现的功能来确定采集方法。
在基本视频采集功能实现的基础上，利用图像识别技术，建立一套设用于本系统的运动检测算法，开发研制智能图像识别功能。
高尔夫挥杆动作分析系统正朝着一体化，专业化，智能化的方向发展。
对于球速，杆速等人眼不易分辨数据的分析也是目前国内外开发研制的焦点。
运用的技术也相当广泛，除了应用视频采集技术和图像识别技术外，声音技术、雷达技术也广泛应用在高尔夫球的分析教学中，并取得了相当好的效果。
高尔夫挥杆动作分析仪的开发研制是为高尔夫教学分析领域的需求而实现，该系统使用双路视频通道同时采集，能够开发为一套完整的独立系统，方便用户的携带与使用。
1.3本论文的研究内容与结构安排
本论文研究的主要内容是利用视频处理技术与图像识别技术开发研制高尔夫挥杆动作分析仪，利用计算机软件设计方法实现这一过程。
结合国内外现有的一些高尔夫教学分析系统，本文主要做了以下四方面的研究创新工作：
1.针对高尔夫挥杆动作分析过程中的依靠人为判断不够精准的问题，本文利用图像识别技术，研究了一系列运动检测算法，并通过软件程序实现这一过程。
通过对实验结果的分析，可以实现高尔夫挥杆动作的检测、报警以及轨迹描绘。
2.本论文所研制的高尔夫挥杆动作分析系统采用两路视频同时采集处理视频图像，从两个方位采集、录制和回放动作视频。
这需要将软件的设计与系统和计算机的处理性能权衡考虑，同时也为今后更多路的视频处理系统的研制奠定基础。
3.由于高尔夫运动的特殊性，球杆挥杆速度
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