本發明涉及網球訓練，具體是應用于網球訓練的多角度網球軌跡分析方法。

背景技術：

1、網球是一項高度技術和體能要求的運動，運動員需要在短時間內做出快速、精準的動作。為了提升競技水平，網球訓練不僅需要專業的技術指導，還需要科學的訓練方法和先進的訓練設備；

2、現有的技術中，通常是通過自動發球機訓練運動員的接球能力和反應力等，而在網球比賽中，運動員的發球水平對于比賽的結果往往起到巨大的作用，對于發球，則是完全取決于運動員自身，如何對于運動員的發球質量進行有效的評估，從而幫助運動員調整自己的發球方式，進而提高發球質量，是我們所需要解決的問題，為此，現提供應用于網球訓練的多角度網球軌跡分析方法。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供應用于網球訓練的多角度網球軌跡分析方法。

2、本發明的目的可以通過以下技術方案實現：應用于網球訓練的多角度網球軌跡分析方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：將訓練場地劃分為若干個子區域，在每個子區域分別布置對向的高速攝影機，通過所布置的高速攝影機獲取各個子區域的圖像數據；

4、步驟s2：構建對應的訓練場地模型，根據所獲得的各個子區域的圖像數據，獲取網球飛行軌跡和飛行姿態，將所獲得的網球飛行軌跡和飛行姿態映射至在訓練場地模型內，獲得網球飛行模擬圖像；

5、步驟s3：根據所獲得的網球飛行模擬圖像，對網球的飛行軌跡和飛行姿態進行評估，根據評估結果判斷訓練人員的發球質量。

6、進一步的，所述訓練場地包括發球區域、第一半場區域、第二半場區域以及接球區域；

7、分別在發球區域、第一半場區域、第二半場區域以及接球區域布置兩個高速攝影機；

8、將發球區域所布置的兩個高速攝影機記為第一攝影機組；

9、將第一半場區域所布置的兩個高速攝影機記為第二攝影機組；

10、將第二半場區域所布置的兩個高速攝影機記為第三攝影機組；

11、將接球區域所布置的兩個高速攝影機記為第四攝影機組；

12、通過設置在各個子區域內的高速攝影機獲得對應子區域的圖像數據。

13、進一步的，構建對應的訓練場地模型的過程包括：

14、構建三維坐標系，并根據訓練場地在三維坐標系內生成對應的虛擬場地模型；

15、通過對布置于發球區域的高速攝影機所獲得的圖像數據，對訓練場地內的訓練人員和網球進行識別，并根據所識別到的訓練人員和網球生成對應的虛擬人員形象和虛擬網球，并將虛擬人員形象和虛擬網球映射至虛擬場地模型的對應位置。

16、進一步的，根據所獲得的各個子區域的圖像數據，獲取網球飛行軌跡和飛行姿態，將所獲得的網球飛行軌跡和飛行姿態映射至在訓練場地模型內，獲得網球飛行模擬圖像的過程包括：

17、訓練人員進入訓練場地后，將各個高速攝影機進行啟動，通過布置于發球區域的第一攝影機組獲取發球區域的圖像數據，將第一攝影機組所獲得的圖像數據記為啟動圖像數據組；

18、根據所獲得的啟動圖像數據組對發球區域內進行人形識別，根據人形識別結果判斷發球區域內是否存在訓練人員；

19、若發球區域存在訓練人員，則通過第一攝影機組、第二攝影機組、第三攝影機組以及第四攝影機組分別獲得對應子區域的圖像數據，分別記為第一圖像數據組、第二圖像數據組、第三圖像數據組以及第四圖像數據組；

20、對所獲得的第一圖像數據組中經過預處理的網球進行識別，根據識別結果獲得網球的飛行參數，所述飛行參數包括發球擊球點、發球速度、旋轉角度、旋轉速度、飛行位置以及飛行速度；

21、根據所獲得的網球的初始位置以及飛行位置生成網球的網球飛行軌跡；

22、根據網球的旋轉角度和旋轉速度生成網球的飛行姿態；

23、將所生成的網球飛行軌跡和飛行姿態映射至訓練場地模型內，獲得網球飛行模擬圖像。

24、進一步的，用于訓練的網球在進行使用前，需要對網球進行預處理，即在網球表面標記六個不同顏色，且與網球顏色也不相同的圓形區域，將所述圓形區域記為標識區域。

25、進一步的，對所獲得的第一圖像數據中經過預處理的網球進行識別的過程包括：

26、將第一圖像數據組中的圖像數據轉為圖像幀，將不同高速攝影機所拍攝的圖像數據所轉化的圖像幀分別進行匯總，獲得對應的圖像幀組；

27、將所獲得的圖像幀按照固定頻率進行抽樣，獲得對應的抽樣圖像幀組，對抽樣圖像幀組中的各個圖像幀以對應的拍攝時間依次進行柵格化處理，并將進行柵格化處理后的抽樣圖像幀轉化為對應的灰度圖像；

28、將所獲得的灰度圖像輸入至完成訓練的卷積神經網絡模型內，在所輸入的灰度圖像進行特征提取，根據所提取到的特征判斷灰度圖像內是否存在網球，若存在網球，則將對應特征所在的區域進行標定，并獲得所標定區域的邊界；

29、將所獲得的邊界生成網球標簽，將網球標簽與標定區域進行關聯；

30、以所獲得的標定區域為基準圖像，將基準圖像映射至灰度圖像內的對應位置，并將灰度圖像內基準圖像所對應的位置進行截取，獲得待識別圖像區域；

31、將所截取的待識別圖像區域進行二次特征提取，根據所提取到的特征對待識別圖像區域內的標識區域進行標記，將所識別到的標識區域映射至基準圖像內的對應位置，獲得對應的網球識別圖像，根據網球識別圖像獲得網球在該位置的飛行姿態；

32、獲取抽樣圖像幀組中所有存在網球識別圖像的圖像幀，并將其中拍攝時間最早的圖像幀標記為參照圖像幀以及與參照圖像幀相鄰的且不存在網球識別圖像的圖像幀標記為臨界圖像幀；

33、對臨界圖像幀和參照圖像幀之間的所有圖像幀按照時間先后順序依次進行識別，并將最先識別到網球的圖像幀標記為起始幀；

34、獲取每個圖像幀中的網球識別圖像，并將網球識別圖像映射至訓練場地模型內對應的位置，并將每個網球識別圖像依次進行連接，獲得網球的飛行軌跡。

35、進一步的，根據所獲得的網球飛行模擬圖像，對網球的飛行軌跡和飛行姿態進行評估的過程包括：

36、由訓練人員在進行訓練前，在訓練場地模型上設置網球目標落點區域；

37、獲取起始幀和下一圖像幀內網球位置的變化，獲得網球的飛行速度，以此類推，獲得每個圖像幀中網球所對應的飛行速度；

38、構建時間關于飛行速度的二維坐標系，獲取網球的飛行軌跡的各個位置的所對應的網球的飛行速度，并在二維坐標系內生成對應的速度變化曲線；

39、根據二維坐標系的時間軸遍歷速度變化曲線，并獲取速度變化曲線的切線，獲得速度變化曲線的切線斜率；

40、設置斜率閾值，將所獲得的切線斜率與斜率閾值進行對比；

41、將速度變化曲線上時間最早且切線斜率大于斜率閾值的位置進行標記，記為發球擊球點，并將發球擊球點所對應的飛行速度記為發球速度；

42、獲取發球擊球點所對應的圖像幀以及下一圖像幀，分別記為第一圖像幀和第二圖像幀；

43、獲取第一圖像幀和第二圖像幀中網球識別圖像中網球中心點的位置，并將中心點連接，生成對應的位置變化向量，將位置變化向量所對應的方向記為發球方向；

44、根據第一圖像幀和第二圖像幀中網球的飛行姿態中標識區域的變化，獲得網球在發球擊球點處的旋轉速度和旋轉角度；

45、獲取網球的落點位置，并獲取網球落點位置與所設置的網球目標落點區域的最短距離；

46、根據網球的發球擊球點與落點位置之間的飛行軌跡以及飛行姿態，獲得對應的發球質量評估系數fp；

47、設置評估閾值區間，記為f0；

48、當fp≤f0，則表示發球質量不合格，則生成訓練糾正方案；

49、當fp＞f0，則表示發球質量合格。

50、與現有技術相比，本發明的有益效果是：

51、通過在訓練場地的每個區域布置高速攝影機，拍攝訓練人員的發球過程，從而獲取訓練人員的發球的發球速度、發球方向、旋轉情況、飛行軌跡以及落點位置與目標位置的偏差對訓練人員的發球質量進行評估，從而實現訓練人員在完成一次發球后，能夠快速得到網球完整的飛行軌跡以及相關飛行參數，從而實現對運動員的發球質量進行有效的評估，進而輔助運動員根據評估結果對自己的發球方式進行相應的調整，從而提高自身的發球能力。