本發(fā)明涉及運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知，尤其涉及一種運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知方法旨在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析運(yùn)動(dòng)者的姿態(tài)，以提高運(yùn)動(dòng)效果、預(yù)防運(yùn)動(dòng)損傷，并為運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練提供科學(xué)指導(dǎo)，通過結(jié)合了視覺傳感器與慣性傳感器，以建立綜合的數(shù)據(jù)采集和處理框架，實(shí)時(shí)獲取運(yùn)動(dòng)者的姿態(tài)信息，在數(shù)據(jù)融合過程中，采用先進(jìn)的濾波算法（如卡爾曼濾波）來減少傳感器噪聲和誤差，從而提高姿態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。還通過訓(xùn)練模型分析運(yùn)動(dòng)者的歷史數(shù)據(jù)，識(shí)別個(gè)體特征和運(yùn)動(dòng)模式，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的姿態(tài)評(píng)估與反饋，提供針對(duì)性的改善建議，幫助運(yùn)動(dòng)者在后續(xù)訓(xùn)練中更好地調(diào)整姿態(tài)，優(yōu)化運(yùn)動(dòng)效果。然而，現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知方法主要依賴于攝像頭和視覺傳感器，這些方法在復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景或光照變化大的環(huán)境中，視覺傳感器會(huì)受到遮擋或反射產(chǎn)生相應(yīng)的測(cè)量噪聲和漂移，往往容易產(chǎn)生累積誤差，從而導(dǎo)致姿態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率降低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明有必要提供一種運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知方法及系統(tǒng)，以解決至少一個(gè)上述技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：通過高分辨率攝像頭對(duì)運(yùn)動(dòng)體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)圖像實(shí)時(shí)拍攝，得到運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)變化圖像數(shù)據(jù)；通過內(nèi)置的加速度計(jì)以及陀螺儀對(duì)運(yùn)動(dòng)體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，得到運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)角速度數(shù)據(jù)；對(duì)運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)變化圖像數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R同步處理，得到在同一時(shí)序維度下的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)體加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體角速度數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)定位，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位集；基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位集對(duì)運(yùn)動(dòng)體加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)短期互補(bǔ)濾波融合分析，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化融合特征序列；

5、步驟s3：基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化融合特征序列對(duì)相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)姿態(tài)軌跡識(shí)別分析，以生成運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化軌跡；

6、步驟s4：對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化軌跡進(jìn)行姿態(tài)變化模式識(shí)別分析，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化模式；基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化模式對(duì)相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化軌跡進(jìn)行運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知分類，以得到運(yùn)動(dòng)體在當(dāng)前運(yùn)動(dòng)過程中對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)類別信息。

7、進(jìn)一步的，步驟s1包括以下步驟：

8、步驟s11：通過高分辨率攝像頭對(duì)運(yùn)動(dòng)體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)圖像實(shí)時(shí)拍攝，得到運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)變化圖像數(shù)據(jù)；

9、步驟s12：通過內(nèi)置的加速度計(jì)對(duì)運(yùn)動(dòng)體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)加速度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，得到運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)加速度數(shù)據(jù)；

10、步驟s13：通過內(nèi)置的陀螺儀對(duì)運(yùn)動(dòng)體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)角速度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，得到運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)角速度數(shù)據(jù)；

11、步驟s14：對(duì)運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)變化圖像數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)平滑預(yù)處理，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)變化圖像平滑數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)體加速度平滑數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體角速度平滑數(shù)據(jù)；

12、步驟s15：對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)變化圖像平滑數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)體加速度平滑數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體角速度平滑數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R同步處理，得到在同一時(shí)序維度下的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)體加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體角速度數(shù)據(jù)。

13、進(jìn)一步的，步驟s2包括以下步驟：

14、步驟s21：對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的每一連續(xù)幀運(yùn)動(dòng)圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)圖像角點(diǎn)提取，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像特征角點(diǎn)集；

15、步驟s22：對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維空間坐標(biāo)系建立，以生成運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像三維空間坐標(biāo)系；

16、步驟s23：基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像三維空間坐標(biāo)系對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的每一連續(xù)幀運(yùn)動(dòng)圖像進(jìn)行圖像空間位置幾何變換計(jì)算，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像空間位置幾何配準(zhǔn)矩陣；

17、步驟s24：基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像空間位置幾何配準(zhǔn)矩陣對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像特征角點(diǎn)集內(nèi)相對(duì)應(yīng)的每一個(gè)運(yùn)動(dòng)圖像特征角點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)定位，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位集；

18、步驟s25：基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位集對(duì)運(yùn)動(dòng)體加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)短期互補(bǔ)濾波融合分析，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化融合特征序列。

19、進(jìn)一步的，步驟s23包括以下步驟：

20、步驟s231：對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)內(nèi)的每一連續(xù)幀運(yùn)動(dòng)圖像進(jìn)行圖像坐標(biāo)點(diǎn)生成，得到每一幀運(yùn)動(dòng)圖像對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像坐標(biāo)點(diǎn)集；

21、步驟s232：基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像三維空間坐標(biāo)系對(duì)每一幀運(yùn)動(dòng)圖像對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像坐標(biāo)點(diǎn)集進(jìn)行相鄰幀空間幾何變換估計(jì)，以得到每一相鄰幀運(yùn)動(dòng)圖像之間對(duì)應(yīng)的圖像空間幾何變換參數(shù)，其中圖像空間幾何變換參數(shù)包括圖像空間位置變換參數(shù)、圖像空間旋轉(zhuǎn)變換參數(shù)以及圖像空間縮放變換參數(shù)；

22、步驟s233：根據(jù)每一相鄰幀運(yùn)動(dòng)圖像之間對(duì)應(yīng)的圖像空間幾何變換參數(shù)進(jìn)行幾何配準(zhǔn)矩陣變換計(jì)算，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像空間位置幾何配準(zhǔn)矩陣。

23、進(jìn)一步的，步驟s25包括以下步驟：

24、步驟s251：基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位集內(nèi)的每一個(gè)運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)運(yùn)動(dòng)體加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)位匹配劃分，得到每一個(gè)運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位處對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體加速度以及運(yùn)動(dòng)體角速度；

25、步驟s252：對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位集內(nèi)的每一個(gè)運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)體動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)監(jiān)測(cè)，得到每一個(gè)運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位處對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)；

26、步驟s253：根據(jù)預(yù)設(shè)的響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)閾值對(duì)每一個(gè)運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位處對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行逐點(diǎn)遍歷判斷，當(dāng)運(yùn)動(dòng)響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)大于或等于預(yù)設(shè)的響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)閾值時(shí)，則將其對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位標(biāo)記為長(zhǎng)期響應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)位；當(dāng)運(yùn)動(dòng)響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)小于預(yù)設(shè)的響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)閾值時(shí)，則將其對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位標(biāo)記為短期響應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)位；

27、步驟s254：將被標(biāo)記為長(zhǎng)期響應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)位對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體加速度以及運(yùn)動(dòng)體角速度進(jìn)行長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)合并，得到運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期響應(yīng)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)子集；將被標(biāo)記為短期響應(yīng)坐標(biāo)點(diǎn)位對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體加速度以及運(yùn)動(dòng)體角速度進(jìn)行短期運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)合并，得到運(yùn)動(dòng)體短期響應(yīng)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)子集；分別對(duì)運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期響應(yīng)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)子集以及運(yùn)動(dòng)體短期響應(yīng)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)子集進(jìn)行運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征分析，得到運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集；

28、步驟s255：對(duì)運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集進(jìn)行長(zhǎng)短期互補(bǔ)濾波融合分析，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化融合特征序列。

29、進(jìn)一步的，步驟s255包括以下步驟：

30、分別對(duì)運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集進(jìn)行動(dòng)靜態(tài)特征分離，得到運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)動(dòng)態(tài)特征成分、運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)靜態(tài)特征成分、運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)動(dòng)態(tài)特征成分以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)靜態(tài)特征成分；

31、利用特征成分累積誤差計(jì)算公式對(duì)運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)動(dòng)態(tài)特征成分、運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)靜態(tài)特征成分、運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)動(dòng)態(tài)特征成分以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)靜態(tài)特征成分進(jìn)行長(zhǎng)短期累積誤差核算，得到運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差；

32、基于運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差對(duì)運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集進(jìn)行長(zhǎng)短期互補(bǔ)濾波融合分析，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化融合特征序列。

33、進(jìn)一步的，所述特征成分累積誤差計(jì)算公式具體為：

34、；

35、；

36、式中，為運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差，為運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差，為長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)觀察總時(shí)間，為短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)觀察總時(shí)間，為積分時(shí)間變量參數(shù)，為運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集內(nèi)長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征的總數(shù)量，為長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征的項(xiàng)次索引參數(shù)，為在時(shí)間處對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)動(dòng)態(tài)特征基準(zhǔn)值，為在時(shí)間處對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)靜態(tài)特征基準(zhǔn)值，為第個(gè)長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征在時(shí)間處對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)動(dòng)態(tài)特征成分，為長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)特征成分的誤差權(quán)重系數(shù)，為第個(gè)長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征在時(shí)間處對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)靜態(tài)特征成分，為長(zhǎng)期靜態(tài)特征成分的誤差權(quán)重系數(shù)，為運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集內(nèi)短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征的總數(shù)量，為短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征的項(xiàng)次索引參數(shù)，為第個(gè)短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征在時(shí)間處對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)動(dòng)態(tài)特征成分，為短期動(dòng)態(tài)特征成分的誤差權(quán)重系數(shù)，為第個(gè)短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征在時(shí)間處對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)靜態(tài)特征成分，為短期靜態(tài)特征成分的誤差權(quán)重系數(shù)，為運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差的修正系數(shù)，為運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差的修正系數(shù)。

37、進(jìn)一步的，所述基于運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差對(duì)運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集進(jìn)行長(zhǎng)短期互補(bǔ)濾波融合分析包括以下步驟：

38、對(duì)運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差進(jìn)行比較判斷，若運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差大于或等于運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差，則根據(jù)運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差與運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差之間的差值設(shè)置為短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征滑動(dòng)窗口，并基于短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征滑動(dòng)窗口對(duì)運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集進(jìn)行短期協(xié)同濾波，以得到每一短期滑動(dòng)窗口內(nèi)對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)濾波特征成分；

39、將每一短期滑動(dòng)窗口內(nèi)對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)濾波特征成分對(duì)運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集在同一短期滑動(dòng)窗口內(nèi)對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征成分進(jìn)行短期替換互補(bǔ)，得到運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征互補(bǔ)序列；

40、若運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差小于運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差，則根據(jù)運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差與運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)累積誤差之間的差值設(shè)置為長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征滑動(dòng)窗口，并基于長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征滑動(dòng)窗口對(duì)運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集進(jìn)行長(zhǎng)期協(xié)同濾波，以得到每一長(zhǎng)期滑動(dòng)窗口內(nèi)對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)濾波特征成分；

41、將每一長(zhǎng)期滑動(dòng)窗口內(nèi)對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)濾波特征成分對(duì)運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化特征子集在同一長(zhǎng)期滑動(dòng)窗口內(nèi)對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征成分進(jìn)行長(zhǎng)期替換互補(bǔ)，得到運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征互補(bǔ)序列；

42、利用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整方法對(duì)運(yùn)動(dòng)體長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征互補(bǔ)序列以及運(yùn)動(dòng)體短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征互補(bǔ)序列進(jìn)行長(zhǎng)短期動(dòng)態(tài)規(guī)劃融合分析，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化融合特征序列。

43、進(jìn)一步的，步驟s3包括以下步驟：

44、步驟s31：對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化融合特征序列進(jìn)行運(yùn)動(dòng)過程參數(shù)化描述分析，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)過程實(shí)際參數(shù)化描述集，其中運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)過程實(shí)際參數(shù)化描述集包括運(yùn)動(dòng)體加速度實(shí)際變化參數(shù)以及運(yùn)動(dòng)體角速度實(shí)際變化參數(shù)；

45、步驟s32：基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)過程實(shí)際參數(shù)化描述集對(duì)相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí)處理，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)過程關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集，其中運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)過程關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集包括起始點(diǎn)、轉(zhuǎn)折點(diǎn)以及結(jié)束點(diǎn)；

46、步驟s33：基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)過程實(shí)際參數(shù)化描述集以及運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)過程關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)集對(duì)相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)姿態(tài)軌跡識(shí)別分析，以生成運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化軌跡。

47、進(jìn)一步的，本發(fā)明還提供了一種運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知方法，該運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知系統(tǒng)包括：

48、運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)分析模塊，用于通過高分辨率攝像頭對(duì)運(yùn)動(dòng)體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)圖像實(shí)時(shí)拍攝，得到運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)變化圖像數(shù)據(jù)；通過內(nèi)置的加速度計(jì)以及陀螺儀對(duì)運(yùn)動(dòng)體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，得到運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)角速度數(shù)據(jù)；對(duì)運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)變化圖像數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R同步處理，從而得到在同一時(shí)序維度下的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)體加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體角速度數(shù)據(jù)；

49、運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)特征濾波融合模塊，用于對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)定位，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位集；基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位集對(duì)運(yùn)動(dòng)體加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)短期互補(bǔ)濾波融合分析，從而得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化融合特征序列；

50、運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)軌跡識(shí)別模塊，用于基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化融合特征序列對(duì)相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)姿態(tài)軌跡識(shí)別分析，以生成運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化軌跡；

51、運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)感知分類模塊，用于對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化軌跡進(jìn)行姿態(tài)變化模式識(shí)別分析，得到運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化模式；基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化模式對(duì)相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化軌跡進(jìn)行運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知分類，以得到運(yùn)動(dòng)體在當(dāng)前運(yùn)動(dòng)過程中對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)類別信息。

52、本發(fā)明的有益效果：

53、1、本發(fā)明所提出的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)的有益效果在于通過使用高分辨率攝像頭對(duì)運(yùn)動(dòng)體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)圖像實(shí)時(shí)拍攝，可以獲得高質(zhì)量的運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)，這種實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)為運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)分析提供了豐富的視覺信息，能夠清晰記錄運(yùn)動(dòng)體的每一個(gè)細(xì)微變化，這不僅有助于分析運(yùn)動(dòng)軌跡、姿態(tài)和行為，還能為后續(xù)的動(dòng)作識(shí)別和分類提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。通過使用內(nèi)置的加速度計(jì)對(duì)運(yùn)動(dòng)體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)加速度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)體的加速度變化，這一過程能夠?yàn)榉治鲞\(yùn)動(dòng)的力度、加速和減速提供重要數(shù)據(jù)，通過監(jiān)測(cè)加速度，研究人員能夠了解運(yùn)動(dòng)體在不同運(yùn)動(dòng)階段所經(jīng)歷的動(dòng)態(tài)變化，為后續(xù)的處理過程提供了數(shù)據(jù)支持。還通過使用內(nèi)置的陀螺儀對(duì)運(yùn)動(dòng)體對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)角速度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，可以用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)體的角速度變化，能夠提供運(yùn)動(dòng)體在三維空間中的旋轉(zhuǎn)和轉(zhuǎn)動(dòng)信息，從而為后續(xù)的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知分析提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)保障。同時(shí)，通過對(duì)運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)變化圖像數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體實(shí)時(shí)角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R同步處理，這一過程可以將不同來源的數(shù)據(jù)整合到同一時(shí)序維度下，為全面的運(yùn)動(dòng)分析提供統(tǒng)一的基礎(chǔ)，時(shí)序?qū)R能夠幫助分析運(yùn)動(dòng)體的各項(xiàng)參數(shù)之間的關(guān)系，揭示出運(yùn)動(dòng)過程中的內(nèi)在規(guī)律。例如，運(yùn)動(dòng)體的速度、加速度與角速度之間的變化關(guān)系可以被更為準(zhǔn)確地分析，幫助運(yùn)動(dòng)體優(yōu)化運(yùn)動(dòng)技術(shù)和戰(zhàn)術(shù)，使得后續(xù)的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知分析過程變得更加全面和深入。其次，通過對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)坐標(biāo)定位，使得運(yùn)動(dòng)體在三維空間中的每個(gè)特征點(diǎn)都能被精確定位，這一過程的核心在于將圖像數(shù)據(jù)與三維空間相結(jié)合，從而實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)體特征角點(diǎn)在真實(shí)三維空間中的定位，這一步驟的實(shí)現(xiàn)不僅提高了運(yùn)動(dòng)分析的精度，還使得后續(xù)對(duì)運(yùn)動(dòng)軌跡、速度、加速度等動(dòng)態(tài)特征的分析成為可能。還通過基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)空間坐標(biāo)點(diǎn)位集對(duì)運(yùn)動(dòng)體加速度數(shù)據(jù)以及運(yùn)動(dòng)體角速度數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)短期互補(bǔ)濾波融合分析，能夠有效提升運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化的精度和可靠性，長(zhǎng)短期互補(bǔ)濾波技術(shù)結(jié)合了短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征信息和長(zhǎng)期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征信息，能夠?qū)崟r(shí)捕捉到運(yùn)動(dòng)體的快速變化，同時(shí)也能對(duì)慢變化趨勢(shì)進(jìn)行平滑處理，這種分析方法在處理動(dòng)態(tài)系統(tǒng)時(shí)具有顯著優(yōu)勢(shì)，可以有效抑制噪聲影響，減少長(zhǎng)短期運(yùn)動(dòng)姿態(tài)特征信息之間的累積誤差，提高后續(xù)姿態(tài)估計(jì)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，從而能夠幫助研究人員和工程師深入理解運(yùn)動(dòng)體的動(dòng)態(tài)行為。然后，通過基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化融合特征序列對(duì)相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)過程進(jìn)行運(yùn)動(dòng)姿態(tài)軌跡識(shí)別分析，這一過程能夠形成對(duì)運(yùn)動(dòng)體在運(yùn)動(dòng)過程中的姿態(tài)變化的全景式了解，有助于掌握運(yùn)動(dòng)體在不同階段的運(yùn)動(dòng)特征和行為模式，通過分析運(yùn)動(dòng)軌跡，可以識(shí)別出運(yùn)動(dòng)體的運(yùn)動(dòng)規(guī)律和技巧，進(jìn)而為后續(xù)的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知提供科學(xué)依據(jù)。最后，通過對(duì)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化軌跡進(jìn)行姿態(tài)變化模式識(shí)別分析，以獲取運(yùn)動(dòng)體在當(dāng)前運(yùn)動(dòng)過程中的姿態(tài)變化模式，可以幫助研究人員深入理解運(yùn)動(dòng)體在不同階段的表現(xiàn)及其運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化規(guī)律，這一過程通過分析運(yùn)動(dòng)軌跡的特征，能夠揭示出運(yùn)動(dòng)員在運(yùn)動(dòng)中所采用的不同姿態(tài)，以及這些姿態(tài)如何影響運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)。此外，通過基于運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化模式對(duì)相對(duì)應(yīng)的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)變化軌跡進(jìn)行運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知分類，以獲取運(yùn)動(dòng)體在當(dāng)前運(yùn)動(dòng)過程中的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)類別信息，能夠?qū)⑦\(yùn)動(dòng)識(shí)別的結(jié)果轉(zhuǎn)化為可操作的信息，為運(yùn)動(dòng)體的行為分析提供支持，這一步驟通過對(duì)運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的分類，可以幫助研究人員準(zhǔn)確理解當(dāng)前運(yùn)動(dòng)體的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)狀態(tài)和可能的運(yùn)動(dòng)效果，包括站立、行走、跳躍等，進(jìn)而做出及時(shí)的調(diào)整和改進(jìn)，這一分類過程還能實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的訓(xùn)練方案，根據(jù)不同運(yùn)動(dòng)者的需求和能力定制相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)計(jì)劃，從而能夠提高了運(yùn)動(dòng)姿態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確率。

54、2、本發(fā)明所提出的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知系統(tǒng)，整體上由運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)參數(shù)分析模塊、運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)特征濾波融合模塊、運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)軌跡識(shí)別模塊以及運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)感知分類模塊組成，能夠?qū)崿F(xiàn)本發(fā)明所述任意運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知方法，用于聯(lián)合各個(gè)模塊上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序之間的操作實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知方法，系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)互相協(xié)作，這樣能夠大大減少重復(fù)工作和人力投入，能夠快速有效地提供更為準(zhǔn)確、更高效的運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知過程，從而簡(jiǎn)化了運(yùn)動(dòng)體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)感知系統(tǒng)的操作流程。