近日,来自的韩国科研团队利用惯性测量单元(IMU)传感器开发出一款专为跆拳道设计的武术动作识别系统,旨在精准识别和分类跆拳道中的基本动作。
研究人员将IMU传感器置于跆拳道练习者的关节处,实时捕捉身体运动数据,以构建详尽的动作图像。通过时间扭曲技术调整运动轮廓,使快速动作细节得以凸显,进而生成动作图像,便于卷积神经网络(CNN)进行模式识别。实验结果表明,即便减少传感器数量,仅使用8个或4个关键关节的数据,系统仍然能保持高水平的识别准确率,均能达到99%以上,这为降低成本和简化系统提供了可能。
此研究证明,在捕捉跆拳道等快速运动时,IMU传感器能显著增强动作图像的表现力。这种技术不仅提升了动作识别的精度,还展示了在减少传感器数量的情况下依然保持高效识别的能力,使教练员和运动员能够获得更细致、更及时的训练指导,从而优化技能训练,减少运动伤害。
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