01?游泳運(yùn)動員起跳出發(fā)姿勢識別

中國?東北林業(yè)大學(xué)Zheng?Chang,?Yu?Zhao

高效識別和糾正游泳運(yùn)動員的不正確姿勢，可顯著提高日常訓(xùn)練質(zhì)量，然而僅靠教練人眼觀察，往往具有較大難度。此外，深度相機(jī)（Depth Camera）獲取的動作數(shù)據(jù)噪聲大、骨骼節(jié)點(diǎn)少、數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)度低，同樣無法完成該任務(wù)。針對游泳的起跳出發(fā)動作，本文作者使用諾亦騰PN系列慣性動捕設(shè)備，以及深度相機(jī)，同時采集游泳運(yùn)動員動作數(shù)據(jù)，并以此為數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練出可自動改善深度相機(jī)動作數(shù)據(jù)的平滑性和自然性的算法，實(shí)現(xiàn)了使用低精度的深度相機(jī)設(shè)備獲取高精度動作捕捉數(shù)據(jù)的目標(biāo)。

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https://www.hindawi.com/journals/mpe/2022/1101002/

02?八段錦自動識別與評分系統(tǒng)設(shè)計

中國 內(nèi)江師范學(xué)院&馬來西亞 University of Malaya

Hai Li, Selina Khoo, Hwa Jen Yap

八段錦是我國傳統(tǒng)健身運(yùn)動，被列入我國大學(xué)生體育課程。然而，隨著大學(xué)生數(shù)量增加，在八段錦課堂上，體育老師往往難以對每位姿勢不正確的學(xué)生完成糾正。本文作者，使用諾亦騰PN 2.0慣性動捕設(shè)備采集54位大學(xué)師生八段錦的動作數(shù)據(jù)。之后以體育老師的動作為標(biāo)準(zhǔn)，使用多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其組合對學(xué)生動作進(jìn)行識別與分類，對比發(fā)現(xiàn)，DTW + K-NN模型的組合可實(shí)現(xiàn)處理速度快、識別準(zhǔn)確度高的效果，從而打造出一套八段錦教學(xué)的自動識別與評分系統(tǒng)。? ??

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https://www.mdpi.com/1660-4601/19/3/1744

03 抵抗傷病導(dǎo)致的自我效能感下降

美國 加州州立大學(xué) 長灘分校

Recinos, Elliot Antonio

在運(yùn)動員傷病恢復(fù)期間，他們不僅承受身體痛苦，還會面臨自我效能感下降的心理挑戰(zhàn)，感到沮喪、失去信心、懷疑自己的能力和價值，從而影響康復(fù)進(jìn)程和未來的競技表現(xiàn)。本文作者針對足球運(yùn)動，將諾亦騰PN慣性動捕設(shè)備與虛擬現(xiàn)實(shí)、振動反饋技術(shù)相結(jié)合，打造了一個運(yùn)動康復(fù)VR應(yīng)用。傷病恢復(fù)運(yùn)動員穿戴諾亦騰PN，搭配VR頭顯，即可置身于虛擬足球場中，諾亦騰PN實(shí)時采集運(yùn)動員動作數(shù)據(jù)，使其可與虛擬足球場內(nèi)的NPC和虛擬足球互動，通過簡單訓(xùn)練與互動，幫助運(yùn)動員快速走出低自我效能感心態(tài)。

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https://s.r.sn.cn/RWp7Ne