本發明涉及籃球動作識別技術，具體涉及一種基于手腕姿態檢測的籃球動作識別方法和系統。
背景技術：
籃球是一項全世界范圍內都非常流行的球類運動。隨著電子設備不斷深入人類生活的各個領域，在籃球領域也開始展開了智能化、電子化的一些應用，籃球動作識別技術對于籃球領域的智能化、電子化具有舉足輕重的作用。目前的籃球動作識別技術主要是運動手環的形式，通過運動手環采集球員手腕運動的加速度，根據加速度的變化來判斷籃球動作。但是，由于籃球動作十分復雜，不同球員之間甚至同一個球員的不同投籃之間，加速度的波動性很大，很難找到描述球員投籃動作的統一方法，現有的根據加速度的變化來判斷籃球動作的方法存在識別算法復雜、準確度低的缺點，至今未能得到很好的實際應用。
技術實現要素：
本發明要解決的技術問題：針對現有技術的上述問題，提供一種籃球動作識別準確度高、實現簡便的基于手腕姿態檢測的籃球動作識別方法及系統。
在大量實驗表明籃球運動中手腕姿態（手腕與水平面的夾角及其變化規律）能很好表征各種籃球動作的基礎上，本發明采用的技術方案為：
一種基于手腕姿態檢測的籃球動作識別方法，步驟包括：
1）通過預先佩戴在球員手腕上包含角度傳感器的檢測設備獲取球員打籃球時手腕運動的角度和角速度數據；
2）根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃動作。
優選地，所述步驟2）根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃動作的步驟包括：
2.1）根據得到的角度和角速度數據識別球員的舉手投籃準備動作，當且僅當判定球員進行了舉手投籃準備動作后跳轉執行下一步；
2.2）當判定球員進行了舉手投籃準備動作后，在指定的時間內根據采集得到的角度和角速度數據識別球員的投籃出手動作，如果球員完成了投籃出手動作，則判定球員完成了一個完整的投籃動作；如果超過指定的時間球員仍未完成投籃出手動作，則跳轉執行步驟2.1）。
優選地，所述步驟2.1）中識別球員的舉手投籃準備動作的方式為方式④或⑤或⑥，方式④～⑥中角度傳感器的朝向統一為：x軸指向球員的手腕右側、y軸指向球員的手指方向：
方式④：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角度cx增大并超過第一指定角度閾值、且時間窗口長度位于給定時間長度區間內的時間窗口，如果存在該時間窗口且該時間窗口內角度傳感器的y軸旋轉角度cy減小并超過第二指定角度閾值，則判定球員在該時間窗口發生了舉手投籃準備動作；
方式⑤：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角速度wx大于0且wx最大值大于第一指定角速度閾值、且時間窗口長度位于給定時間長度區間內的時間窗口，如果存在該時間窗口且該時間窗口內角度傳感器的y軸旋轉角速度wy小于0且wy最小值小于第二指定角速度閾值，則判定球員在該時間窗口發生了舉手投籃準備動作；
方式⑥：結合角度和角速度，若方式④和方式⑤均判定球員在某一時間窗口發生了舉手投籃準備動作，則判定球員發生了舉手投籃準備動作。
優選地，所述步驟2.2）識別球員的投籃出手動作的方式為方式⑦或⑧或⑨，方式⑦～⑨中角度傳感器的朝向統一為：x軸指向球員的手腕右側、y軸指向球員的手指方向：
方式⑦：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角度cx減小且超過第三指定角度閾值、且時間窗口長度位于給定時間長度區間內的時間窗口，如果存在該時間窗口，則判定球員在該時間窗口發生了投籃出手動作；
方式⑧：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角速度wx小于0、且wx最小值小于第三指定角速度閾值、且時間窗口長度位于給定時間長度區間內的時間窗口，如果存在該時間窗口，則判定球員在該時間窗口發生了投籃出手動作；
方式⑨：結合角度和角速度，若方式⑦和方式⑧均判定球員在某一時間窗口發生了投籃出手動作，則判定球員發生了投籃出手動作。
優選地，所述步驟2）識別球員的投籃動作后還包括基于圖像處理進行籃球進球判定的步驟：
s1）通過攝像頭采集籃板及其四周區域的圖像幀；
s2）從圖像幀中檢測籃板上籃筐的空間位置；
s3）檢測球員的投籃動作后的指定時間區域內的圖像幀中是否出現籃球，如果未出現籃球則判定為投籃未命中；否則跳轉執行下一步；
s4）根據上述圖像幀中出現籃球的圖像幀開始，從圖像幀中檢測籃球的空間位置，且根據各個圖像幀中籃球的空間位置的連線確定籃球的運動軌跡；
s5）根據籃球的運動軌跡是否經過籃筐的空間位置判斷球員投籃是否進球，如果籃球的運動軌跡經過籃筐的空間位置，則判定球員投籃進球；否則判定球員投籃未進球；
s6）將投籃是否進球的判定結果發送給完成投籃動作的球員所佩戴的檢測設備，所述檢測設備為球員保存投籃動作的籃球進球判定結果。
優選地，所述步驟2）還包括識別球員的運球動作，具體方式為方式①或②或③，方式①～③中角度傳感器的朝向統一為：x軸指向球員的手腕右側、y軸指向球員的手指方向：
方式①：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角度cx在給定角度區間內規律波動的時間窗口，如果存在該時間窗口則判定球員在該時間窗口發生了運球動作；
方式②：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角速度wx在大于0和小于0之間交替出現的時間窗口，如果存在該時間窗口則判定球員在該時間窗口發生了運球動作；
方式③：結合角度和角速度，若方式①和方式②均判定球員在某一時間窗口發生了運球動作，則判定球員發生了運球動作。
優選地，所述步驟s5）判定球員投籃進球后還包括進行智能視頻剪輯的步驟，詳細步驟包括：將判定球員投籃進球的時刻作為剪輯片段結束時刻，將球員投籃動作前開始進行運球動作或投籃動作的開始時刻作為剪輯片段開始時刻；針對預先在球場布置的視頻采集設備所拍攝的視頻，從視頻中截取剪輯片段開始時刻、剪輯片段結束時刻之間的視頻數據作為投籃進球視頻剪輯片段。
優選地，所述步驟s2）的詳細步驟包括：
s2.1）從圖像幀中識別出籃板上籃筐；
s2.2）獲取籃筐中心點在圖像幀中相對鏡頭中心位置的坐標；
s2.3）根據籃筐在圖像幀中的大小來確定籃筐中心點距離攝像頭的距離；
s2.4）通過籃筐中心點坐標、籃筐中心點距離攝像頭的距離表征圖像幀中籃筐中心點的空間位置；
所述步驟s4）中檢測籃球的空間位置的詳細步驟包括：
s4.1）從圖像幀中識別出籃球；
s4.2）獲取籃球球心在圖像幀中相對鏡頭中心位置的坐標；
s4.3）根據籃球在圖像幀中的大小來確定籃球球心距離攝像頭的距離；
s4.4）通過籃球球心坐標、籃球球心距離攝像頭的距離表征圖像幀中籃球球心的空間位置；
所述步驟s5）的詳細步驟包括：
s5.1）根據籃筐尺寸和籃球尺寸確定進球截面圓區域的尺寸，所述進球截面圓區域在圖像幀中為橢圓形；
s5.2）根據籃筐中心點的空間位置確定進球截面圓區域的空間位置；
s5.3）判斷所述籃球的運動軌跡是否經過進球截面圓區域，如果籃球的運動軌跡經過進球截面圓區域，則判定球員投籃進球，退出；否則判定球員投籃未進球。
優選地，所述包含角度傳感器的檢測設備為智能手環或者智能護腕，所述根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃動作的執行設備為檢測設備或和檢測設備通過無線網絡相連的智能移動終端。
本發明還提供一種基于手腕姿態檢測的籃球動作識別系統，包括：
數據采集模塊，用于通過預先佩戴在球員的手腕上包含角度傳感器的檢測設備在球員打球過程中獲取球員手腕運動的角度和角速度數據；
籃球動作識別模塊，用于根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃動作。
本發明基于手腕姿態檢測的籃球動作識別方法具有下述優點：本發明通過預先佩戴在球員手腕上包含角度傳感器的檢測設備獲取球員打籃球時手腕運動的角度和角速度數據，根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃動作，相對利用加速度進行動作判定的方法而言，具有籃球動作識別準確度高、實現簡便的優點。
本發明基于手腕姿態檢測的籃球動作識別系統為本發明基于手腕姿態檢測的籃球動作識別方法完全對應的系統，因此也同樣也具有本發明基于手腕姿態檢測的籃球動作識別方法的前述優點，故在此不再贅述。
附圖說明
圖1為本發明實施例方法的基本流程示意圖。
具體實施方式
如圖1所示，本實施例基于手腕姿態檢測的籃球動作識別方法的步驟包括：
1）通過預先佩戴在球員手腕上包含角度傳感器的檢測設備獲取球員打籃球時手腕運動的角度和角速度數據；
2）根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃動作。
需要說明的是，角度傳感器既可以采用陀螺儀，也可以采用包含陀螺儀的六軸姿態傳感器，本實施例中優先選用包含三軸加速度計和三軸陀螺儀的具體型號為mpu6050的六軸姿態傳感器（以下簡稱mpu6050傳感器），因為該傳感器內部加速度和角速度的耦合校正以及相應的數據融合算法，使得輸出的角度和角速度數據相對單獨的陀螺儀而言準確度更高，可以更精確地捕捉手腕姿態。除了mpu6050傳感器以外，檢測設備還包含電源模塊、微處理器、存儲器、顯示模塊和藍牙通訊模塊，微處理器用于數據計算，存儲器用于數據存儲，顯示模塊用于顯示球員投籃及進球的相關信息，藍牙通訊模塊用于實現檢測設備和外部設備（例如智能手機）的數據交互。本實施例中，檢測設備采用智能手環（也可以采用智能護腕）的形式，根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃動作也是通過檢測設備本身來實現的，避免由于數據傳輸的不可靠性影響球員投籃動作識別的準確度。此外，根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃動作的執行設備也可以為和檢測設備通過無線網絡（藍牙網絡，此外還可以根據需要采用wifi、移動數據網絡等無線網絡）相連的智能移動終端。
本實施例中，步驟2）根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃動作的步驟包括：
2.1）根據得到的角度和角速度數據識別球員的舉手投籃準備動作，當且僅當判定球員進行了舉手投籃準備動作后跳轉執行下一步；
2.2）當判定球員進行了舉手投籃準備動作后，在指定的時間內根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃出手動作，如果球員完成了投籃出手動作，則判定球員完成了一個完整的投籃動作；如果超過指定的時間球員仍未完成投籃出手動作，則跳轉執行步驟2.1）。
本實施例通過步驟2.1）～2.2）將投籃動作分解為連續發生的舉手投籃準備動作、投籃出手動作，通過對投籃動作的分解，有效地提高了投籃動作檢測的精確度。
本實施例中，步驟2.1）中識別球員的舉手投籃準備動作的方式為方式④或⑤或⑥，方式④～⑥中角度傳感器的朝向統一為：x軸指向球員的手腕右側、y軸指向球員的手指方向：
方式④：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角度cx增大并超過第一指定角度閾值、且時間窗口長度位于給定時間長度區間內的時間窗口，如果存在該時間窗口且該時間窗口內角度傳感器的y軸旋轉角度cy減小并超過第二指定角度閾值，則判定球員在該時間窗口發生了舉手投籃準備動作；
方式⑤：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角速度wx大于0且wx最大值大于第一指定角速度閾值、且時間窗口長度位于給定時間長度區間內的時間窗口，如果存在該時間窗口且該時間窗口內角度傳感器的y軸旋轉角速度wy小于0且wy最小值小于第二指定角速度閾值，則判定球員在該時間窗口發生了舉手投籃準備動作；
方式⑥：結合角度和角速度，若方式④和方式⑤均判定球員在某一時間窗口發生了舉手投籃準備動作，則判定球員發生了舉手投籃準備動作。
上述舉手投籃準備動作的時間窗口長度，不同球員有所不同，根據實驗，舉手投籃準備動作的時間長度區間一般為0.3～0.6秒。
本實施例舉手投籃準備動作的前述識別方式中，方式④采用角度表征手腕運動姿態，能夠實現對舉手投籃準備動作的準確判定，相對傳統利用加速度判定投籃動作的方法而言，具有實現簡便和準確度高的優點；方式⑤直接利用角速度來表征手腕運動姿態，方式⑥則結合角度和角速度一起來表征手腕運動姿態，同樣也能夠實現對舉手投籃準備動作的準確判定。
本實施例中，步驟2.2）識別球員的投籃出手動作的方式為方式⑦或⑧或⑨，方式⑦～⑨中角度傳感器的朝向統一為：x軸指向球員的手腕右側、y軸指向球員的手指方向：
方式⑦：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角度cx減小且超過第三指定角度閾值、且時間窗口長度位于給定時間長度區間內的時間窗口，如果存在該時間窗口，則判定球員在該時間窗口發生了投籃出手動作；
方式⑧：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角速度wx小于0、且wx最小值小于第三指定角速度閾值、且時間窗口長度位于給定時間長度區間內的時間窗口，如果存在該時間窗口，則判定球員在該時間窗口發生了投籃出手動作；
方式⑨：結合角度和角速度，若方式⑦和方式⑧均判定球員在某一時間窗口發生了投籃出手動作，則判定球員發生了投籃出手動作。
上述投籃出手動作的時間窗口長度，不同球員有所不同，根據實驗，投籃出手動作的時間長度區間一般為0.1到0.5秒。
本實施例投籃出手動作的前述識別方式中，方式⑦采用角度表征手腕運動姿態，能夠實現對投籃出手動作的準確判定，相對傳統利用加速度判定投籃動作的方法而言，具有實現簡便和準確度高的優點；方式⑧直接利用角速度來表征手腕運動姿態，方式⑨則結合角度和角速度一起來表征手腕運動姿態，同樣也能夠實現對投籃出手動作的準確判定。
本實施例中，步驟2）識別球員的投籃動作后還包括基于圖像處理進行籃球進球判定的步驟：
s1）通過攝像頭采集籃板及其四周區域的圖像幀；
s2）從圖像幀中檢測籃板上籃筐的空間位置；
s3）檢測球員的投籃動作后的指定時間區域內的圖像幀中是否出現籃球，如果未出現籃球則判定為投籃未命中（投籃過偏或者投籃被封蓋）；否則跳轉執行下一步；
s4）根據上述圖像幀中出現籃球的圖像幀開始，從圖像幀中檢測籃球的空間位置，且根據各個圖像幀中籃球的空間位置的連線確定籃球的運動軌跡；
s5）根據籃球的運動軌跡是否經過籃筐的空間位置判斷球員投籃是否進球，如果籃球的運動軌跡經過籃筐的空間位置，則判定球員投籃進球；否則判定球員投籃未進球；
s6）將投籃是否進球的判定結果發送給完成投籃動作的球員所佩戴的檢測設備，檢測設備為球員保存投籃動作的籃球進球判定結果。
本實施例通過前述步驟s1）～s6），能夠準確地識別各種形式的投籃進球，具有進球判定準確度高、便捷性好的優點，而且本實施例前述步驟s1）～s6）僅僅基于采集籃球架上的籃板及其四周區域的圖像幀，即可進行基于圖像處理的籃球進球判定，僅使用現有的手機、平板電腦等智能移動終端設備作為基礎硬件平臺即可實現，無需在籃筐或籃網上安裝任何檢測器件，不需要額外的硬件結構，極大地降低了使用難度，不再受限于場地和人員，提升了用戶體驗，具有不需要對現有籃球架進行改進、使用方便、實現簡單的優點。而且通過步驟s6）檢測設備為球員保存投籃動作的籃球進球判定結果，可以實現球員的投籃命中率統計，能夠有效提高籃球運動的科學性和趣味性。
本實施例中，步驟2）還包括識別球員的運球動作，具體方式為方式①或②或③，方式①～③中角度傳感器的朝向統一為：x軸指向球員的手腕右側、y軸指向球員的手指方向：
方式①：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角度cx在給定角度區間內規律波動的時間窗口，如果存在該時間窗口則判定球員在該時間窗口發生了運球動作；
方式②：檢測是否存在角度傳感器的x軸旋轉角速度wx在大于0和小于0之間交替出現的時間窗口，如果存在該時間窗口則判定球員在該時間窗口發生了運球動作；
方式③：結合角度和角速度，若方式①和方式②均判定球員在某一時間窗口發生了運球動作，則判定球員發生了運球動作。
本實施例運球動作的前述識別方式中，方式①采用角度表征手腕運動姿態，能夠實現對運球動作的準確判定，相對傳統利用加速度判定運球動作的方法而言，具有實現簡便和準確度高的優點；方式②則直接利用角速度來表征手腕運動姿態，方式③則結合角度和角速度一起來表征手腕運動姿態，同樣也能夠實現對運球動作的準確判定。通過上述識別球員的運球動作，能夠對球員打球時運球時間、能量消耗等數據進行評估，有利于提高籃球運動的趣味性以及球員的運動積極性，而且還能夠為智能視頻剪輯獲取球員從運球到投籃出手的投籃進球視頻剪輯片段提供必要的時間戳數據。
本實施例中，步驟s5）判定球員投籃進球后還包括進行智能視頻剪輯的步驟，詳細步驟包括：將判定球員投籃進球的時刻作為剪輯片段結束時刻，將球員投籃動作前開始進行運球動作或投籃動作的開始時刻作為剪輯片段開始時刻；針對預先在球場布置的視頻采集設備所拍攝的視頻，從視頻中截取剪輯片段開始時刻、剪輯片段結束時刻之間的視頻數據作為投籃進球視頻剪輯片段。通過上述技術手段，能夠實現針對預先在球場布置的視頻采集設備所拍攝的視頻的進球視頻剪輯，從原始視頻中截取剪輯片段開始時刻、剪輯片段結束時刻之間的視頻數據作為投籃進球視頻剪輯片段，以便于進行分析、展示等應用，有利于提高籃球運動的趣味性以及球員的運動積極性。
本實施例中，步驟s5）中判斷球員投籃是否進球后，還包括獲取投籃球員位置的步驟，詳細步驟包括：在攝像頭位置與識別出投籃動作的球員所佩戴的檢測設備進行藍牙通信，根據藍牙信號強度檢測出投籃球員與攝像頭的距離；根據籃球的運動軌跡確定投籃球員相對攝像頭的方向，根據方向和距離確定投籃球員在球場上的投籃位置，通過獲取投籃球員位置的步驟，能夠方便地統計生成場地的投籃熱點位置。
本實施例中，步驟s2）的詳細步驟包括：
s2.1）從圖像幀中識別出籃板上籃筐；
s2.2）獲取籃筐中心點在圖像幀中相對鏡頭中心位置的坐標；
s2.3）根據籃筐在圖像幀中的大小來確定籃筐中心點距離攝像頭的距離；
s2.4）通過籃筐中心點坐標、籃筐中心點距離攝像頭的距離表征圖像幀中籃筐中心點的空間位置；
所述步驟s4）中檢測籃球的空間位置的詳細步驟包括：
s4.1）從圖像幀中識別出籃球；
s4.2）獲取籃球球心在圖像幀中相對鏡頭中心位置的坐標；
s4.3）根據籃球在圖像幀中的大小來確定籃球球心距離攝像頭的距離；
s4.4）通過籃球球心坐標、籃球球心距離攝像頭的距離表征圖像幀中籃球球心的空間位置；
所述步驟s5）的詳細步驟包括：
s5.1）根據籃筐尺寸和籃球尺寸確定進球截面圓區域的尺寸，所述進球截面圓區域在圖像幀中為橢圓形；
s5.2）根據籃筐中心點的空間位置確定進球截面圓區域的空間位置；
s5.3）判斷所述籃球的運動軌跡是否經過進球截面圓區域，如果籃球的運動軌跡經過進球截面圓區域，則判定球員投籃進球，退出；否則判定球員投籃未進球。
目前標準的籃筐半徑為22.5cm，籃球半徑為12.3cm。進球截面圓區域轉換到三維空間坐標后的形狀為圓形，此時，進球截面圓區域的半徑為10.2cm，只要籃球中心通過以籃筐中心為中心、以10.2cm為半徑的進球截面圓區域時，即判定籃球進球。因此通過上述方式，能夠準確地判定球員投籃時籃球是否進球。
本實施例基于手腕姿態檢測的籃球動作識別方法完全對應的基于手腕姿態檢測的籃球動作識別系統，包括：
數據采集模塊，用于通過預先佩戴在球員的手腕上包含角度傳感器的檢測設備在球員打球過程中獲取球員手腕運動的角度和角速度數據；
籃球動作識別模塊，用于根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃動作。
正如前文所述，本實施例中數據采集模塊和籃球動作識別模塊均為基于檢測設備提供的硬件平臺實現的，此外籃球動作識別模塊檢測設備也可以基于檢測設備外部的硬件平臺（例如智能手機）來實現，在此不再贅述。
本實施例中，籃球動作識別模塊包括：
舉手投籃準備動作識別子模塊，用于根據得到的角度和角速度數據識別球員的舉手投籃準備動作，當且僅當判定球員進行了舉手投籃準備動作后跳轉執行投籃出手動作識別子模塊；
投籃出手動作識別子模塊，當判定球員進行了舉手投籃準備動作后，在指定的時間內根據得到的角度和角速度數據識別球員的投籃出手動作，如果球員完成了投籃出手動作，則判定球員完成了一個完整的投籃動作；如果超過指定的時間球員仍未完成投籃出手動作，則跳轉執行舉手投籃準備動作識別子模塊。
本實施例中，舉手投籃準備動作識別子模塊識別球員的舉手投籃準備動作的方式為方式④或⑤或⑥，識別球員的投籃出手動作的方式為方式⑦或⑧或⑨。此外，本實施例中，籃球動作識別模塊還包括籃球運球識別子模塊，用于識別球員的運球動作，且具體識別方式為方式①或②或③。方式①～⑨的詳細內容參見前文，在此不再贅述。
除了籃球動作識別模塊以外，本實施例還包括用于在識別球員的投籃動作后基于圖像處理進行籃球進球判定的籃球進球判定模塊，籃球進球判定模塊包括：
圖像采集子模塊，用于通過攝像頭采集籃板及其四周區域的圖像幀；
籃筐位置計算子模塊，用于從圖像幀中檢測籃板上籃筐的空間位置；
投籃判斷子模塊，用于檢測球員的投籃動作后的指定時間區域內的圖像幀中是否出現籃球，如果未出現籃球則判定為投籃未命中（投籃過偏或者投籃被封蓋）；否則跳轉執行運動軌跡計算子模塊；
運動軌跡計算子模塊，用于根據上述圖像幀中出現籃球的圖像幀開始，從圖像幀中檢測籃球的空間位置，且根據各個圖像幀中籃球的空間位置的連線確定籃球的運動軌跡；
投籃進球判斷子模塊，用于根據籃球的運動軌跡是否經過籃筐的空間位置判斷球員投籃是否進球，如果籃球的運動軌跡經過籃筐的空間位置，則判定球員投籃進球；否則判定球員投籃未進球；
投籃進球結果傳輸子模塊，用于將投籃是否進球的判定結果發送給完成投籃動作的球員所佩戴的檢測設備，檢測設備為球員保存投籃動作的籃球進球判定結果。
本實施例中，籃球進球判定模塊還包括用于在判定球員投籃進球后還包括進行智能視頻剪輯的智能視頻剪輯子模塊，智能視頻剪輯子模塊包括：
起止時刻確定功能單元，用于將判定球員投籃進球的時刻作為剪輯片段結束時刻，將球員投籃動作前開始進行運球動作或投籃動作的開始時刻作為剪輯片段開始時刻；
視頻截取功能單元，用于針對預先在球場布置的視頻采集設備所拍攝的視頻，從視頻中截取剪輯片段開始時刻、剪輯片段結束時刻之間的視頻數據作為投籃進球視頻剪輯片段。
本實施例中，籃筐位置計算子模塊包括：
籃筐識別功能單元，用于從圖像幀中識別出籃板上籃筐；
籃筐坐標檢測功能單元，用于獲取籃筐中心點在圖像幀中相對鏡頭中心位置的坐標；
籃筐距離計算功能單元，用于根據籃筐在圖像幀中的大小來確定籃筐中心點距離攝像頭的距離；
籃筐空間位置表征功能單元，用于通過籃筐中心點坐標、籃筐中心點距離攝像頭的距離表征圖像幀中籃筐中心點的空間位置。
本實施例中，運動軌跡計算子模塊中用于檢測籃球的空間位置的功能模塊包括：
籃球識別功能單元，用于從圖像幀中識別出籃球；
籃球坐標檢測功能單元，獲取籃球球心在圖像幀中相對鏡頭中心位置的坐標；
籃球距離計算功能單元，用于根據籃球在圖像幀中的大小來確定籃球球心距離攝像頭的距離；
籃球空間位置表征功能單元，用于通過籃球球心坐標、籃球球心距離攝像頭的距離表征圖像幀中籃球球心的空間位置。
本實施例中，投籃進球判斷子模塊包括：
籃筐進球區域計算功能單元，用于根據籃筐尺寸和籃球尺寸確定進球截面圓區域的尺寸，所述進球截面圓區域在圖像幀中為橢圓形；
進球圓心區域計算功能單元，用于根據籃筐中心點的空間位置確定進球截面圓區域的空間位置；
進球判斷功能單元，用于判斷所述籃球的運動軌跡是否經過進球截面圓區域，如果籃球的運動軌跡經過進球截面圓區域，則判定球員投籃進球，退出；否則判定球員投籃未進球。
應當說明的是，根據角度（或角速度）及其變化，同樣可以識別傳球、上籃、搶籃板等動作，因以上動作細分情況較多，此處不再贅述。同樣，傳感器朝向也并非唯一，只需傳感器的朝向與上述算法中相應坐標軸互相匹配即可。
需要特別指出的是，本實施例在獲取球員打籃球時手腕運動的角度和角速度數據的基礎上，通過角度（或角速度）已經能夠簡單并充分地識別球員打籃球時的各種動作。雖然本實施例采用的mpu6050傳感器也可以輸出加速度數據，但是考慮到加速度實質上難以區分球員打籃球時的各種動作，因此如果在本實施例籃球動作識別方法的基礎上再考慮加速度，一方面對于籃球動作識別的準確度并沒有實質性的提升，另一方面會增加數據運算量及電能消耗，對檢測設備的電池續航會帶來負面影響。
以上所述僅是本發明的優選實施方式，本發明的保護范圍并不僅局限于上述實施例，凡屬于本發明思路下的技術方案均屬于本發明的保護范圍。應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理前提下的若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發明的保護范圍。