面向体育训练的智能机器人终端研究与实现文献综述

摘要：随着人工智能的应用领域越来越广泛，体育训练方面的智能终端也越来越普及。本文从了解体育训练的智能机器人终端研究的角度出发，通过学习阅读文献，达到对体育训练中智能终端的初步了解。文章对相关领域的论文进行了概括，并通过多年文献的通读，对全文的评述做出简明扼要的总结

关键词：体育训练 人工智能 机器人终端 视觉识别 动作捕捉 人体动作分析

研究背景与意义

在体育训练中，为了提高比赛成绩运动员通常会通过加大训练量，如果不注意科学训练往往会影响训练效果，形成一些错误的动作习惯，反而会降低比赛成绩，因此研究科学、定量的运动训练方法非常重要^[1]。在实际的体育教学过程中，由于学生的认知和理解水平与动作能力之间具有明显的差异，部分学生出现的错误动作较多，掌握正确体育运动动作较慢。在这种状态下，如何有效地对体育运动错误动作进行纠正成为了该领域亟待解决的主要问题^[2]。

随着人工智能和视觉识别技术的出现，这些问题都有望通过算法解决。目前，在图像处理和模式识别领域，存在很多图像目标物体识别和跟踪的算法，可以有效的实现视频中人脸和动作的识别与跟踪。基于视频的人体动作识别是一个具有深远研究意义的课题，掀起计算机视觉领域前所未有的热潮，备受该领域中研究人员的关注。由于所有运动个体的差异性，动作的多样性和复杂性，以及受到多变的背景环境等问题的影响，给该领域的研究人员带来了更大的挑战。然而，研究人员对此技术的热情度丝毫没有减弱。目前该技术产生的经济价值不可估量，已经被广泛的使用在视频智能监控、视频检索、人机智能交互和体育运动分析等多个领域中^[3]。

运动分析是用特定的记号记录操作者实施的动作顺序中人体各部位的动作内容，并将记录的实际情况转换为图表形式用以判断动作的好坏，广泛应用于智能驾驶辅助系统、体育运动中的动作分析以及身体康复和物理治疗中。体育运动中的运动分析可以用于检测运动员的动作是否标准或符合准则。在体育运动方面，动作识别技术在体育训练系统中发挥了重要的作用。在体育运动中系统可以自动分析，评估，为运动员提供科学的训练建议和指导可以为体育比赛提供实时的讲解信息和评注^[4，5]。

体育训练中的视觉识别概述

在体育训练过程中，动作的标准性和运动员的身份识别是训练过程和比赛过程中需要做的。随着体育运动技术水平的不断提升在对体育运动技术的教学过程中，对体育运动正确动作的示范成为了体育教学领域研究的重点课题。面向体育训练的智能机器人终端研究主要是视觉识别方面的研究，而体育运动中，又可分为人脸检测和动作识别两个方面的视觉识别功能。

在体育训练中，除了视觉识别带来的运动员身份识别和动作评价的高效准确的需要，一个良好的管理系统和运动员的身体检测系统对于训练和比赛过程，也具有十分重要的意义。在[6]中，针对目前我国的体育训练管理中仍然存在着不科学、训练目的性不强、辅助决策手段落后等缺点。将Agent和DSS技术运用到系统当中，设计出一个基于黑板的多 Agent智能体育训练管理决策支持系统方案，并进行具体的实施，从而有效地提高了决策系统的准确性和智能性。 在[7]中，基于Oracle数据库技术，优化设计运动身体指标监测系统，从系统硬件控制、软件设计以及数据库设计方面，优化设计系统设计实现方案，使设计的系统满足实际应用需求，以确保可以提高运动员的运动能力与运动成绩。

人脸检测

人脸检测的目的就是把静态图像或视频帧中的人脸区域和非人脸区域区分开。建立人脸系统检测技术建立人脸的算法模型，然后进行机器学习从而有效检测^[8]。人脸检测与跟踪由于其在视频监控、人脸识别等领域的广泛应用，已成为当前计算机视觉检测研究中的一个热点。人脸大小、位置、角度、姿态等的变化，以及遮挡、光线改变带来的人脸外观上的变化都会给人脸检测造成干扰；因此，视频序列中的人脸检测与跟踪是一个值得探讨的问题，也是视觉信息处理和理解领域的难点之一^[9]。