[实用新型]基于深度学习的羽毛球运动姿态识别系统

说明书

本实用新型涉及羽毛球运动姿态识别技术领域，且公开了基于深度学习的羽毛球运动姿态识别系统，包括移动终端，移动终端通过蓝牙连接球拍上的数据采集模块，数据采集模块包括加速度传感器、磁传感器和陀螺仪，羽毛球运动时，加速度传感器、磁传感器和陀螺仪同时收集用户的运动数据，并把运动数据传输至移动终端，移动终端再把运动数据上传至服务器，服务器包括数据处理模块和神经网络模块，数据处理模块对运动数据进行处理后，会把运动数据传输至神经网络模块，神经网络模块能够对数据做出分析，对用户的动作做出评测，智能进行评分，评测后的运动数据再次传递至移动终端，方便用户了解自身的技术统计等情况。

技术领域

本实用新型涉及羽毛球运动姿态识别技术领域，具体为基于深度学习的羽毛球运动姿态识别系统。

背景技术

羽毛球是一项室内、室外都可以进行的体育运动，依据参与的人数可以分为单打、双打以及新兴的三打三，老少皆宜，无论是进行有规则的羽毛球比赛还是作为一般性的健身活动，都要在场地上不停地移动、跳跃、转体、挥拍，合理地运用各种击球技术和步法将球在场上往返对击，从而增大了上肢、下肢和腰部肌肉的力量，加快了锻炼者全身的血液循环，增强了心血管系统和呼吸系统的功能，是一项非常有益的运动；

但是，经过市场调研发现，在羽毛球爱好者中有很大一部分人的挥拍动作并不标准，存在着各种各样的挥拍姿势，有些姿势不仅不会起到锻炼身体的作用，还会适得其反的导致肌肉拉伤；而经过专业训练的羽毛球爱好者，他们的击球、挥拍动作虽然标准，但是单纯的对打并不能显著的提高他们的水平，在运动时他们无法得知自己羽毛球挥拍的种类和次数和挥拍的力度等信息，需要凭借感觉去提升自己，效率较低；

基于此，我们提出了一种基于深度学习的羽毛球运动姿态识别系统，希冀解决现有的技术难题。

实用新型内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本实用新型提供了一种基于深度学习的羽毛球运动姿态识别系统，具备自动识别运动姿态的优点，解决了羽毛球运动时运动姿态信息难以获取的问题。

(二)技术方案

为实现上述自动识别运动姿态的目的，本实用新型提供如下技术方案：基于深度学习的羽毛球运动姿态识别系统，包括球拍，所述球拍的底部固定连接有硅胶套，所述硅胶套的内部设置有外盒，所述外盒的内顶壁固定连接有蓄电池，所述蓄电池的下方设置有印刷电路板，所述印刷电路板的下方设置有加速度传感器、磁传感器和陀螺仪，所述加速度传感器、磁传感器和陀螺仪的下方设置有电源指示灯及电源开关。

优选的，所述加速度传感器、磁传感器和陀螺仪的输出端信号连接有移动终端，所述移动终端包括智能手机、平板电脑和PC设备。

优选的，所述移动终端的输入端信号连接有神经网络模块，所述神经网络模块的输入端信号连接有数据处理模块，所述数据处理模块的输入端信号连接有数据采集模块。

优选的，所述数据采集模块包括加速度传感器、磁传感器和陀螺仪。

优选的，所述移动终端双向信号连接有服务器，且服务器包括数据处理模块和神经网络模块。

优选的，所述加速度传感器、磁传感器和陀螺仪收集用户运动时加速度 a_x，a_y，a_z、角速度w_x，w_y，w_z、角度Roll，Pitch，Yaw和磁场强度H_X，H_y， H_z的数据。

优选的，所述神经网络模块基于长短时记忆网络分类算法。

(三)有益效果

与现有技术相比，本实用新型提供了基于深度学习的羽毛球运动姿态识别系统，具备以下有益效果：