基于MediaPipe的击剑动作识别系统设计与树莓派主控制器应用

基于MediaPipe的击剑动作识别系统设计与树莓派主控制器应用

1. 引言

击剑动作识别是计算机视觉和运动分析领域的一个重要研究方向，在运动员训练评估、比赛战术分析等方面具有广泛应用。本文介绍了一种基于MediaPipe的击剑动作识别系统，并选择树莓派作为主控制器，构建了一个低成本、高效率的解决方案。

2. 系统设计

本系统采用模块化设计思路，主要包括数据采集、特征提取、动作分类和实时识别等模块。

• a. 系统架构: 系统硬件部分主要由摄像头、树莓派主控制器和显示器组成。软件部分基于MediaPipe框架，并结合机器学习算法实现动作识别功能。* b. 数据采集: 利用摄像头采集击剑运动员的视频数据，并使用MediaPipe库实时检测人体关键点，获取击剑动作的姿态信息。* c. 特征提取: 从关键点数据中提取速度、角度、位移等特征，用于表征不同的击剑动作。* d. 动作分类: 采用机器学习算法，如支持向量机(SVM)、随机森林等，对提取的特征进行分类，识别不同的击剑动作。* e. 实时识别: 系统能够实时处理视频流数据，并在屏幕上显示识别结果，为运动员提供即时反馈。

3. 主控制器选择：树莓派

• a. 树莓派的特点: 树莓派是一款低成本、高性能的微型计算机，具备丰富的GPIO接口和强大的计算能力，适合作为嵌入式系统的主控制器。* b. 适用性分析: 树莓派能够满足击剑动作识别系统对计算能力和实时性的要求，同时其低功耗特性也适用于长时间运行的场景。* c. 系统集成: 通过GPIO接口，树莓派可以方便地与摄像头、显示器等外设连接，并通过软件实现各个模块之间的协同工作。

4. 实验与结果

• a. 数据集: 实验采用自行采集的击剑动作数据集，包含多种常见的进攻、防守和步伐动作。* b. 实验设置: 实验在树莓派4B平台上进行，使用Python语言和相关库实现系统功能。* c. 结果分析: 实验结果表明，该系统在击剑动作识别方面取得了较高的准确率和召回率，能够有效区分不同的动作类型。

5. 结论与展望

本文提出的基于MediaPipe的击剑动作识别系统，具有成本低、性能优、易于实现等优点。未来将进一步优化算法，提高识别精度和鲁棒性，并探索更多应用场景，例如辅助训练、比赛分析等。