一种水球运动训练监测系统及方法

本发明涉及水球运动辅助系统，具体涉及一种水球运动训练监测系统及方法。背景技术：1、水球，又称为水上足球，是一项在水中进行的集体球类运动。水球运动结合了游泳、摔跤、足球等多种运动元素，要求运动员在水中快速移动、抢夺球权、进行射门等动作，具有很高的竞技性和观赏性。随着水球运动的不断发展和普及，传统的训练方法已经难以满足现代竞技的需要。传统的水球训练主要依赖教练的观察和经验，通过口头指导或示范动作来帮助运动员改进技术，然而，教练的观察和判断往往带有主观性，不同教练对同一动作的评价可能存在差异，由于缺乏科学化的训练反馈和指导，运动员可能需要进行大量的重复练习才能达到预期的训练效果，导致训练效率低下，传统训练方法缺乏客观、量化的数据支持，难以准确评估运动员的训练效果和技术水平。为了解决这些问题，近年来体育科技领域不断涌现出新的技术和方法，用于辅助运动员的训练和提高竞技水平，其中，视频图像采集、数字抠图技术和数据分析技术等在体育训练中得到了广泛应用，这些技术能够实时采集运动员的运动视频图像，对运动视频图像进行处理和分析，为教练和运动员提供客观、量化的训练反馈和指导，但是在水球运动中，对运动员的水下姿态的监测更为重要，运动产生的水纹会严重影响位于陆上采集终端的视频采集结果，而由于水下环境的特殊性光线折射和散射，水下采集终端对运动视频图像的采集效果较差，图像采集算法在一些动态物体边界区域也很难得到精确的结果，导致对运动状态下图像分析效果不理想，最终影响对水球运动训练的监测结果。技术实现思路1、针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种水球运动训练监测系统及方法。2、一种水球运动训练监测系统，包括能够穿戴在运动员下肢的训练泳装、水下图像采集模组、图像处理模组和训练分析模组，所述训练泳装表面呈预设颜色，所述图像处理模组包括预处理模块和姿态抠取模块；其中，所述水下图像采集模组用于从水下采集训练泳装的运动视频，还用于将运动视频传输至所述图像处理模组；所述预处理模块用于根据运动视频获取多个参考帧图像，还用于选取任意一个参考帧图像并抠出训练泳装区域，并根据训练泳装区域获取其内任意像素的分量颜色，还用于根据预设颜色计算出多个分量颜色对应的整体相似度，还用于判断整体相似度是否超过预设阈值，若超过则选取该相似度对应的参考帧图像为关键帧图像；所述姿态抠取模块用于选取关键帧图像前一帧的参考帧图像为前配准帧图像，并选取关键帧图像后一帧的参考帧图像为后配准帧图像，还用于根据前配准帧图像和关键帧图像获取第一边界差值序列，根据后配准帧图像和关键帧图像获取第二边界差值序列，还用于根据第一边界差值序列和第二边界差值序列提取出参考帧图像中的实时训练姿态；所述训练分析模组用于接收并分析实时训练姿态。3、优选地，预处理模块包括：第一取用单元，用于根据运动视频获取多个参考帧图像；抠图单元，用于选取任意一个参考帧图像并抠出训练泳装区域，并根据训练泳装区域获取其内任意像素的分量颜色；第一计算单元，用于根据预设颜色计算出多个分量颜色对应的整体相似度；判断单元，用于判断整体相似度是否超过预设阈值，若超过则选取该相似度对应的参考帧图像为关键帧图像，若不超过则控制抠图单元重新选取参考帧图像。4、优选地，第一计算单元包括计算元和整合元，所述计算元用于按第一函数计算出分量相似度，所述整合元用于将多个分量相似度整合为整体相似度。5、优选地，第一函数包括：logm(x,y)＝logn(x,y)-logo(x,y)；其中，m(x,y)为分量相似度，n(x,y)为分量颜色像素值，o(x,y)为预设颜色像素值。6、优选地，姿态抠取模块包括：第二取用单元，用于选取关键帧图像前一帧的参考帧图像为前配准帧图像，并选取关键帧图像后一帧的参考帧图像为后配准帧图像；提取单元，用于提取出前配准帧图像的第一掩膜图像和第一背景图像，提取出后配准帧图像的第二掩膜图像和第二背景图像，提取出关键帧图像的关键掩膜图像、关键背景图像和关键前景图像；第二计算单元，用于根据第一掩膜图像和关键掩膜图像计算出第一边界模糊值，根据第二掩膜图像和关键掩膜图像计算出第二边界模糊值，根据第一边界模糊值和第二边界模糊值计算出第一边界差值序列；第三计算单元，用于根据第一背景图像和关键背景图像计算出第三边界模糊值，根据第二背景图像和关键背景图像计算出第四边界模糊值，根据第三边界模糊值和第四边界模糊值计算出第二边界差值序列；姿态提取单元，用于根据第一边界差值序列、第二边界差值序列和关键前景图像提取出实时训练姿态。7、优选地，姿态提取单元包括预设计算元和姿态合成元；其中，所述预设计算元用于根据第一边界差值序列和第二边界差值序列获取光场线性变化曲线，并根据光场线性变化曲线和关键前景图像获取多个连续的预设前景图像；所述姿态合成元用于将多个连续的预设前景图像合成为实时训练姿态。8、优选地，训练分析模组包括运动量分析单元、加速度分析单元和运动轨迹分析单元。9、优选地，还提供了一种水球运动训练监测方法，应用于上述水球运动训练监测系统中，方法包括：s1、从水下采集训练泳装的运动视频，将运动视频传输至所述图像处理模组；s2、根据运动视频获取多个参考帧图像；s3、选取任意一个参考帧图像并抠出训练泳装区域，并根据训练泳装区域获取其内任意像素的分量颜色，根据预设颜色计算出多个分量颜色对应的整体相似度；s4、判断整体相似度是否超过预设阈值，若超过则选取该相似度对应的参考帧图像为关键帧图像，若不超过则重新进行s3；s5、选取关键帧图像前一帧的参考帧图像为前配准帧图像，并选取关键帧图像后一帧的参考帧图像为后配准帧图像，根据前配准帧图像和关键帧图像获取第一边界差值序列，根据后配准帧图像和关键帧图像获取第二边界差值序列，根据第一边界差值序列和第二边界差值序列提取出参考帧图像中的实时训练姿态；s6、接收并分析实时训练姿态。10、优选地，s3包括：s31、选取任意一个参考帧图像并抠出训练泳装区域；s32、并根据训练泳装区域获取其内任意像素的分量颜色；s33、根据预设颜色计算出多个分量颜色对应的整体相似度。11、优选地，s5包括：s51、选取关键帧图像前一帧的参考帧图像为前配准帧图像，并选取关键帧图像后一帧的参考帧图像为后配准帧图像；s52、根据前配准帧图像和关键帧图像获取第一边界差值序列，根据后配准帧图像和关键帧图像获取第二边界差值序列；s53、根据第一边界差值序列和第二边界差值序列提取出参考帧图像中的实时训练姿态。12、本发明的有益效果体现在：13、在本发明中的整个训练监测系统在作业时，首先，通过穿戴在运动员下肢的训练泳装上的水下图像采集模组，从水下直接采集运动员的训练视频，这样做可以避免从陆地上采集时水纹对视频图像的干扰，更准确地捕捉和记录运动员在水下的姿态和动作；进一步地，采集到的运动视频被传输到图像处理模组中的预处理模块，在这里，视频被分解成多个参考帧图像，以供后续处理和分析；进一步地，预处理模块会从这些参考帧图像中选取一个关键帧图像，选取的依据是整体相似度，即根据训练泳装的第一预设颜色计算出多个分量颜色对应的整体相似度，当某个参考帧图像的整体相似度超过预设阈值时，它会被选为关键帧图像，从而保证后续能够准确处理成像更真实的运动帧；进一步地，姿态抠取模块会选取关键帧图像前一帧的参考帧图像为前配准帧图像，并选取关键帧图像后一帧的参考帧图像为后配准帧图像，通过分析前配准帧图像、后配准帧图像与关键帧图像之间的差异，即获取第一边界差值序列和第二边界差值序列，利用差值序列抠取出关键帧图像在一定时间范围内的实时训练姿态，这种抠取方法在处理动态物体的边界区域时具有更高的精度，有效地提升了运动状态下图像分析的效果，实现精确地提取出参考帧图像中的实时训练姿态；进一步地，训练分析模组能够接收并分析实时训练姿态，为教练和运动员提供客观、量化的训练反馈和指导，这种实时的反馈和指导有助于运动员及时调整训练策略和方法，提升训练效果和竞技水平。