室外竞技状态下运动员姿态摄像测量及应用

为解决竞技状态下运动员三维姿态现场测量的需求,利用非接触式摄像测量方法和为冬季体育运动项目量身打造的专用观测设备,采集了8名跳台滑雪运动员在训练过程中的原始数据.通过深度学习的改进方法识别与定位运动员关节点的三维信息,进而开展了运动员姿态测量与动作分析研究,获得了起跳阶段运动员的起跳速度对飞行距离的影响及主要关节夹角的变化规律.研究发现起跳速度是影响飞行距离的重要因素,同时获得了起跳到飞行初始阶段肢体角度的变化规律.该方法和设备可为各类体育项目的运动员姿态及器械运动参数测量提供新的手段,其所获得的观测结果可为教练员指导运动员技术动作提供精细化的数据支持.

抗环境光照影响的边坡变形摄像监测方法

边坡变形监测是滑坡灾害防治和预警的重要手段,基于图像分析的近景摄影测量方法凭借全场、非接触的优势在边坡变形监测中的应用越来越广泛。而在长期野外监测应用中,环境光照变化对边坡图像的灰度一致性产生很大影响,导致该方法的测量精度受到严重制约,甚至出现测量失败的情况。从环境光照的物理过程出发,深入分析光照变化特征及其对图像灰度的影响规律,提出了一种基于灰度梯度方向特征的图像匹配方法,从而使其具备了抗环境光照影响的能力。室内边坡缩比模型实验和真实野外边坡观测实验的结果表明,该方法可以有效抑制环境光照影响,提升变形测量的精度和稳定性。研究为边坡变形摄像监测提供了一种新的手段,对该方法的实用性发展起到了支撑作用。