基于蚁群算法的篮球远距离投篮最佳轨迹提取方法

常规方法提取的篮球投篮目标轨迹特征不完整,仅提取颜色特征而忽略方向梯度直方图特征的匹配,导致提取轨迹与实测轨迹拟合度较低.为此,提出基于蚁群算法的篮球远距离投篮最佳轨迹提取方法.采集运动员远距离投篮运动图像序列,利用蚁群算法分割目标像素和背景像素;提取分割图像篮球特征,包括颜色特征、方向梯度直方图特征;匹配同一视场多帧图像特征点的极值点,提取分割图像篮球像素区域,通过像素坐标计算篮球三维空间坐标,利用线性插值理论填充两个空间点之间遗漏的篮球位置,构成一条完整的投篮轨迹,选取命中率最高的投篮轨迹作为最佳轨迹.实验中令运动员在固定位置进行远距离投篮,采用设计方法和常规方法分别提取篮球最佳运动轨迹,结果表明,设计方法提高了提取轨迹与实测轨迹的拟合度,最佳轨迹提取结果更加精确可靠.

提高篮球远距离投篮效果的模式

为使合格球队的训练和比赛过程更具有现代化,研究人员提出了增加远距离投篮有效性的结构内容模式,并将投篮训练作为运动员技、战术的组成部分。投篮训练是一项专门性训练,要在不同情况下完成不同方式的投篮练习。通过各种不同的训练方式来掌握投篮技术并提高投篮的准确性。该模式是用来为每一名选手选取远距离和超长距离投篮方式,完善投篮技术,选择技、战术行为,制定不同训练周期和阶段个人和全队的投篮训练。结论:提高篮球远距离投篮效果的模式可以达到如下目的:1)队员的有效安排;2)完善投篮技术;3)为每一名选手选择不同的投篮训练模式;4)每一名队员投篮准确性的数据资料可以为全队的战术安排提供参考;5)定性地规划每一名球员和球队的投篮训练并作为球队技、战术训练的主要组成部分。

基于蚁群算法的篮球运动员远距离投篮轨迹跟踪方法

为了提高篮球运动员远距离投篮轨迹跟踪识别能力,提出基于蚁群算法的轨迹跟踪识别方法。采用动力传感敏感跟踪元件实现投篮轨迹数据采集,构建篮球运动员远距离投篮轨迹数据特征分析模型;结合运动学参数融合和动态识别方法进行远距离投篮轨迹数据的分类检测,构建远距离投篮轨迹的运动力学耦合控制模型;采用蚁群个体寻优跟踪方法,构建篮球运动员远距离投篮轨迹数据的聚类参数演化分布集;通过动力传感敏感跟踪元件融合方法,进行篮球运动员远距离投篮轨迹数据感知过程中的自适应学习,构建篮球运动员远距离投篮轨迹分布的信息融合模型;通过级联滤波和联合特征分析方法,实现对篮球运动员远距离投篮轨迹跟踪和特征识别;通过蚁群寻优结果,实现对篮球运动员远距离投篮轨迹信息跟踪识别。仿真结果表明:采用该方法实现篮球运动员远距离投篮轨迹跟踪识别的精度较高,误差较小。

远距离单手肩上投篮训练方法探讨

讨论影响投篮命中率有7个因素:手法、瞄准的方向、球的旋转、抛物线、协调性、判断反应和心理因素,并提出提高远距离投篮命中率的训练方法。