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.      

跳台滑雪助滑道结构对助滑姿态的动力学影响机制

跳台滑雪助滑速度的变化存在主体与客观影响因素,而助滑道结构对助滑姿态具有相对稳定的影响。基于助滑道物理结构特点,对助滑道人体动力学受力情况进行了分析,包括人体重力作用、外界作用力、全脚支撑反作用力等,并针对直线区、弧线区入口、弧线区途中、弧线区出口分别讨论助滑道对助滑姿态的动力学影响机制。通过分析助滑道结构对助滑姿态的动力学影响机制,为改善我国跳台滑雪运动员助滑技术动作与专项能力训练水平提供科学依据。     

基于四元数互补滤波的无人机姿态解算

针对无人机低成本姿态解算这一基本问题,考虑到传统姿态算法运算量大、不易调试,采用微惯性单元(MEMS)测量无人机原始姿态数据,采用基于四元数的互补滤波算法,有效降低姿态解算的运算量,实现MEMS各传感器的信息融合。从理论上证明了基于四元数的互补滤波器的稳定性,分析了滤波器的性能。采用无人机真实数据验证了算法的有效性,解算得到的俯仰角、滚转角精度小于1°,航向角精度小于2°。与传统姿态算法比较,本算法简单有效、运算量小、易于调试。     

越野滑雪运动员训练及赛后放松方法的研究

该文对越野滑雪运动员训练及赛后的放松方法进行研究.主要采用逻辑分析法,访谈法,文献资料法为主要分析的方法.结合越野滑雪训练、比赛的实际情况,阐述越野滑雪后疲劳产生的机体表现和自测方法,并提出肌肉和精神疲劳消除法、营养的补充和心理恢复训练等方法,为改善越野滑雪运动员训练及比赛后的有效恢复提供有利依据.     

自行车场地全能项目优秀运动员骑行姿态的比较研究

自行车场地全能项目是2010年新设置的奥运会、全运会竞技体育项目,针对该项目的训练理论研究 还未见报道.本文运用高速摄像机结合生物力学解析系统,对全能项目部分优秀运动员骑行姿态进行了解 析,掌握了该项目运动员骑行的第一手身体姿态数据,为该项目技术训练提供了理论参考.本文还对运动员 骑行影像和解析数据进行了对比分析,发现男女优秀运动员在骑行姿态方面基本趋于一致,但在下肢蹬伸过 程中,女运动员的蹬伸幅度要大于男运动员.另外,男女运动员在使用不同车把时,区别主要来自上身姿态 和足背与小腿的夹角,且使用弯把比使用附加把身体姿态变化幅度要大,弯把要求运动员有更低的骑行姿 态,并且对前脚掌用力要求更高.     

单板滑雪U型场地技巧运动员膝关节等速肌力特征研究

本文应用德国ISO-MED2000等速肌力测试仪,对我国系统训练单板滑雪U型场地技巧运动员双侧膝关节进行等速肌力测评,探析单板滑雪U型场地技巧运动员膝关节在不同测试速度下屈伸肌群肌力特征规律与专项化力量特征的相关性,为运动员完成难度动作增加能力储备,有效提高训练效率,以期推动我国雪上项目进一步发展。     

基于委员会查询和自步多样性学习的医学图像分割

由于拥有像素级标记的医学图像数量非常少,制约了卷积神经网络在医学图像分割任务上的应用,因此,该文提出了一种基于委员会查询的自步多样性学习算法,在训练数据有限的情况下提升医学图像分割模型的性能。该文所提算法结合了基于委员会查询的数据选择方法,实现动态地从易到难选择样本,对模型进行训练。同时,该算法通过应用仿射传播聚类,保证了数据选择的多样性,提升了图像分割模型的性能。为了验证所提算法框架的有效性,分别在3类医学图像分割任务的5个不同数据集任务上进行了实验,实验结果表明,该文所提算法可以显著提升分割性能。在使用相同数据的训练的情况下,相比于全监督学习,使用该文算法可以得到更高的Dice评估指标、表面距离和平均交并比值。     

核心力量训练在高山滑雪项目中的重要性

高山滑雪是一项利用山的坡度下滑，同时需要做出相应回转动作的惊险刺激的滑雪项目，是在越野滑雪基础上逐步形成的。由于下滑速度较快要想有效地控制好速度，且轻松地改变方向，调节转弯的角度和大小，高山滑雪运动员需要具备强的肌肉力量、协调性及灵敏性，与此同时平衡性能力在高山滑雪项目中也是非常必须具有的能力。因此，核心力量训练对于高山滑雪运动员来说尤为重要。     

基于模糊C-Means的改进型KNN分类算法

KNN算法是一种思想简单且容易实现的分类算法,但在训练集较大以及特征属性较多时候,其效率低、时间开销大.针对这一问题,论文提出了基于模糊C-means的改进型KNN分类算法,该算法在传统的KNN分类算法基础上引入了模糊C-means理论,通过对样本数据进行聚类处理,用形成的子簇代替该子簇所有的样本集,以减少训练集的数量,从而减少KNN分类过程的工作量、提高分类效率,使KNN算法更好地应用于数据挖掘.通过理论分析和实验结果表明,论文所提算法在面对较大数据时能有效提高算法的效率和精确性,满足处理数据的需求.     

基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法

动作识别是近年来时序数据挖掘领域的研究热点,具有广泛的应用前景。但是现阶段基于深度学习的动作识别算法需要大量的标记训练数据集,存在泛化性差、实时性差、场景受限的问题。为解决这些问题,本研究设计一种基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法。该算法基于YOLOv5算法构建轻量化的人体检测器HYOLOv5。基于轻量化二维姿态估计模型Lite-HRNet设计人体姿态特征描述算子,有效地去除背景对人体动作特征的干扰。为有效度量时序人体姿态特征描述算子间的相似度,本研究提出基于动态时间规整的人体姿态特征距离度量,并在此基础上设计基于类别中心选择的动作模板匹配算法。该算法通过少量的动作视频构建动作特征模板库,利用动作模板匹配算法可实现多类动作视频的精准识别。为验证算法,本研究在COCO 2017的Humans数据集上对HYOLOv5进行测试,人体检测识别精度mAP@0.5：0.95可达50.7%。基于10种动作视频数据进行测试,结果表明,本研究所提算法可有效地识别视频序列中的姿态,在每个动作仅包含4个训练数据的情况下,动作识别准确率均可达到91.8%。     

9轴MEMS-IMU实时姿态估算算法

随着对微机电系统-惯性测量单元(micro-electro-mechanical system-inertial measurement unit, MEMS-IMU)在室内定位、动态追踪等应用领域中的需求日益迫切, 使得具有高精度、低成本和实时性的MEMS-IMU模块设计成为研究热点. 针对MEMS-IMU的核心技术--姿态估算进行研究, 设计了一种基于四元数的9轴MEMS-IMU实时姿态估算算法. 该算法运用分解四元数算法处理加速度和磁感应强度数据, 计算出静态四元数; 通过角速度与四元数的微分关系估算动态四元数; 运用卡尔曼滤波融合动、静态四元数, 进而实现实时姿态估算. 针对分解四元数算法中存在的奇异值问题, 提出了转轴补偿方法对其修正, 以实现全姿态估算; 考虑动态情况下的非线性加速度分量对姿态估算精度的影响, 设计了R自适应卡尔曼滤波器, 以进一步提高姿态估算算法的精度. 验证结果表明, R自适应卡尔曼滤波器能够有效抑制加速度噪声, 提高姿态估算精度; 同时, 转轴补偿-分解四元数算法能够准确估算奇异值点的姿态信息, 并且计算时间仅为原“借角”补偿方法的50%左右, 有效提高了整体算法的实时性.     

优秀男子撑杆跳高运动员下肢力量平衡的对比研究

通过对一、二级男子撑杆跳高运动员下肢力量的测试分析得出：一级运动员髋关节、膝关节的肌肉力量平衡特征与撑杆跳高起跳技术用力特点相一致,膝、踝关节同名肌的平衡状况良好,二级运动员髋关节肌力平衡性较好,而膝、踝关节同名肌的平衡性较差,二级运动员应加强两腿膝、踝关节同名肌的协调发展。     

跳远腾空技术的意识训练研究

通过体育方法研究了跳远项目的腾空技术，并根据运动技术形成三个阶段的科学依据，采用专门训练跳远意识方法，使运动员较快地掌握跳远的空中动作，有效地巩固和提高腾空技术，从而提高跳远成绩和充分挖掘运动员潜能，为跳远教学或训练提供参考依据。     

跳高运动的历史沿革和发展趋势研究

阐述了跳高运动的起源、早期和后期的发展以及目前我国跳高运动的发展状况,并对未来跳高运动的发展趋势作了研究.同时对目前我国的跳高运动存在的问题作了深入地分析与探讨,指出我国的跳高训练没能顺应国际发展的潮流,没有高质量的运动梯队,国家应出台倾斜政策,改革运动员选材培养管理体制.     

Micro-Satellite Attitude Determination Using GPS Carrier Phases

GPS is an attractive attitude sensor for micro-satellites due to small package and advantage for cost savings. However, the major difficulty in attitude determination for a micro-satellite is that baseline lengths are short (less than a meter) . Thus , to obtain precise accuracy of attitudes for a micro-satellite, the algorithm selection and error source calibration are important. In this paper, a technique based on the attitude cost function is proposed. To verify the method proposed, the experiments have been conducted. The results indicate that attitude errors are less than 1 deg.     

人体足底受力测试及其分析

研究人体在不同条件下左右脚的受力和所受压力的平衡情况.采用Kistler测力鞋垫,选择部分军人和学生进行轻载和负重条件下的行军、跑步、跳跃等项目的测试;利用pedar-mobile分析系统,对采集的足底力学数据进行分析;对人体足底的受力向脚踝简化并进行分析计算.在行军、跑步时人体双脚的受力和所受压力基本平衡,而在跳跃时非常不平衡,但经过训练后可以得到明显改善.该研究对于科学培训空降兵、运动员的落地位姿及人体足部着地造成的损伤机理研究具有重要意义.     

基于 MEMS 辅助的单基线北斗融合测姿算法

载体的姿态信息是导航的重要参数,随着北斗卫星导航系统（Beidou navigation satellite system,BDS）和微机电系统（micro-electro-mechanical systems,MEMS）惯性传感器的发展与完善,高精度、低成本、自主化的融合测姿技术具有广阔的应用前景,因此,提出MEMS辅助单基线北斗融合测姿算法。根据MEMS惯性传感器解算出的姿态信息确定基线向量的搜索范围,从而辅助模糊度函数法（ambiguity function method,AFM）减小整周模糊度搜索空间,提高整周模糊度快速求解的成功率和计算效率。将BDS输出的姿态角信息作为观测信息,对MEMS陀螺仪解算出的姿态信息进行实时校正,实现BDS和MEMS传感器二者的数据融合算法。通过实测数据仿真验证,该算法能够解决信号失锁带来的整周模糊度求解困难的问题,并且测姿系统能在遮挡和动态等复杂环境下提供高质量姿态测量结果。     

参与性教学法在预防艾滋病培训班中的应用

在预防和控制艾滋病的工作中，通过健康教育促使人们改变其态度和行为是最根本的干预策略，而培训是健康教育的重要组成部分。作者认为预防艾滋病健康教育培训班是通过向人们提供基本知识，帮助人们建立健康信念，改变人们对某些问题的负性态度，增强人们的防病意识和能力，减少对ＨＩＶ感染者和ＡＩＤＳ病人的歧视等方面来预防艾滋病的。这样的培训特点强调人们的参与，强调人们能将所学知识应用于实践。但由于我国传统教学方式的原因，很多培训者还不了解参与性教学法，还不能有效地在培训活动中使用这种方法。本文作者总结了自身的实践经验，在文章中介绍了参与性教学法的基本特点和基本做法，并给了一些培训班能够使用的实例，供从事艾滋病健康教育的的同仁们参考     

对仿猫跳跃机器人起跳过程中腰部作用的分析

家猫灵活善跳,分析其跳跃规律可为腿型跳跃机器人的设计提供灵感。以能模拟家猫跳跃的仿猫机器人为模本,对其进行结构简化并进行动力学和运动学分析,得到其腰部力矩随时间变化规律,以此分析其腰部在起跳过程中的作用。从能量角度分析起跳时腰部初始夹角与到达特定起跳姿态机构所需做功关系,并对比了有无腰部辅助跳跃时的区别。分析结果说明了腰部在起跳准备阶段的姿态调整对提高效率的作用,证明了有腰部辅助跳跃的机构相比于无腰部辅助跳跃的机构更加灵活高效。