基于姿势特征编码的运动数据分层检索

运动数据检索是为在已有的运动数据库中检索符合要求的数据进行重用和编辑, 基于姿势特征编码的分 层检索方式能提高检索速度和检索质量。 通过对运动骨骼分段, 提取能反应几何运动关系的骨骼分段夹角作 为特征向量, 对姿势特征进行编码, 建立基于运动特征的数据库索引, 并在检索过程中分别从运动特征、 数据索引和运动数值进行相似度比较。 实验结果表明, 在具有走、 跑、 舞等姿态的运动数据库中, 该方法相对 于其他方法具有较高的检索速度, 并得到满意的检索结果, 实现了运动逻辑相似性的有效检索。     

一种顾及导航数据属性的K-DA树索引方法

为了从海量GPS导航数据中高效快速提取有效信息,通过扩充传统空间索引K-D树,提出一种顾及导航数据属性的新的索引方法:K-DA树索引,并对其进行仿真.实验结果表明:在用于导航数据的检索方面,K-DA树索引的索引速度达到传统空间索引速度的2~4倍,且数据越多,时间相差越大,效率越高.     

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。     

基于颜色空间特性的图像检索

提出一种能同时利用图像的颜色特征和颜色空间分布信息进行图像检索的方法,首先提取出最大的3块颜色区域及各自的最小包围矩形（MBR）,然后利用改进的子块技术,确定目标区域的位置,从而得到融合颜色与位置信息的索引,在此基础上实现图像的检索．实验结果证明了该方法的有效性．     

基于海量卫星测控数据存储与查询方法

针对卫星海量测控数据以时间区间检索、结果按时间排序的需求,提出了基于数据库时间分区表与索引组织表（IOT）的存储和查询方法。时间分区表采用将数据存放到多个物理表空间,在数据查询时不需每次扫描整张表,检索时间明显缩短,且查询响应时间不会随着数据量的增长而增加;索引组织表是将数据直接存放在索引中,降低了存储空间的占用,以损失较小的写入效率为代价。通过对某卫星实验和分析,证明了方法的有效性和正确性,提高了数据存储和查询的效率。     

基于焦点和角度的多维索引方法

多维索引方法的算法非常复杂且难于实现,有时算法的复杂程度和其性能的提高是不相匹配的.为此,作者提出了一种基于焦点和角度的多维索引结构.基本思想是在对象空间选出焦点集,通过计算得到中心焦点、基本向量集和FAC＿坐标.在检索时,通过估计结果集内数据点与基本向量的夹角范围来实现对数据点的过滤.这种索引方法的最大优点是索引文件较小,所需的存储空间小.因而,这种方法能够更好的适应于维数和数据集的增长.此索引结构与Omni＿顺序扫描算法的过滤效率通过实验进行了对比,实验数据验证了该索引方法的有效性.     

融合特征熵的轨迹结构异常检测方法

从轨迹结构特征出发,分析轨迹内部及整体特征,提出融合特征熵的轨迹结构异常检测方法(TSAD-FE,trajectory structure anomaly detection method based on feature entropy)。根据开放角将轨迹划分为轨迹片段,运用线性回归模型对轨迹片段局部特征进行拟合,完成轨迹片段划分;引入轨迹结构框架描述轨迹内部特征属性,应用轨迹结构距离衡量轨迹片段之间的距离,并提出利用熵对特征权重赋值的方法,全面考虑轨迹内部特征对轨迹的影响;运用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法将轨迹集划分为若干簇并提取代表轨迹;通过比较轨迹片段与代表轨迹的结构相似度,提取异常轨迹片段,从轨迹整体上考虑异常轨迹片段占比,进而挖掘出异常轨迹。使用多个数据集的实验表明,融合特征熵的轨迹结构异常检测方法能够从轨迹空间形态及内部特征属性上发现异常,可以全面地发现明显异常轨迹及其分段,使检测结果更具有实际意义。     

体操运动员平衡木直体后空翻动作数据抗干扰挖掘

针对当前数据挖掘方法挖掘精度低、抗干扰能力差,挖掘效率低等问题,提出一种新的体操运动员平衡木直体后空翻动作数据抗干扰挖掘方法。给出体操运动员平衡木直体后空翻动作完成过程,利用体操运动员平衡木动作数据的预测值和实际值间的误差去除干扰数据。依据关联系数矩阵与差异性系数矩阵求出体操运动员平衡木直体后空翻动作数据集之间的关联映射,结合关联映射确定数据集间的关联规则,计算出同一空间下平衡木直体后空翻动作数据集之间的关联因子,获取两个数据集的挖掘公式,从而实现数据的抗干扰挖掘。实验结果表明,所提方法具有很高的挖掘精度和挖掘效率。     

融合时序和空间特征的车辆异常轨迹检测方法

针对基于序列建模的车辆异常轨迹检测方法轨迹空间特征提取不够充分而降低了检测效果这一问题,提出融合时序和空间特征的车辆异常轨迹检测方法,充分提取轨迹的时间与空间特征以提升异常轨迹检测精度。采用融合自注意力机制的堆叠序列自编码器,从网格化后的映射轨迹中提取轨迹时序特征;引入全连接神经网络,提取轨迹偏转量和行驶距离等空间特征;融合轨迹的时间和空间特征,进行异常轨迹检测以提升检测效果。实验表明,提出的方法在真实出租车数据集上的异常轨迹检测准确率优于92%,F1评分优于80%,与XGBoost、IBAT、ATDC和ATD-RNN方法相比,检测性能提升较为明显。     

基于SVD的二次型距离相似索引层次算法

大容量多媒体数据库的基于内容相似性的检索本质上是高维特征空间中一定距离函数的 K近邻问题。对适合人类视觉的二次型距离函数 ,即使采用相似索引 ,当特征空间维数较高时检索仍不能保证实时性。为了解决此问题 ,提出基于 SVD(Singular Value Decomposition)的二次型距离相似索引层次算法 ,先以相似索引为基础在主导特征的子空间上进行代价低的近似检索 ,再对过滤结果在高维特征空间中进行线性的精确检索。实验证明 :该方法具有正确性、有效性和实时性     

正确看待与预防我国竞技体操的运动伤害

通过文献资料法和逻辑推理法就我国竞技体操中的运动伤害的正确对待及其预防措施进行了研究。竞技体操具备一定的危险性，但是不宜夸大；要科学认识运动伤害，不要因运动恐惧而因噎废食；媒体不要扩大化，需要正确引导大众思维。以人为本是预防运动伤害的最好办法，同时应加强在心理、环境、意识方面运动伤害预防的研究，加强风险管理，优化科学训练。     

优秀女子撑杆跳高运动员助跑和起跳技术的中外比较研究

为进一步优化我国女子撑杆跳高运动员的技术动作和提高运动成绩,以第13届全运会预选赛、决赛和第15届北京世界田径锦标赛女子撑杆跳高项目决赛最高成绩成功跳次技术特点为研究对象,利用影像摄像法、二维扫描视频全景图合成解析等方法,通过视频解析获取国内外优秀女子撑杆跳高运动员专项技术参数,探讨和比较助跑后三步和起跳阶段的技术动作特征.结果:1)国外优秀女子撑杆跳运动员后三步步幅和步速率均大于国内运动员,更好的步长和步速控制避免了最后一步中水平速率的损失;2)助跑速率、着地角离地角之差和插穴时刻与起跳瞬间的握杆角和躯干角是影响我国优秀女子撑杆跳高运动成绩的关键因素;3)国内优秀女子撑杆跳高运动员在助跑和起跳技术上应注意增加助跑速率,缩短起跳时间和减小起跳瞬间的握杆角.     

2012年伦敦奥运会中外艺术体操运动员个人成套动作难度探析

对2012年伦敦奥运会艺术体操个人全能赛前3名运动员和中国运动员的成套动作难度进行了对比分析,并对成套动作中身体难度动作的数量、价值、类型等方面进行了比较研究,结果表明:国内艺术体操运动员身体难度动作与国外优秀运动员存在较大差距,柔韧与转体难度最为突出,转体技术应成为训练的重中之重,合理化的编排、高品质的完成质量将是日后艺术体操难度的发展趋势.     

基于后缀数组改进的全文索引结构研究

为在网络数据中搜索到所需相关数据, 通过对基于后缀数组的全文索引结构的改进研究, 设计和实现一种降低空间占用率并有效提高索引速度的全文索引结构加权有向词图。通过实验证明, 加权有向词图在相同问题规模下能降低存储空间, 同时不影响检索的效率, 是一种更为高效的全文索引结构。     

跳远运动支撑期间下肢动作轨迹预测方法的研究

跳远运动支撑期间,下肢动作的准确性可使运动员最大程度避免受伤,且决定着运动员跳远成绩,因此需要对支撑期间下肢动作轨迹进行预测,以达到改善动作准确性的目的。传统方法预测动作轨迹时,一般采用光流估计法或变分方法;但这两种方法较为繁琐,且预测误差较大。为此,提出一种新的跳远运动支撑期间下肢动作轨迹预测方法,将跳远运动简化成运动员骨架的运动,获取三维人体骨架模型,通过未标定的多幅跳远运动支撑期间下肢动作图像对摄像机内参数进行确定,完成摄像机的自标定。将跳远运动支撑期间下肢动作的左右膝关节、左踝关节点作为关键节点进行分析,求出首帧图像对应的三维运动骨架特征点的坐标;在此基础上,继续求出各后续帧中三维人体运动骨架特征点的坐标,从而实现跳远运动支撑期间下肢动作轨迹预测。实验结果表明,该方法具有很高的轨迹预测精度。     

基于多项式拟合插值函数的码垛机器人轨迹规划

以四自由度码垛机器人为研究对象,基于关节空间提出一种新型多项式拟合插值的运动轨迹规划方法。该方法不仅能够保证其速度、加速度甚至冲击有界且连续,还可得到不同限制条件下机器人最短执行时间;同时根据码垛机器人的特殊结构和特定运动模式,基于机器人末端运行路径实现了对关节运动过程的进一步合并优化,使得编程控制简单化。基于MATLAB软件对拟合曲线实现了仿真,分析对比了对称型及非对称型拟合曲线各自的性能。最后,在TRIO Motion Perfect软件环境下实现了码垛机器人实验运动控制。结果表明,该运动轨迹规划方法准确可行且工作效率高。     

A new coordination method for multi-robot system

This paper proposes a new coordination method for multi-robot system. The state space for a multi-robot system is constructed according to the task requirements and system characteristics. Reachable state for the system is constrained by the system's internal and external constraints, under which the task is executable if there exists a state transition trajectory from the initial to the goal state in its state space. If the task is realizable, the feasible or the optimal strategy for task execution could then be investigated in the state space. Otherwise, the task could be modified to be realizable via adjusting system's configurations and/or task constraints, which provides critical guidance for system reconstructions. This contributes to the designing and planning of the robotic tasks. Experiments of multi-robot formation movement are conducted to show the validity of the proposed method.     

基于形态特征的终端区进场中心航迹识别方法

为了挖掘终端区进场航空器交通流的分布特征，量化分析空中交通的复杂性，提出了一种基于多特征轨迹相似度和密度峰值聚类(Density-peak Clustering, DPC)的中心航迹提取方法。首先，采用单向距离(One Way Distance, OWD)计算轨迹之间的形状和物理距离，并结合空管实际运行航迹数据特征，考虑航迹之间的位置属性和航向属性，定义多特征航迹相似度模型。其次，使用密度峰值聚类算法对航迹数据进行聚类分析，提取聚类结果中每一簇中具有最高密度的真实轨迹作为中心航迹。最后，对双流国际机场终端区历史航迹数据进行实验分析，使用轮廓系数指标和基于密度的指标进行评价，并与层次聚类算法进行对比。结果表明，轨迹被划分为8个不同形态的类簇，该方法可以直观有效的识别出轨迹的整体运动特征并精确提取出真实的中心航迹。     

A Statistical Method for Analysis of Technical Data of a Badminton Match Based on 2-D Seriate Images

The use of computer vision technology to collect and analyze statistics during badminton matches or training sessions can be expected to provide valuable information to help coaches to determine which tactics should be used by a player in a given game or to improve the player＇s tactical training. A method based on 2-D seriate images by which statistical data of a badminton match can be obtained is presented. Image capture and analysis were performed synchronously using a multithreading technique. The regions of movement in the images were detected using a temporal difference method, and the trajectories of the movement regions were analyzed using sedate images. The shuttlecock trajectory was extracted from all detected trajectories using various characteristic parameters. The stroke type was determined by comparing the shuttlecock trajectory data with a set of stroke definition data. The algorithm was tested at a training center, and the results were compared with baseline data obtained by expert visual inspection using four video samples, which included approximately 10 000 frames. The shuttlecock trajectory and stroke type were detected correctly in almost 100% of the analyzed video sequences. The average speed of the automated analysis was approximately 40 frames/s, indicating that the method can be used for real-time analysis during a badminton match. The system is convenient for use by a sports coach.