本发明涉及篮球动作识别技术，具体涉及一种基于手腕姿态检测的篮球动作识别方法和系统。
背景技术：
篮球是一项全世界范围内都非常流行的球类运动。随着电子设备不断深入人类生活的各个领域，在篮球领域也开始展开了智能化、电子化的一些应用，篮球动作识别技术对于篮球领域的智能化、电子化具有举足轻重的作用。目前的篮球动作识别技术主要是运动手环的形式，通过运动手环采集球员手腕运动的加速度，根据加速度的变化来判断篮球动作。但是，由于篮球动作十分复杂，不同球员之间甚至同一个球员的不同投篮之间，加速度的波动性很大，很难找到描述球员投篮动作的统一方法，现有的根据加速度的变化来判断篮球动作的方法存在识别算法复杂、准确度低的缺点，至今未能得到很好的实际应用。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种篮球动作识别准确度高、实现简便的基于手腕姿态检测的篮球动作识别方法及系统。
在大量实验表明篮球运动中手腕姿态（手腕与水平面的夹角及其变化规律）能很好表征各种篮球动作的基础上，本发明采用的技术方案为：
一种基于手腕姿态检测的篮球动作识别方法，步骤包括：
1）通过预先佩戴在球员手腕上包含角度传感器的检测设备获取球员打篮球时手腕运动的角度和角速度数据；
2）根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮动作。
优选地，所述步骤2）根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮动作的步骤包括：
2.1）根据得到的角度和角速度数据识别球员的举手投篮准备动作，当且仅当判定球员进行了举手投篮准备动作后跳转执行下一步；
2.2）当判定球员进行了举手投篮准备动作后，在指定的时间内根据采集得到的角度和角速度数据识别球员的投篮出手动作，如果球员完成了投篮出手动作，则判定球员完成了一个完整的投篮动作；如果超过指定的时间球员仍未完成投篮出手动作，则跳转执行步骤2.1）。
优选地，所述步骤2.1）中识别球员的举手投篮准备动作的方式为方式④或⑤或⑥，方式④～⑥中角度传感器的朝向统一为：x轴指向球员的手腕右侧、y轴指向球员的手指方向：
方式④：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角度cx增大并超过第一指定角度阈值、且时间窗口长度位于给定时间长度区间内的时间窗口，如果存在该时间窗口且该时间窗口内角度传感器的y轴旋转角度cy减小并超过第二指定角度阈值，则判定球员在该时间窗口发生了举手投篮准备动作；
方式⑤：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角速度wx大于0且wx最大值大于第一指定角速度阈值、且时间窗口长度位于给定时间长度区间内的时间窗口，如果存在该时间窗口且该时间窗口内角度传感器的y轴旋转角速度wy小于0且wy最小值小于第二指定角速度阈值，则判定球员在该时间窗口发生了举手投篮准备动作；
方式⑥：结合角度和角速度，若方式④和方式⑤均判定球员在某一时间窗口发生了举手投篮准备动作，则判定球员发生了举手投篮准备动作。
优选地，所述步骤2.2）识别球员的投篮出手动作的方式为方式⑦或⑧或⑨，方式⑦～⑨中角度传感器的朝向统一为：x轴指向球员的手腕右侧、y轴指向球员的手指方向：
方式⑦：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角度cx减小且超过第三指定角度阈值、且时间窗口长度位于给定时间长度区间内的时间窗口，如果存在该时间窗口，则判定球员在该时间窗口发生了投篮出手动作；
方式⑧：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角速度wx小于0、且wx最小值小于第三指定角速度阈值、且时间窗口长度位于给定时间长度区间内的时间窗口，如果存在该时间窗口，则判定球员在该时间窗口发生了投篮出手动作；
方式⑨：结合角度和角速度，若方式⑦和方式⑧均判定球员在某一时间窗口发生了投篮出手动作，则判定球员发生了投篮出手动作。
优选地，所述步骤2）识别球员的投篮动作后还包括基于图像处理进行篮球进球判定的步骤：
s1）通过摄像头采集篮板及其四周区域的图像帧；
s2）从图像帧中检测篮板上篮筐的空间位置；
s3）检测球员的投篮动作后的指定时间区域内的图像帧中是否出现篮球，如果未出现篮球则判定为投篮未命中；否则跳转执行下一步；
s4）根据上述图像帧中出现篮球的图像帧开始，从图像帧中检测篮球的空间位置，且根据各个图像帧中篮球的空间位置的连线确定篮球的运动轨迹；
s5）根据篮球的运动轨迹是否经过篮筐的空间位置判断球员投篮是否进球，如果篮球的运动轨迹经过篮筐的空间位置，则判定球员投篮进球；否则判定球员投篮未进球；
s6）将投篮是否进球的判定结果发送给完成投篮动作的球员所佩戴的检测设备，所述检测设备为球员保存投篮动作的篮球进球判定结果。
优选地，所述步骤2）还包括识别球员的运球动作，具体方式为方式①或②或③，方式①～③中角度传感器的朝向统一为：x轴指向球员的手腕右侧、y轴指向球员的手指方向：
方式①：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角度cx在给定角度区间内规律波动的时间窗口，如果存在该时间窗口则判定球员在该时间窗口发生了运球动作；
方式②：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角速度wx在大于0和小于0之间交替出现的时间窗口，如果存在该时间窗口则判定球员在该时间窗口发生了运球动作；
方式③：结合角度和角速度，若方式①和方式②均判定球员在某一时间窗口发生了运球动作，则判定球员发生了运球动作。
优选地，所述步骤s5）判定球员投篮进球后还包括进行智能视频剪辑的步骤，详细步骤包括：将判定球员投篮进球的时刻作为剪辑片段结束时刻，将球员投篮动作前开始进行运球动作或投篮动作的开始时刻作为剪辑片段开始时刻；针对预先在球场布置的视频采集设备所拍摄的视频，从视频中截取剪辑片段开始时刻、剪辑片段结束时刻之间的视频数据作为投篮进球视频剪辑片段。
优选地，所述步骤s2）的详细步骤包括：
s2.1）从图像帧中识别出篮板上篮筐；
s2.2）获取篮筐中心点在图像帧中相对镜头中心位置的坐标；
s2.3）根据篮筐在图像帧中的大小来确定篮筐中心点距离摄像头的距离；
s2.4）通过篮筐中心点坐标、篮筐中心点距离摄像头的距离表征图像帧中篮筐中心点的空间位置；
所述步骤s4）中检测篮球的空间位置的详细步骤包括：
s4.1）从图像帧中识别出篮球；
s4.2）获取篮球球心在图像帧中相对镜头中心位置的坐标；
s4.3）根据篮球在图像帧中的大小来确定篮球球心距离摄像头的距离；
s4.4）通过篮球球心坐标、篮球球心距离摄像头的距离表征图像帧中篮球球心的空间位置；
所述步骤s5）的详细步骤包括：
s5.1）根据篮筐尺寸和篮球尺寸确定进球截面圆区域的尺寸，所述进球截面圆区域在图像帧中为椭圆形；
s5.2）根据篮筐中心点的空间位置确定进球截面圆区域的空间位置；
s5.3）判断所述篮球的运动轨迹是否经过进球截面圆区域，如果篮球的运动轨迹经过进球截面圆区域，则判定球员投篮进球，退出；否则判定球员投篮未进球。
优选地，所述包含角度传感器的检测设备为智能手环或者智能护腕，所述根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮动作的执行设备为检测设备或和检测设备通过无线网络相连的智能移动终端。
本发明还提供一种基于手腕姿态检测的篮球动作识别系统，包括：
数据采集模块，用于通过预先佩戴在球员的手腕上包含角度传感器的检测设备在球员打球过程中获取球员手腕运动的角度和角速度数据；
篮球动作识别模块，用于根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮动作。
本发明基于手腕姿态检测的篮球动作识别方法具有下述优点：本发明通过预先佩戴在球员手腕上包含角度传感器的检测设备获取球员打篮球时手腕运动的角度和角速度数据，根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮动作，相对利用加速度进行动作判定的方法而言，具有篮球动作识别准确度高、实现简便的优点。
本发明基于手腕姿态检测的篮球动作识别系统为本发明基于手腕姿态检测的篮球动作识别方法完全对应的系统，因此也同样也具有本发明基于手腕姿态检测的篮球动作识别方法的前述优点，故在此不再赘述。
附图说明
图1为本发明实施例方法的基本流程示意图。
具体实施方式
如图1所示，本实施例基于手腕姿态检测的篮球动作识别方法的步骤包括：
1）通过预先佩戴在球员手腕上包含角度传感器的检测设备获取球员打篮球时手腕运动的角度和角速度数据；
2）根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮动作。
需要说明的是，角度传感器既可以采用陀螺仪，也可以采用包含陀螺仪的六轴姿态传感器，本实施例中优先选用包含三轴加速度计和三轴陀螺仪的具体型号为mpu6050的六轴姿态传感器（以下简称mpu6050传感器），因为该传感器内部加速度和角速度的耦合校正以及相应的数据融合算法，使得输出的角度和角速度数据相对单独的陀螺仪而言准确度更高，可以更精确地捕捉手腕姿态。除了mpu6050传感器以外，检测设备还包含电源模块、微处理器、存储器、显示模块和蓝牙通讯模块，微处理器用于数据计算，存储器用于数据存储，显示模块用于显示球员投篮及进球的相关信息，蓝牙通讯模块用于实现检测设备和外部设备（例如智能手机）的数据交互。本实施例中，检测设备采用智能手环（也可以采用智能护腕）的形式，根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮动作也是通过检测设备本身来实现的，避免由于数据传输的不可靠性影响球员投篮动作识别的准确度。此外，根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮动作的执行设备也可以为和检测设备通过无线网络（蓝牙网络，此外还可以根据需要采用wifi、移动数据网络等无线网络）相连的智能移动终端。
本实施例中，步骤2）根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮动作的步骤包括：
2.1）根据得到的角度和角速度数据识别球员的举手投篮准备动作，当且仅当判定球员进行了举手投篮准备动作后跳转执行下一步；
2.2）当判定球员进行了举手投篮准备动作后，在指定的时间内根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮出手动作，如果球员完成了投篮出手动作，则判定球员完成了一个完整的投篮动作；如果超过指定的时间球员仍未完成投篮出手动作，则跳转执行步骤2.1）。
本实施例通过步骤2.1）～2.2）将投篮动作分解为连续发生的举手投篮准备动作、投篮出手动作，通过对投篮动作的分解，有效地提高了投篮动作检测的精确度。
本实施例中，步骤2.1）中识别球员的举手投篮准备动作的方式为方式④或⑤或⑥，方式④～⑥中角度传感器的朝向统一为：x轴指向球员的手腕右侧、y轴指向球员的手指方向：
方式④：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角度cx增大并超过第一指定角度阈值、且时间窗口长度位于给定时间长度区间内的时间窗口，如果存在该时间窗口且该时间窗口内角度传感器的y轴旋转角度cy减小并超过第二指定角度阈值，则判定球员在该时间窗口发生了举手投篮准备动作；
方式⑤：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角速度wx大于0且wx最大值大于第一指定角速度阈值、且时间窗口长度位于给定时间长度区间内的时间窗口，如果存在该时间窗口且该时间窗口内角度传感器的y轴旋转角速度wy小于0且wy最小值小于第二指定角速度阈值，则判定球员在该时间窗口发生了举手投篮准备动作；
方式⑥：结合角度和角速度，若方式④和方式⑤均判定球员在某一时间窗口发生了举手投篮准备动作，则判定球员发生了举手投篮准备动作。
上述举手投篮准备动作的时间窗口长度，不同球员有所不同，根据实验，举手投篮准备动作的时间长度区间一般为0.3～0.6秒。
本实施例举手投篮准备动作的前述识别方式中，方式④采用角度表征手腕运动姿态，能够实现对举手投篮准备动作的准确判定，相对传统利用加速度判定投篮动作的方法而言，具有实现简便和准确度高的优点；方式⑤直接利用角速度来表征手腕运动姿态，方式⑥则结合角度和角速度一起来表征手腕运动姿态，同样也能够实现对举手投篮准备动作的准确判定。
本实施例中，步骤2.2）识别球员的投篮出手动作的方式为方式⑦或⑧或⑨，方式⑦～⑨中角度传感器的朝向统一为：x轴指向球员的手腕右侧、y轴指向球员的手指方向：
方式⑦：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角度cx减小且超过第三指定角度阈值、且时间窗口长度位于给定时间长度区间内的时间窗口，如果存在该时间窗口，则判定球员在该时间窗口发生了投篮出手动作；
方式⑧：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角速度wx小于0、且wx最小值小于第三指定角速度阈值、且时间窗口长度位于给定时间长度区间内的时间窗口，如果存在该时间窗口，则判定球员在该时间窗口发生了投篮出手动作；
方式⑨：结合角度和角速度，若方式⑦和方式⑧均判定球员在某一时间窗口发生了投篮出手动作，则判定球员发生了投篮出手动作。
上述投篮出手动作的时间窗口长度，不同球员有所不同，根据实验，投篮出手动作的时间长度区间一般为0.1到0.5秒。
本实施例投篮出手动作的前述识别方式中，方式⑦采用角度表征手腕运动姿态，能够实现对投篮出手动作的准确判定，相对传统利用加速度判定投篮动作的方法而言，具有实现简便和准确度高的优点；方式⑧直接利用角速度来表征手腕运动姿态，方式⑨则结合角度和角速度一起来表征手腕运动姿态，同样也能够实现对投篮出手动作的准确判定。
本实施例中，步骤2）识别球员的投篮动作后还包括基于图像处理进行篮球进球判定的步骤：
s1）通过摄像头采集篮板及其四周区域的图像帧；
s2）从图像帧中检测篮板上篮筐的空间位置；
s3）检测球员的投篮动作后的指定时间区域内的图像帧中是否出现篮球，如果未出现篮球则判定为投篮未命中（投篮过偏或者投篮被封盖）；否则跳转执行下一步；
s4）根据上述图像帧中出现篮球的图像帧开始，从图像帧中检测篮球的空间位置，且根据各个图像帧中篮球的空间位置的连线确定篮球的运动轨迹；
s5）根据篮球的运动轨迹是否经过篮筐的空间位置判断球员投篮是否进球，如果篮球的运动轨迹经过篮筐的空间位置，则判定球员投篮进球；否则判定球员投篮未进球；
s6）将投篮是否进球的判定结果发送给完成投篮动作的球员所佩戴的检测设备，检测设备为球员保存投篮动作的篮球进球判定结果。
本实施例通过前述步骤s1）～s6），能够准确地识别各种形式的投篮进球，具有进球判定准确度高、便捷性好的优点，而且本实施例前述步骤s1）～s6）仅仅基于采集篮球架上的篮板及其四周区域的图像帧，即可进行基于图像处理的篮球进球判定，仅使用现有的手机、平板电脑等智能移动终端设备作为基础硬件平台即可实现，无需在篮筐或篮网上安装任何检测器件，不需要额外的硬件结构，极大地降低了使用难度，不再受限于场地和人员，提升了用户体验，具有不需要对现有篮球架进行改进、使用方便、实现简单的优点。而且通过步骤s6）检测设备为球员保存投篮动作的篮球进球判定结果，可以实现球员的投篮命中率统计，能够有效提高篮球运动的科学性和趣味性。
本实施例中，步骤2）还包括识别球员的运球动作，具体方式为方式①或②或③，方式①～③中角度传感器的朝向统一为：x轴指向球员的手腕右侧、y轴指向球员的手指方向：
方式①：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角度cx在给定角度区间内规律波动的时间窗口，如果存在该时间窗口则判定球员在该时间窗口发生了运球动作；
方式②：检测是否存在角度传感器的x轴旋转角速度wx在大于0和小于0之间交替出现的时间窗口，如果存在该时间窗口则判定球员在该时间窗口发生了运球动作；
方式③：结合角度和角速度，若方式①和方式②均判定球员在某一时间窗口发生了运球动作，则判定球员发生了运球动作。
本实施例运球动作的前述识别方式中，方式①采用角度表征手腕运动姿态，能够实现对运球动作的准确判定，相对传统利用加速度判定运球动作的方法而言，具有实现简便和准确度高的优点；方式②则直接利用角速度来表征手腕运动姿态，方式③则结合角度和角速度一起来表征手腕运动姿态，同样也能够实现对运球动作的准确判定。通过上述识别球员的运球动作，能够对球员打球时运球时间、能量消耗等数据进行评估，有利于提高篮球运动的趣味性以及球员的运动积极性，而且还能够为智能视频剪辑获取球员从运球到投篮出手的投篮进球视频剪辑片段提供必要的时间戳数据。
本实施例中，步骤s5）判定球员投篮进球后还包括进行智能视频剪辑的步骤，详细步骤包括：将判定球员投篮进球的时刻作为剪辑片段结束时刻，将球员投篮动作前开始进行运球动作或投篮动作的开始时刻作为剪辑片段开始时刻；针对预先在球场布置的视频采集设备所拍摄的视频，从视频中截取剪辑片段开始时刻、剪辑片段结束时刻之间的视频数据作为投篮进球视频剪辑片段。通过上述技术手段，能够实现针对预先在球场布置的视频采集设备所拍摄的视频的进球视频剪辑，从原始视频中截取剪辑片段开始时刻、剪辑片段结束时刻之间的视频数据作为投篮进球视频剪辑片段，以便于进行分析、展示等应用，有利于提高篮球运动的趣味性以及球员的运动积极性。
本实施例中，步骤s5）中判断球员投篮是否进球后，还包括获取投篮球员位置的步骤，详细步骤包括：在摄像头位置与识别出投篮动作的球员所佩戴的检测设备进行蓝牙通信，根据蓝牙信号强度检测出投篮球员与摄像头的距离；根据篮球的运动轨迹确定投篮球员相对摄像头的方向，根据方向和距离确定投篮球员在球场上的投篮位置，通过获取投篮球员位置的步骤，能够方便地统计生成场地的投篮热点位置。
本实施例中，步骤s2）的详细步骤包括：
s2.1）从图像帧中识别出篮板上篮筐；
s2.2）获取篮筐中心点在图像帧中相对镜头中心位置的坐标；
s2.3）根据篮筐在图像帧中的大小来确定篮筐中心点距离摄像头的距离；
s2.4）通过篮筐中心点坐标、篮筐中心点距离摄像头的距离表征图像帧中篮筐中心点的空间位置；
所述步骤s4）中检测篮球的空间位置的详细步骤包括：
s4.1）从图像帧中识别出篮球；
s4.2）获取篮球球心在图像帧中相对镜头中心位置的坐标；
s4.3）根据篮球在图像帧中的大小来确定篮球球心距离摄像头的距离；
s4.4）通过篮球球心坐标、篮球球心距离摄像头的距离表征图像帧中篮球球心的空间位置；
所述步骤s5）的详细步骤包括：
s5.1）根据篮筐尺寸和篮球尺寸确定进球截面圆区域的尺寸，所述进球截面圆区域在图像帧中为椭圆形；
s5.2）根据篮筐中心点的空间位置确定进球截面圆区域的空间位置；
s5.3）判断所述篮球的运动轨迹是否经过进球截面圆区域，如果篮球的运动轨迹经过进球截面圆区域，则判定球员投篮进球，退出；否则判定球员投篮未进球。
目前标准的篮筐半径为22.5cm，篮球半径为12.3cm。进球截面圆区域转换到三维空间坐标后的形状为圆形，此时，进球截面圆区域的半径为10.2cm，只要篮球中心通过以篮筐中心为中心、以10.2cm为半径的进球截面圆区域时，即判定篮球进球。因此通过上述方式，能够准确地判定球员投篮时篮球是否进球。
本实施例基于手腕姿态检测的篮球动作识别方法完全对应的基于手腕姿态检测的篮球动作识别系统，包括：
数据采集模块，用于通过预先佩戴在球员的手腕上包含角度传感器的检测设备在球员打球过程中获取球员手腕运动的角度和角速度数据；
篮球动作识别模块，用于根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮动作。
正如前文所述，本实施例中数据采集模块和篮球动作识别模块均为基于检测设备提供的硬件平台实现的，此外篮球动作识别模块检测设备也可以基于检测设备外部的硬件平台（例如智能手机）来实现，在此不再赘述。
本实施例中，篮球动作识别模块包括：
举手投篮准备动作识别子模块，用于根据得到的角度和角速度数据识别球员的举手投篮准备动作，当且仅当判定球员进行了举手投篮准备动作后跳转执行投篮出手动作识别子模块；
投篮出手动作识别子模块，当判定球员进行了举手投篮准备动作后，在指定的时间内根据得到的角度和角速度数据识别球员的投篮出手动作，如果球员完成了投篮出手动作，则判定球员完成了一个完整的投篮动作；如果超过指定的时间球员仍未完成投篮出手动作，则跳转执行举手投篮准备动作识别子模块。
本实施例中，举手投篮准备动作识别子模块识别球员的举手投篮准备动作的方式为方式④或⑤或⑥，识别球员的投篮出手动作的方式为方式⑦或⑧或⑨。此外，本实施例中，篮球动作识别模块还包括篮球运球识别子模块，用于识别球员的运球动作，且具体识别方式为方式①或②或③。方式①～⑨的详细内容参见前文，在此不再赘述。
除了篮球动作识别模块以外，本实施例还包括用于在识别球员的投篮动作后基于图像处理进行篮球进球判定的篮球进球判定模块，篮球进球判定模块包括：
图像采集子模块，用于通过摄像头采集篮板及其四周区域的图像帧；
篮筐位置计算子模块，用于从图像帧中检测篮板上篮筐的空间位置；
投篮判断子模块，用于检测球员的投篮动作后的指定时间区域内的图像帧中是否出现篮球，如果未出现篮球则判定为投篮未命中（投篮过偏或者投篮被封盖）；否则跳转执行运动轨迹计算子模块；
运动轨迹计算子模块，用于根据上述图像帧中出现篮球的图像帧开始，从图像帧中检测篮球的空间位置，且根据各个图像帧中篮球的空间位置的连线确定篮球的运动轨迹；
投篮进球判断子模块，用于根据篮球的运动轨迹是否经过篮筐的空间位置判断球员投篮是否进球，如果篮球的运动轨迹经过篮筐的空间位置，则判定球员投篮进球；否则判定球员投篮未进球；
投篮进球结果传输子模块，用于将投篮是否进球的判定结果发送给完成投篮动作的球员所佩戴的检测设备，检测设备为球员保存投篮动作的篮球进球判定结果。
本实施例中，篮球进球判定模块还包括用于在判定球员投篮进球后还包括进行智能视频剪辑的智能视频剪辑子模块，智能视频剪辑子模块包括：
起止时刻确定功能单元，用于将判定球员投篮进球的时刻作为剪辑片段结束时刻，将球员投篮动作前开始进行运球动作或投篮动作的开始时刻作为剪辑片段开始时刻；
视频截取功能单元，用于针对预先在球场布置的视频采集设备所拍摄的视频，从视频中截取剪辑片段开始时刻、剪辑片段结束时刻之间的视频数据作为投篮进球视频剪辑片段。
本实施例中，篮筐位置计算子模块包括：
篮筐识别功能单元，用于从图像帧中识别出篮板上篮筐；
篮筐坐标检测功能单元，用于获取篮筐中心点在图像帧中相对镜头中心位置的坐标；
篮筐距离计算功能单元，用于根据篮筐在图像帧中的大小来确定篮筐中心点距离摄像头的距离；
篮筐空间位置表征功能单元，用于通过篮筐中心点坐标、篮筐中心点距离摄像头的距离表征图像帧中篮筐中心点的空间位置。
本实施例中，运动轨迹计算子模块中用于检测篮球的空间位置的功能模块包括：
篮球识别功能单元，用于从图像帧中识别出篮球；
篮球坐标检测功能单元，获取篮球球心在图像帧中相对镜头中心位置的坐标；
篮球距离计算功能单元，用于根据篮球在图像帧中的大小来确定篮球球心距离摄像头的距离；
篮球空间位置表征功能单元，用于通过篮球球心坐标、篮球球心距离摄像头的距离表征图像帧中篮球球心的空间位置。
本实施例中，投篮进球判断子模块包括：
篮筐进球区域计算功能单元，用于根据篮筐尺寸和篮球尺寸确定进球截面圆区域的尺寸，所述进球截面圆区域在图像帧中为椭圆形；
进球圆心区域计算功能单元，用于根据篮筐中心点的空间位置确定进球截面圆区域的空间位置；
进球判断功能单元，用于判断所述篮球的运动轨迹是否经过进球截面圆区域，如果篮球的运动轨迹经过进球截面圆区域，则判定球员投篮进球，退出；否则判定球员投篮未进球。
应当说明的是，根据角度（或角速度）及其变化，同样可以识别传球、上篮、抢篮板等动作，因以上动作细分情况较多，此处不再赘述。同样，传感器朝向也并非唯一，只需传感器的朝向与上述算法中相应坐标轴互相匹配即可。
需要特别指出的是，本实施例在获取球员打篮球时手腕运动的角度和角速度数据的基础上，通过角度（或角速度）已经能够简单并充分地识别球员打篮球时的各种动作。虽然本实施例采用的mpu6050传感器也可以输出加速度数据，但是考虑到加速度实质上难以区分球员打篮球时的各种动作，因此如果在本实施例篮球动作识别方法的基础上再考虑加速度，一方面对于篮球动作识别的准确度并没有实质性的提升，另一方面会增加数据运算量及电能消耗，对检测设备的电池续航会带来负面影响。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。