伴随着互联网技术的飞速发展,可以准确对用户动作姿态进行评估与反馈的“高尔夫智能化系统”已呈现出了巨大的市场潜力。然而,当前高尔夫智能化产品由于缺乏系统的指导以及规范用户动作的能力,并且市面上现有智能系统对人体动作的分析大多依赖于三维深度信息,还存在着系统成本高、获取数据受环境干扰大以及重建三维信息的算法实时性差等缺点。因此,设计一种高效且专业的高尔夫球示教辅助分析系统具有重要意义。在本论文中,使用普通单目摄像机对采集的高尔夫运动图像进行目标追踪,对提取出的人体运动特征进行建模比对,并快速对用户姿态进行实时分析与评估。具体技术包括以下三点:(1)提出了一种基于像素特征的目标追踪方法。基于高尔夫球杆运动速度快,杆身颜色浅淡且细小的目标特性,利用目标运动轨迹信息自动更新前景与背景区域,采用自适应双阈值的三帧差法对图像前景进行提取与处理。在此基础上,利用前景目标的像素特征,引入杆-体区域判定、运动区域检测以及像素特征疏密性三个辅助算法,循环递进对球杆目标进行实时追踪定位。最后,设计了一种基于目标矢量方向的区域追踪算法,对球杆定位特征进行修正,以保证后续特征输出的完整性与规范性。(2)提出了一种高尔夫挥杆姿态比对的实时评估方法。为了解决人体关节动作的方向问题,本文提出了以关节方向旋转角作为姿态评估的特征。首先,对高尔夫动作中最为重要的左手臂与臂杆两个关键角度,利用距离相似性度量对用户挥杆姿态进行粗评估。再利用高尔夫侧身挥杆视频为基础进行分析,监测用户运动过程中的挥杆平面来补全姿态比对方法,使高尔夫姿态比对算法更具完整性。最后,为了对全局姿态动作进行评估,本研究提出了一种加权方向旋转角相似性度量方法,使高尔夫姿态比对算法更具适用性。(3)设计了高尔夫球示教辅助分析系统。基于上述的技术研究和开发成果,完成了高尔夫示教辅助分析系统的研制。系统使用单目摄像机拍摄的序列图像,通过辅助端的姿态估计模块对人体关节信息进行提取,再利用客户端的目标追踪模块来得到球杆的二维运动特征,最后使用姿态比对模块对用户进行整体性运动姿态评估与指导。本文设计并实现的高尔夫球示教辅助分析原型系统,在真实场景下进行实验,结果表明:该系统在实时性和准确性方面取得了较好的效果,具有较高的实用价值。