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申请/专利权人：东北大学秦皇岛分校

摘要：本发明公开了一种基于3D‑CNN和Transformer的运动勇气测量方法，涉及运动心理学和计算机视觉技术领域，该方法利用卷积运算和自注意力机制的优势互补来增强表示学习，并具备时间和空间，局部和全局，轮廓和关键点的建模能力。本方法的实施包括：SCS‑31测定运动勇气水平，运动数据采集，建立数据集，模型的构建与训练评估。本发明解决了传统方法在运动勇气测量中的准确性不足问题，达到了对运动勇气精准测量的效果，具有深入理解运动勇气与运动表现关系的理论价值。该方法的应用前景广泛，对运动心理学领域的研究以及运动员心理素质的提升具有重要作用。

主权项：1.一种基于3D-CNN和Transformer的运动勇气测量方法，其特征在于，具有以下步骤：步骤1：SCS-31测定运动勇气水平，招募大学生志愿者完成问卷调查，并使用SCS-31评估其运动勇气水平。汇总描述性统计结果，包括运动勇气五个维度，分别是掌握Mastery，MT、决心Determination，DT、自信Assertiveness，AT、冒险Venturesome，VS和自我牺牲行为Self-Sacrifice，SB，以及总水平的平均值、标准差以及样本中女性与运动员的比例。步骤2：运动数据采集，录制志愿者运动视频以跳马运动为例，采用YOLOV8进行人体语义分割，获取关键帧，并对提取到的关键帧进行裁剪、抠图、对齐等预处理以确保人物位于图像中央。随后，从提取的关键帧中随机选取代表助跑、起跳、越过马背、下落和落地等子过程的十张关键帧，使用二值化得到人体剪影图。利用YOLOV8-pose提取关键点信息，并生成关键点热图，以减少数据量并提高动作识别准确性，将关键点热图与人体剪影图结合，得到人体剪影图和关键点的3D热图体积两种基础模态。步骤3：建立数据集，对采集到的运动员图像进行处理，包括提取的关键帧、计算重心信息和关节角度信息，并生成2D能量图，统计跳马运动中的重心信息、关节角度信息和身体摆动区域，并将其记录于表格中。随后进行不同维度MT、DT、AT、VS、SB与跳马运动中的重心信息、关节角度信息和身体摆动区域的关系分析，其中五个维度为步骤1测定的数据，最后将跳马过程中的重心、关节角度数据与勇气信息结合。步骤4：模型的构建与训练评估：S401:构建了一种融合了3D-CNN和时间-空间两阶段的Two-Stage-Transformer的3D数据结构模型，并增添了路由机制；S402:采用交叉注意力机制融合人体剪影图和关键点两种数据模态的特征，作为模型的输入；将输入数据分别输入至3D-CNN分支和Two-Stage-Transformer分支进行处理；S403：分别计算单独使用3D-CNN和Two-Stage-Transformer时的精度和损失；计算融合3D-CNN与Two-Stage-Transformer的精度和损失。选择组合损失来训练网络，包括融合损失、轮廓损失和关键点损失；输出结果为总勇气水平的高低二分类结果；S404：观察混淆矩阵，分析不同维度MT、DT、AT、VS、SB的分类准确率；利用热力图展示模型在跳马运动过程中关注的重点区域颈部、背部、胳膊和大腿的姿态区域分析实验结果，评估模型的性能指标，包括准确度、精确度、召回率和F1分数。

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