MIPNet姿态估计技术在高校国际标准舞蹈竞赛中的应用

王景振 邱璇

摘要：在当前高校国际标准舞蹈的竞赛与教学中，存在着许多挑战。主要问题在于，传统的教学方法通常需要教师花费大量的时间进行示范和纠错，而学生的学习效率和理解度也受到限制。为了解决这些问题，本研究探讨了MIPNet姿态估计技术在此领域的应用。通过将舞蹈教师的专业知识、学生的学习需求和先进的MIPNet姿态估计技术有机结合，形成了一种全新的“三位一体教学辅助技术”。采用MIPNet姿态估计技术，我们建立了一个全面和详细的国际标准舞蹈教学动作数据库，精确地采集教师示范动作的特征，这些信息与学生的动作进行比较，找出学生动作的不足之处，从而提供更加精准的指导。此外，我们也探索了MIPNet姿态估计技术在高校国际标准舞蹈竞赛中的应用。我们建立了国际标准舞蹈专业竞赛数据库，利用MIPNet姿态估计技术进行人体关键点定位和动作识别，实现对学生表演的客观和精确评估。

关键词：MIPNet姿态估计技术  高校国际标准舞蹈  在线教学  在线竞赛

中图分类号：G80文献标识码：A文章编号：1006-8902-（2024）-04-081-3-JF

1、研究背景

在线教育的普及顺应了现代教育的发展，国际标准舞是以实践性为主的技能主导类运动项目，如何将新技术良好嵌入至教学和竞赛中，是当前高校国际标准舞教育工作者亟需解决的问题。传统的舞蹈教学主要通过教师示范，学生模仿、师生反馈、纠错练习等环节。然而，随着在线教学的发展，这种传统的教学模式在迁移到线上时，由于缺乏面对面的感知环境，教学效果往往大打折扣。目前，虽然既往研究中尝试采用人工智能和物联网等技术开发的舞蹈实训空间，或使用交互式机器人进行舞蹈教学等方式，但是这些技术往往对教学环境和设备有较高的要求，难以进行大规模推广。通过广泛查阅资料发现，一种新型的MIPNet姿态估计技术能够捕捉到人体关键点的坐标，根据这些坐标来描述一个标准的舞蹈动作，从而提供更准确的教学反馈，为高校国际标准舞蹈竞赛与教学的发展提供了无限可能，同时通过动作识别技术，对学生的舞蹈动作进行识别实现自动化的舞蹈教学和竞赛。在竞赛场景中，通过姿态估计技术和动作识别技术，对学生的舞蹈动作进行精确评估，可以提高考核的准确性和公平性。基于此，本研究提出了一种利用MIPNet姿态估计和动作识别技术的在线技术方案。该方案不依赖复杂的实训空间或昂贵的传感器设备，实用性强，应用性广，能够有效地提高舞蹈在线教学和考试的效果。在运用的过程中，第一步打造国际标准舞教师正确舞蹈动作的资料库；第二步通过学生提供的舞蹈视频，使用MIPNet姿态估计技术获得学生身体部位关键点的坐标预测信息；第三步，结合已获信息，通过对比学生和教师的舞蹈动作，利用动作识别技术来进行评分和反馈。总的来说，通过结合人工智能和舞蹈教学以提供更高效、更准确的舞蹈教学和竞赛方式，从而提升教育质量，满足线上教学的发展需求。

2、MIPNet姿态估计技术定位国际标准舞蹈动作的分析

在传统舞蹈教学中，教师通过直接观察和反馈来评估学生的动作细节的教学方式耗时耗力。随着科学技术的发展，人工智能技术逐渐被引入到舞蹈教学之中，这种基于2D姿态估计技术的教学方法——MIPNet姿态估计技术可以提高教学效率和效果，同样MIPNet也适用于多人舞蹈练习场景，实现多人的人体姿态估计，它基于深度学习的方法，能够高效准确地预测多人的2D人体关键点。在实际应用中，MIPNet结合了Faster R-CNN算法，有效处理人体遮挡问题，提供实时性的姿态估计服务。这种方法在舞蹈教学和竞赛中具有极高的实用价值，能够及时、准确地反馈学生的动作信息，帮助教师进行精细化教学。具体来说，MIPNet首先通过Faster R-CNN算法检测出舞蹈学生的人体区域。Faster R-CNN算法的实现过程可以分为三个主要步骤。

第一步，Faster R-CNN算法将输入的图像数据进行深度学习处理，得到相应的特征图。这个特征图可以理解为一种包含了图片内部各种特征的地图，它是Faster R-CNN算法识别目标的基础。这一步中，深度学习网络通过对输入图片的深度学习处理，提取出图片的特征信息，这些特征信息包括了颜色、纹理、形状等多种信息，这些信息是Faster R-CNN算法识别目标的关键；

第二步，Faster R-CNN算法通过区域提议网络（RPN）生成候选框。这些候选框就是可能存在目标物体的区域。这一步中，区域提议网络根据特征图生成一系列的候选框，每个候选框都表示了一个可能存在目标的区域，这些区域的范围和位置都是由区域提议网络自动确定的；

第三步就像是一个筛选的过程，通过特征矩阵和全连接层的计算，Faster R-CNN算法可以判断每个候选框中是否真的存在目标物体，并确定其具体的类别和位置。通过这一步，Faster R-CNN算法最終实现了对目标的精确识别。通过Faster R-CNN算法，我们可以快速准确地找到正在进行舞蹈学生的人体区域，然后，将这个区域的坐标信息传送给MIPNet网络。MIPNet网络接收到这个信息后，就可以开始进行姿态估计的计算。MIPNet网络通过深度学习的方法，对输入的人体区域进行分析，预测出人体的17个关键点的坐标位置。这17个关键点包括了人体的头部、肩部、胳膊、腿、脚等主要部位，这些部位的位置信息对于舞蹈动作的判断和评估至关重要。在进行姿态估计时，MIPNet网络会生成一个热度图，这个热度图表示了每个关键点的位置信息。通过分析这个热度图，我们就可以得到每个关键点的精确坐标，从而实现对舞蹈动作的详细解析。MIPNet不仅可以准确预测单人的人体姿态，而且能够有效地处理多人舞蹈练习场景。在多人舞蹈练习场景中，由于人体之间的交叠和遮挡，常规的姿态估计方法往往难以准确地识别和定位每个人的关键点。但是，MIPNet通过设计特殊的网络结构和训练策略，可以有效地解决这个问题，实现对多人姿态的准确估计。在实际应用中，MIPNet结合Faster R-CNN算法，可以为舞蹈教学提供强大的技术支持。教师通过这种方法，实时监测学生的动作，及时发现并纠正错误，从而增强教学效果。同时，这种方法也可用于舞蹈竞赛，通过对学生动作的精确分析，可以更公正、更科学地进行评分。更进一步，MIPNet和Faster R-CNN算法的结合，为舞蹈创新提供了新的可能，研究人员可以通过这种方法，收集和分析大量的舞蹈动作数据，从而发现新的舞蹈元素和组合，为舞蹈创新提供灵感。

MIPNet姿态估计技术能够通过计算学生身体各部位间的角度来描绘出舞蹈动作的形态。这些角度信息随后和标准舞蹈动作模板进行比对，以便发现学生动作与教师示范动作的不同之处。比如，通过对比教师和学生右臂三点（右肩、右肘、右腕）构成的角度，若发现学生的右手夹角大于教师的，那么系统就会提醒学生需要将右手腕抬高约30°。MIPNet姿态估计技术的应用，不仅支持学生在无教师陪伴的情况下自我学习和改正动作，同时也使教师能更精确地评价学生的动作标准度及基本功的稳固程度。进一步来说，当学生可以自我寻错和纠错时，教师就能把更多的精力投入到传授舞蹈动作背后的深层情感理解上，引领学生实现舞蹈动作与情感的有机结合。这样的教学模式实质上是在践行“学生主导，教师引领”的教学理念，既提升了学生的主动学习能力，又提高了教师的教学效率。

3、PoseC3D動作识别技术识别国际标准舞蹈动作的方法

PoseC3D动作识别技术是一种新型的计算机视觉技术，它基于深度学习的方法对人体的三维姿态进行分析，能够准确地识别出基础舞蹈动作。该技术在高校国际标准舞蹈教学和竞赛中的应用，为教师提供了一种全新的、科学的教学和评估手段。在舞蹈教学场景中，教师通常需要对学生的动作进行细致的观察和分析，判断出学生动作的优点和不足，然后给出具体的指导意见。这个过程需要教师具有丰富的舞蹈知识和敏锐的观察力。而PoseC3D动作识别技术的出现，使得这个过程可以得到有效的简化和优化。在具体过程中，PoseC3D动作识别技术会对学生和教师的舞蹈视频进行处理，通过深度学习网络识别出视频中的人体关键点，然后根据这些关键点的位置和相互关系，计算出学生和教师的人体姿态。这个过程中，PoseC3D动作识别技术会对学生和教师的人体姿态进行详细的比较和分析，找出学生动作中的不足，并结合教师的优秀动作，生成具体的纠正建议。在国际标准舞蹈比赛中，学生可能会进行临场发挥，这时就需要更灵活的技术来进行动作识别和评分。PoseC3D动作识别技术的应用，就为此提供了解决方案。它首先会识别出学生的基本舞步，然后在数据库中寻找与这些动作相对应的教师模板。这样，即使学生进行了个性化表演，也能找到最匹配的教师动作作为评估基准，最后，PoseC3D动作识别技术会通过对学生和教师关键动作点的比较，计算出学生的得分，以此来评估学生的表演水平。这种应用方式，不仅保证了评估的公正性，也充分展示了深度学习技术在舞蹈教学和比赛中的潜力和价值。这个过程中，PoseC3D动作识别技术会计算出多个评估指标，如动作的准确度、流畅度、节奏感等，然后根据这些指标的差异，生成学生的得分。总的来说，PoseC3D动作识别技术在高校国际标准舞蹈教学和竞赛中的应用，可以有效地解决传统教学和评估方法中的多种问题，如教师的主观性、评估的不公正性等。同时，它也为舞蹈教学提供了一种新的、科学的方法，使得教学和评估过程更加精确、高效。PoseC3D动作识别技术的应用，使得教师可以将更多的精力放在教学内容和学生的个性化指导上，而不是耗费大量时间在动作的观察和判断上。同时，该技术也为学生提供了一种全新的学习和自我评估方式。学生可以通过PoseC3D动作识别技术，清楚地看到自己的动作与标准动作的差异，从而更好地理解和掌握舞蹈动作。此外，PoseC3D动作识别技术还可以提供实时的反馈，帮助学生在练习过程中及时发现并改正错误，提高学习效率。

4、MIPNet姿态估计技术在高校国际标准舞蹈竞赛中的运用

在高校国际标准舞蹈竞赛中，传统的评分方式依赖于考官的主观判断，这不可避免地带来了一定程度的偏见和不一致。但是，随着科技的发展，我们现在可以选择更加科学和公平的评估方式，那就是使用MIPNet姿态估计技术和动作识别技术。这些技术能够帮助我们准确地定位舞者的人体关键点，并且能够识别和比较舞者的动作，从而对舞者的表演进行客观和精确的评估。首先，我们需要建立一个舞蹈专业考试数据库。这个数据库的建立并不是简单地根据舞蹈的名称进行分类，而是需要根据舞蹈的动作元素和基本技巧来进行分类。例如，国际标准舞蹈会包含左足并换步、右转步、右足并换步、扇形位、手对手、原地左转步等基本动作和舞步，我们就需要将这些元素作为分类的依据。而这些动作和舞步元素的信息，可以通过使用MIPNet姿态估计技术来获得。这种技术可以帮助我们精确地定位舞者的人体关键点，并获取舞者身体各部位的角度信息。然后，我们可以将这些基本舞步的视频信息、人体关键点坐标信息以及身体各部位之间的角度信息用来建立舞蹈竞赛数据库。在进行远程考竞赛时，学生可以选择一种舞蹈类型进行即兴编舞。在实际竞赛中，系统会根据学生竞赛的视频数据，运用MIPNet姿态估计技术定位学生的人体关键点，并计算相关的角度数据。接着，服务端会利用PoseC3D动作识别技术来识别学生的动作。PoseC3D动作识别技术可以根据学生的动作数据，判断出学生正在进行的动作是哪种动作或舞步，以及这种动作的完成程度如何。如果PoseC3D技术判断出的动作概率小于0.85，那么该动作或舞步将被视为学生的即兴发挥。对于这样的动作，将由考官进行人工评分。如果PoseC3D技术判断出的动作概率大于0.85，那么该动作将被视为数据库中的标准动作。然后，系统将会将学生的动作数据与数据库中的模板动作数据进行比较分析，从而得出一个客观的评分。这个评分将基于学生动作的精确度，包括动作的执行流畅性、关键点位置的准确性、身体各部位之间的角度等因素。这种由计算机得出的评分，可以极大地减少人为因素的影响，从而提高评分的公平性和准确性。然而，我们也需要注意到，舞蹈不仅仅是技术的展示，更是艺术的体现。因此，除了对基本动作的标准性进行评价，我们还需要对学生的个性化动作、舞蹈的整体连贯性、表现力等方面进行评价。这部分的评价将由专业的考官进行，他们将根据学生的表演，给出相应的评分。学生的总分将由这两部分组成：一部分是由计算机得出的系统评分，这部分主要评价学生基本动作的标准性；另一部分是由考官给出的人工评分，这部分主要评价学生的个性化动作、舞蹈的整体连贯性等方面。这样的评分系统，不仅能够更科学、公平地评价学生的舞蹈技能，还能够更真实地反映他们的实际水平。它将技术和艺术结合起来，既能够准确地评价学生的技术水平，又能够充分地考虑到学生的艺术创新和表现力。这不仅能够促进学生的技术进步，也能够激发他们的艺术创新精神。总的来说，MIPNet姿态估计和PoseC3D动作识别等技术的出现，为高校国际标准舞蹈竞赛带来了新的可能。它们使得我们可以更加科学、公平和精确地评价学生的表演，从而更好地培养和选拔优秀的舞蹈人才。

5、结语

总体而言，MIPNet姿态估计技术在高校国际标准舞蹈竞赛与教学中的应用，为我们提供了一种新的、科学的教学与评估方式，使得舞蹈教学与评估过程更加公平、精确、高效。它的出现，不仅促进了教学的科学化和标准化，也为高校国际标准舞蹈教学与竞赛的发展创造了新的可能。我们有理由相信，随着这些技术的不断发展和完善，我们的舞蹈教学与竞赛将会更加高效、公平、科学，我们将会培养出更多的优秀舞蹈人才。

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