随着国家对游泳运动的大力发展,中国在世界泳坛的地位愈发提升。在蓬勃发展的当下,我国游泳运动员身体素质及技术上的不足逐步显现。为使游泳运动员的竞技水平快速提升,本文提出一种用于专业游泳领域的动作指导系统,让科技为训练赋能,使大多数运动员可以借此加速成长。由于转身动作的好坏对竞赛结果有重大的影响,因此本文设计的动作指导系统主要针对转身动作,运动员游到泳池池壁后,触壁、蓄力、蹬池壁等一系列动作统称为转身动作。经过研究,一个出色的转身动作需要运动员到边前不减速、扭转身体方向的速度快、蹬池壁效率高。从这三点要求出发,经过与专业教练员的沟通,本系统对运动员转身前和转身时,这两个阶段进行检测,其中具体检测的指标有:膝关节夹角、髋关节夹角以及躯干与水平面夹角。通过确定此三个夹角信息,即可判断运动员的动作节奏、幅度等是否标准。游泳场景对于动作捕捉系统的要求较高,如,佩戴动作记录设备会为运动员带来较大的阻力,进而让运动员的技术动作发生变化。因此在分析了现有动作捕捉技术应用在游泳领域的优劣势后,由于光学非标定式动作捕捉系统可进行非接触式测量且使用门槛低,因此本系统选择了光学非标定式动作捕捉系统,即使用图像处理的方式进行动作捕捉。为了能够准确得检测运动员的关键位置信息,本文分别对图像的灰度化、去噪、边缘检测环节进行了实验,从以上各环节中选取了多种实现方法并实际应用到游泳领域的图像处理中,通过比对的方式敲定适合在游泳领域使用的图像处理方法。针对处理后图像,使用霍夫直线检测定位运动员的关键位置,进而计算出以上三个夹角的角度。为精准定位运动员游泳动作的问题,对八位陕西省高水平运动员的转身动作进行观测,建立标准数据,通过被观测者的数据与标准数据的比对,即可定位被观测者转身动作的问题,进而给出针对性优化建议。为让用户对自己的动作有更清晰的了解,对动作标准性的提高有更量化的感知,本系统的评估算法在给予用户优化建议后,给予用户一个量化的动作评分。为让更多的运动员使用本系统改善转身动作、降低本系统的使用门槛,本文最后搭建了基于Open CL技术的动作指导系统,由于FPGA能进行流水线运算,实时性较强,因此选择在FPGA开发板上(DE10-Nano)实现本系统。本文从软硬件两个层面简要说明搭建过程后,在开发板上展现本系统的运行结果。