基于深度神经网络的移动传感器在体育心理检测和预防中的应用

科学领域:

• * 人工智能和机器学习
• * 运动科学和生物力学
• * 物联网 (IoT) 和嵌入式系统

背景情况:

• *目前人类运动捕捉系统的局限性以及对高效处理的需求.
• * 越来越重要的是理解和减轻体育心理疲劳.
• * 在研究中定义和操作体育精神疲劳的挑战.

研究的目的:

• * 为物联网应用提供低功耗,低成本,可编程的神经网络处理器.
• * 开发使用长期和短期记忆网络的人类运动传感器检测方法.
• * 分析和提出解决方案,以检测和减少体育心理疲劳.

主要方法:

• * 为物联网量身定制的可编程神经网络处理器的实施.
• *开发基于长期和短期记忆 (LSTM) 网络的人类运动检测算法.
• * 通过生产机制,外部表现,证据和娱乐措施分析体育心理疲劳.
• * 深度神经网络和移动传感器技术的应用,用于运动员心理状态的识别.

主要成果:

• * 一个新的神经网络处理器,旨在实现基于物联网的高效运动分析.
• *使用移动传感器上的LSTM网络进行人类运动检测的有效方法.
• * 了解导致运动心理疲劳的因素和潜在的干预措施.
• * 探索深度学习和传感器数据,以识别运动员的心理状态.

结论:

• * 拟议的处理器和运动检测方法为基于移动的人类运动分析提供了实用解决方案.
• *这项研究有助于更好地了解和管理体育心理疲劳.
• * 深度神经网络和移动传感器的整合有望提高运动员的监测和表现.