基于物联网的体育训练识别系统的模拟,视频行为分析

科学领域:

• 计算机科学 计算机科学
• 运动科学 运动科学 运动科学
• 生物机械工程 生物机械工程

背景情况:

• 使用物联网 (IoT) 视频进行的人类行为分析,涉及到随着时间的推移分析人体二维特征.
• 行为模式根据身体结构,共同特征,时间特征,局部空间和深度学习方法进行分类.
• 将物联网视频行为分析集成到体育训练中具有显著的潜力,可以提高表现和方法.

研究的目的:

• 探索物联网视频行为分析在体育训练中的应用.
• 引入一种运动识别系统,用于在体育训练环境中准确有效地分析人体运动.
• 为了证明先进的运动识别对改善身体健康和技能学习的影响.

主要方法:

• 利用动态时间扭曲 (DTW) 模式匹配进行运动识别.
• 使用有限态系统来描述联合角的空间特征.
• 确保每个视频和标准运动的低延迟识别.

主要成果:

• DTW模式匹配方法准确地满足了动作识别的低延迟要求.
• 该系统有效地消除了个人差异对运动识别的影响.
• 模式匹配方法可扩展用于识别新的或复杂的运动,形成一个强大的一般运动识别系统.

结论:

• 物联网视频行为分析,特别是DTW模式匹配,为体育训练提供了强大的工具.
• 开发的运动识别系统提高了体育训练的准确性和效率.
• 这项技术有可能显著影响运动员表现的提高和技能发展.