【摘 要】
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本文研究了计算机视觉辅助开展乒乓球训练中的乒乓球击球动作识别问题。基于骨骼关键点方式的动作识别算法,只对人体骨骼点的时空信息进行学习,可以去除环境、光线等干扰因素。通过摄像机采集了正手击球、反手击球、正手拉球、反手拉球和非击球动作5类动作在内的体育运动视频,使用OpenPose提取18个人体骨骼关键点,构建了乒乓球击球骨骼点数据集。根据乒乓球击球核心力量区域对ST-GCN网络的卷积核进行调整,最终训练模型的击球动作精准度可以达到98%;并在文章创建数据集之外的乒乓球击球动作视频上进行了泛化测试,对比ST-
【机 构】
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大连民族大学大数据应用技术国家民委重点实验室,大连民族大学计算机科学与工程学院,大连民族大学机电工程学院
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本文研究了计算机视觉辅助开展乒乓球训练中的乒乓球击球动作识别问题。基于骨骼关键点方式的动作识别算法,只对人体骨骼点的时空信息进行学习,可以去除环境、光线等干扰因素。通过摄像机采集了正手击球、反手击球、正手拉球、反手拉球和非击球动作5类动作在内的体育运动视频,使用OpenPose提取18个人体骨骼关键点,构建了乒乓球击球骨骼点数据集。根据乒乓球击球核心力量区域对ST-GCN网络的卷积核进行调整,最终训练模型的击球动作精准度可以达到98%;并在文章创建数据集之外的乒乓球击球动作视频上进行了泛化测试,对比ST-
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