【摘 要】
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针对传统运动训练方式严重依赖教练人工指导的问题,文中将体感识别技术应用于运动训练辅助系统的设计中,以实现运动训练智能化.该运动训练辅助系统采用Kinect V2作为实时动作采集传感器,使用分隔策略将人物从运动场所背景中分离出来,从而降低数据的计算量.通过将人体简化为18个骨骼关节降低动作识别的复杂度,并使用多目标跟踪算法来捕捉关节点位置数据.利用VGG卷积神经网络将二维关节数据转换成人体姿态图,将不同时刻的人体姿态图作为堆叠模型的训练样本,以监督学习的方式进行训练和参数优化,得到运动训练实时动作识别模型.
【机 构】
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西安交通大学城市学院,陕西西安710018
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针对传统运动训练方式严重依赖教练人工指导的问题,文中将体感识别技术应用于运动训练辅助系统的设计中,以实现运动训练智能化.该运动训练辅助系统采用Kinect V2作为实时动作采集传感器,使用分隔策略将人物从运动场所背景中分离出来,从而降低数据的计算量.通过将人体简化为18个骨骼关节降低动作识别的复杂度,并使用多目标跟踪算法来捕捉关节点位置数据.利用VGG卷积神经网络将二维关节数据转换成人体姿态图,将不同时刻的人体姿态图作为堆叠模型的训练样本,以监督学习的方式进行训练和参数优化,得到运动训练实时动作识别模型.经过测试和数据分析证明,文中所提的系统设计方案具有较好的鲁棒性与实用性.
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