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人工智能賦能體育:計算機視覺在人體運動動作識別中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-10-23 10:08
   正體育運動動作識別是通過在時域上跟蹤一些關(guān)鍵點的運動以記錄人體運動,并轉(zhuǎn)換為可用的數(shù)學方式表達運動的過程,對于競技訓練和全民健身均具有重要意義。傳統(tǒng)的動作識別技術(shù)有機械式、聲學式、電磁式、光學式等。機械式技術(shù)采用外置傳感器和剛性支架,會影響肢體活動。聲學式和電磁式技術(shù)則存在易受外界環(huán)境干擾、有較大時間延遲、測試精度不高等問題。傳統(tǒng)的光學式技術(shù)較為精準,但也存在價格昂貴、數(shù)據(jù)處理耗時較長等不足。近年來,基于加速度計、陀螺儀、磁力計等慣性測量技術(shù)和基于肌電圖的可穿戴技術(shù)發(fā)展迅速,但也存在設(shè)備可能影響運動表現(xiàn)、無法在比賽環(huán)境中使用等局限。

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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2 阿如拉;;淺談動作識別對馬球運動員心理敏捷性的影響[J];內(nèi)蒙古體育科技;2009年02期

3 陳麒;動作識別對運動員心理敏捷性的影響[J];體育學刊;2000年06期

4 漆才杰;戴國斌;;太極(定步)推手動作識別系統(tǒng)的設(shè)計與研制[J];武漢體育學院學報;2015年08期

5 王麗巖;王洪彪;樸忠淑;李安民;;乒乓球運動員發(fā)球動作識別的時間進程及半球效應(yīng):一項ERP研究[J];中國運動醫(yī)學雜志;2014年08期

6 張梅;魏欣;張貴紅;;粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的體育動作識別[J];現(xiàn)代電子技術(shù);2016年19期

7 周帥;張飛云;鄭永權(quán);;基于Kinect采集的武術(shù)動作識別匹配研究[J];自動化技術(shù)與應(yīng)用;2020年03期

8 魏瑤;李安民;;運動員專項動作識別的神經(jīng)效率:來自EEG節(jié)律去同步化和相干性證據(jù)[J];天津體育學院學報;2018年04期

9 楊靜;;體育視頻中羽毛球運動員的動作識別[J];自動化技術(shù)與應(yīng)用;2018年10期

10 王麗巖;李安民;王洪彪;;乒乓球運動員動作識別時的腦電相干性分析[J];體育科學;2013年05期


相關(guān)博士學位論文 前1條

1 王麗巖;運動信息模式結(jié)構(gòu)特征及中樞加工機制[D];上海體育學院;2013年


相關(guān)碩士學位論文 前2條

1 陳永康;基于機器視覺的運動姿態(tài)分析系統(tǒng)研究[D];廣東工業(yè)大學;2019年

2 張一天;球拍類運動的動作識別與軟件實現(xiàn)[D];大連理工大學;2019年



本文編號:2852893

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