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申请/专利权人：恒鸿达(福建)体育科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法及其应用，其包括以下步骤：采集视频数据样本；对其进行3D人体关键点检测，获得样本人体关键点时间序列；对样本人体关键点时间序列进行帧分割并标注，并将其结果作为训练数据的标签；建立时空图卷积神经网络，使用样本人体关键点时间序列作为训练数据对时空图卷积神经网络进行训练；定义损失函数，通过反向传播更新参数，获得跳绳识别网络模型；以上技术方案采用时空图卷积神经网络训练，定义损失函数，通过反向传播更新时空图卷积神经网络参数，使其能够准确地预测训练数据的标签，使网络模型逐渐学习到正确的跳绳动作分类和识别，提高模型的准确性。
主权项：1.一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：采集视频数据样本；对视频数据样本进行3D人体关键点检测，获得样本人体关键点时间序列S；对样本人体关键点时间序列S进行帧分割并标注，并将其结果作为训练数据的标签记为L；建立时空图卷积神经网络，其包括backbone部分和分割Head部分，所述backbone部分用于时空特征提取，分割Head部分对时空特征提取进行帧分割；使用样本人体关键点时间序列S作为训练数据对时空图卷积神经网络进行训练；定义损失函数，通过反向传播更新时空图卷积神经网络参数，获得跳绳识别网络模型。
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百度查询： 恒鸿达(福建)体育科技有限公司 一种基于时空图卷积分割的跳绳识别网络模型的构建方法及其应用
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