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申请/专利权人:李孜轩
摘要:本发明公开了基于卷积神经网络的幼儿体适能动作标准识别评价方法,属于人工智能、计算机视觉和动作识别技术领域,针对了现有幼儿体适能动作评价依赖于人工观察和记录,不仅效率低下,还易受到主观因素的影响的问题,包括实时采集幼儿进行体适能训练时的视频数据,对采集到的视频数据进行预处理,基于OpenPose模型提取视频中多人的关键点信息,并将其转换为图结构,基于ShiftGraph卷积网络对图结构进行处理,使用TEA卷积网络捕捉关键节点,并输出轨迹数据,构建32类体适能动作标准轨迹库,将输出轨迹数据与动作标准轨迹库进行比对,得出评估分数;本发明实现了对多人复杂动作识别,识别速度提升,提高了评价的准确性和客观性,减少了人工评估的主观误差。
主权项:1.基于卷积神经网络的幼儿体适能动作标准识别评价方法,其特征在于,包括:实时采集幼儿进行体适能训练时的视频数据;对采集到的视频数据进行预处理;基于OpenPose模型提取视频中多人的关键点信息,并将其转换为图结构;基于ShiftGraph卷积网络对图结构进行处理;使用TEA卷积网络捕捉关键节点,并输出轨迹数据;构建32类体适能动作标准轨迹库;将输出轨迹数据与动作标准轨迹库进行比对,得出评估结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 李孜轩 基于卷积神经网络的幼儿体适能动作标准识别评价方法
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