[发明专利]一种基于深度学习的足球动作评估方法与系统有效
| 申请号： | 201910143782.7 | 申请日： | 2019-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN109948459B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 邹凯;尹明;黄伟填;曾弈秋 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的足球动作评估方法，包括以下步骤：S1：制定各种足球动作的类别标准动作的标准模板；S2：利用摄像头采集足球训练、比赛的运动视频；S3：处理运动视频中的视频数据，得到足球动作类别；S4：用S3得到的足球动作类别匹配标准模板中该足球动作类别的标准动作，并输出与标准动作的差异。本发明提出一种人体姿态估计模型减少了基于深度学习的人体姿态估计模型冗余，加快了人体姿态估计模型对视频帧的人体骨骼关键点提取的运算速度，减少了运算时间，采用骨骼点图结构来构造具有时空信息的骨骼数据，对于足球中局部肢体动作的动作具有很好的表征，识别率提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 足球 动作 评估 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的足球动作评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：制定各种足球动作的类别标准动作的标准模板；S2：利用摄像头采集足球训练、比赛的运动视频；S3：处理运动视频中的视频数据，得到足球动作类别；S4：用S3得到的足球动作类别匹配标准模板中该足球动作类别的标准动作，并输出与标准动作的差异。
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