基于时空图卷积神经网络的网球底线正手击球动作识别方法

摘要：

网球底线正手击球动作识别由于识别准确度低、识别耗时长,导致识别结果无法为教练纠正运动员动作提供有效参考,提出一个基于时空图卷积神经网络的网球底线正手击球动作识别方法.采集图像,建立动作图像采集的输出模板特征匹配模型,采用帧间差分法处理背景,提取图像对应的形状,表征动作变化形态,构建人体有向时空骨架图,建立时空卷积神经网络,参数化处理时空骨架图,将其嵌入到网络,不断迭代,以此完成基于时空图卷积神经网络的网球底线正手击球动作识别.实验结果表明,所提出的识别方法能够准确识别出运动员的正手击球轨迹,在多个动作识别上有效识别出200个正手击球动作,识别时间仅为1.3 min,该方法满足动作识别需求,具备较好的实际应用价值.

关键词：时空图卷积神经网络、正手、击球动作、识别、网球运动、采集

所属期刊栏目：38

分类号：TP319(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽文达信息工程学院校级基金研究项目XSK2022A07

在线出版日期：2023-02-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：14-20,29