基于视频的篮球球队员行为预测研究

摘要：

在信息化背景下,为了进一步提升篮球运动员的训练水平,应用篮球运动视频图像进行分析处理是当前研究的重点.针对当前篮球运动员视频分析的需求,利用篮球运动传球的特点,提出一种基于改进RBF网络的队员行为预测方法.对RBF网络进行了分析,在RBF分析的基础上,分别对网络层数、隐含层神经元个数等进行调整和优化,以提高其泛化和学习能力,并且给出运动员行为预测模型.以NBA7场比赛视频作为分析基础,采用改进RBF对运动员的行为进行预测,并将预测结果与传统的预测结果比较,结果表明:改进算法的优势,进而为当前篮球训练提供了一种更为科学的方法.

关键词：视频图像、RBF算法、高斯函数、行为预测

所属期刊栏目：34

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：宝鸡文理学院科研重点资助项目ZK2017005

在线出版日期：2019-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：31-33,40