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题名球类运动中人体姿态估计研究进展
被引量:2
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作者
张漫秸
杨芳艳
季云峰
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机构
上海理工大学机械工程学院
上海理工大学机器智能研究院
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出处
《电子科技》
2023年第1期28-37,共10页
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基金
国家自然科学基金(61773083)
上海市浦江人才计划(2019PJC073)。
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文摘
针对单个RGB图像,人体姿态估计通过对人体关键点定位来估计人体的位置和关节点位置。球类比赛是一种快速的运动,用主观观察对运动员的技术合法性进行判决无法避免错误。因此,文中利用基于人体姿态估计的运动员姿态分析技术进行辅助训练和辅助判罚,有效避免了传统系统中由于人的主观判断对运动员姿态的错误定位。目前,针对人体姿态估计的研究被分为基于传统算法和基于深度学习算法两种主要方式。在基于深度学习算法的基础上又分为单人人体姿态检测和多人人体姿态检测。基于深度学习算法的人体姿态估计通过构建神经网络,运用机器学习的方法提取图片特征读取图片信息,并在用于人体姿态估计的主流数据集上进行性能对比和分析。将人体姿态估计应用到球类运动中,为运动员的日常训练提供了一定的科学参考,同时也最大程度上保证了运动员比赛中的公平与公正。
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关键词
人体姿态估计
视频识别
球类运动
关键点定位
特征提取
神经网络
目标检测
辅助训练
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Keywords
human pose estimation
video recognition
ball game
key point positioning
feature extraction
neural network
target detection
supplementary training
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
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