体育运动视频中的人体行为识别研究与系统实现
这是一篇关于人体行为识别,时空动作检测,时空注意力,智慧体育的论文, 主要内容为随着社会与科学技术的发展,视频已成为当今社会中信息传播的重要媒介,对视频内容的智能分析也成为科研领域中的热门课题。人体行为识别是视频内容理解中的重要研究内容之一,而由于体育运动技术动作的确定性与规范性,同时体育动作的细粒度分类与运动员的快速复杂运动使得其识别更具挑战性,因此体育运动视频中的技术动作识别受到更多关注。在现今体育运动领域中,人工智能赋能体育运动已成为主要发展趋势,基于视频数据对体育运动进行智能分析有着巨大的发展潜力。本论文着眼于体育运动场景,首先对基于视频数据的人体行为识别任务进行深入研究,然后在算法研究基础之上设计并实现了智慧体育运动分析系统。在人体行为识别的算法研究中,针对体育运动场景中人体目标变化大、技术动作复杂多变等挑战,本文提出了一种基于多尺度分离时空注意力机制的时空动作检测方法。该方法通过注意力机制在编码器-解码器的网络架构中渐进地提取并融合时空多尺度特征,能够有效应对体育运动场景中动作识别的挑战,并可进行端到端的训练与推理。同时,时空注意力在时间与空间维度上的分离设计,以及多尺度的编码器解码器结构,均能够有效地降低注意力机制在时空维度下的计算复杂度。在公开数据集上的实验结果也验证了本文所提出算法模型的有效性与优越性。基于体育运动中人体行为识别算法的研究基础,本文设计并实现了一种基于计算机视觉的智慧体育运动分析系统,综合运用多种深度学习算法体育运动视频进行智能分析。系统在前端设计了 Web界面以直观可视化展示视频分析结果,后端则负责请求响应、任务分发、算法调度与数据读写等逻辑功能。对于算法模型与功能,本系统运用虚拟化与微服务技术将其服务化,并构建算法服务中心,通过服务注册与服务发现实现便捷的算法服务调用。通过不同算法功能模块间的灵活搭配,本系统可容易地拓展到多种体育运动场景,以及智慧体育课堂、智能健身娱乐等其他领域中。
个性化体育运动推荐系统的设计与实现
这是一篇关于智慧体育,体育运动,推荐系统,个性化体育运动推荐,系统设计的论文, 主要内容为随着社会的进步,人们越来越注重自身的身体健康状况,在众多的体育运动信息中,运动者如何选择适合自己的体育运动项目是重中之重。基于此认识,本文首先通过调研总结出系统需求以及对各功能模块运作流程的分析,在此基础上设计并实现出一个面向个性化应用特征的体育运动推荐系统,以便于使用运动数据和用户与系统的交互数据,为运动者推荐个性化体育运动。本文主要研究内容如下:第一,本文把用户群体划分为健康群体和患病群体,将基于用户的协同过滤算法和基于内容的推荐算法进行加权融合,使用用户对体育运动的评分数据,为两种群体推荐个性化体育运动。为了确保健康群体和患病群体的健康性,采用Karvonen公式计算出最大、最佳和最低运动强度,以及采用统计学方法为全方位身体锻炼提供科学的参考依据。第二,根据用户生理特征数据的余弦相似度,在推荐结果中给适合运动者的运动项目贴上“荐”标签。针对患病群体,首先构建疾病领域本体,再通过Wu-Palmer算法和基于语义距离概念相似度算法的加权融合,形成基于疾病领域本体的概念相似度算法,最终计算出与运动者疾病相似度高的其他用户群体。第三,在系统实现方面。系统前端采用HTML5技术、CSS样式表、以及Bootstrap框架,以达到良好的用户体验感;服务器端使用了适合于Web开发的Java语言和智能算法计算的Python语言,以及用来处理简单数据源的SSM框架,该框架利于业务的扩展与项目的维护,极大地方便了系统的研发。综合以上理论与技术分析,对个性化体育运动推荐系统进行需求分析、推荐框架设计、功能模块设计、数据库设计、编码实现并运用软件工程中的测试方法对该系统测试,包括功能测试和兼容性测试等。对该系统进行模拟数据实验,结果表明该系统能够达到个性化推荐的良好效果。
个性化体育运动推荐系统的设计与实现
这是一篇关于智慧体育,体育运动,推荐系统,个性化体育运动推荐,系统设计的论文, 主要内容为随着社会的进步,人们越来越注重自身的身体健康状况,在众多的体育运动信息中,运动者如何选择适合自己的体育运动项目是重中之重。基于此认识,本文首先通过调研总结出系统需求以及对各功能模块运作流程的分析,在此基础上设计并实现出一个面向个性化应用特征的体育运动推荐系统,以便于使用运动数据和用户与系统的交互数据,为运动者推荐个性化体育运动。本文主要研究内容如下:第一,本文把用户群体划分为健康群体和患病群体,将基于用户的协同过滤算法和基于内容的推荐算法进行加权融合,使用用户对体育运动的评分数据,为两种群体推荐个性化体育运动。为了确保健康群体和患病群体的健康性,采用Karvonen公式计算出最大、最佳和最低运动强度,以及采用统计学方法为全方位身体锻炼提供科学的参考依据。第二,根据用户生理特征数据的余弦相似度,在推荐结果中给适合运动者的运动项目贴上“荐”标签。针对患病群体,首先构建疾病领域本体,再通过Wu-Palmer算法和基于语义距离概念相似度算法的加权融合,形成基于疾病领域本体的概念相似度算法,最终计算出与运动者疾病相似度高的其他用户群体。第三,在系统实现方面。系统前端采用HTML5技术、CSS样式表、以及Bootstrap框架,以达到良好的用户体验感;服务器端使用了适合于Web开发的Java语言和智能算法计算的Python语言,以及用来处理简单数据源的SSM框架,该框架利于业务的扩展与项目的维护,极大地方便了系统的研发。综合以上理论与技术分析,对个性化体育运动推荐系统进行需求分析、推荐框架设计、功能模块设计、数据库设计、编码实现并运用软件工程中的测试方法对该系统测试,包括功能测试和兼容性测试等。对该系统进行模拟数据实验,结果表明该系统能够达到个性化推荐的良好效果。
体育运动视频中的人体行为识别研究与系统实现
这是一篇关于人体行为识别,时空动作检测,时空注意力,智慧体育的论文, 主要内容为随着社会与科学技术的发展,视频已成为当今社会中信息传播的重要媒介,对视频内容的智能分析也成为科研领域中的热门课题。人体行为识别是视频内容理解中的重要研究内容之一,而由于体育运动技术动作的确定性与规范性,同时体育动作的细粒度分类与运动员的快速复杂运动使得其识别更具挑战性,因此体育运动视频中的技术动作识别受到更多关注。在现今体育运动领域中,人工智能赋能体育运动已成为主要发展趋势,基于视频数据对体育运动进行智能分析有着巨大的发展潜力。本论文着眼于体育运动场景,首先对基于视频数据的人体行为识别任务进行深入研究,然后在算法研究基础之上设计并实现了智慧体育运动分析系统。在人体行为识别的算法研究中,针对体育运动场景中人体目标变化大、技术动作复杂多变等挑战,本文提出了一种基于多尺度分离时空注意力机制的时空动作检测方法。该方法通过注意力机制在编码器-解码器的网络架构中渐进地提取并融合时空多尺度特征,能够有效应对体育运动场景中动作识别的挑战,并可进行端到端的训练与推理。同时,时空注意力在时间与空间维度上的分离设计,以及多尺度的编码器解码器结构,均能够有效地降低注意力机制在时空维度下的计算复杂度。在公开数据集上的实验结果也验证了本文所提出算法模型的有效性与优越性。基于体育运动中人体行为识别算法的研究基础,本文设计并实现了一种基于计算机视觉的智慧体育运动分析系统,综合运用多种深度学习算法体育运动视频进行智能分析。系统在前端设计了 Web界面以直观可视化展示视频分析结果,后端则负责请求响应、任务分发、算法调度与数据读写等逻辑功能。对于算法模型与功能,本系统运用虚拟化与微服务技术将其服务化,并构建算法服务中心,通过服务注册与服务发现实现便捷的算法服务调用。通过不同算法功能模块间的灵活搭配,本系统可容易地拓展到多种体育运动场景,以及智慧体育课堂、智能健身娱乐等其他领域中。
体育运动视频中的人体行为识别研究与系统实现
这是一篇关于人体行为识别,时空动作检测,时空注意力,智慧体育的论文, 主要内容为随着社会与科学技术的发展,视频已成为当今社会中信息传播的重要媒介,对视频内容的智能分析也成为科研领域中的热门课题。人体行为识别是视频内容理解中的重要研究内容之一,而由于体育运动技术动作的确定性与规范性,同时体育动作的细粒度分类与运动员的快速复杂运动使得其识别更具挑战性,因此体育运动视频中的技术动作识别受到更多关注。在现今体育运动领域中,人工智能赋能体育运动已成为主要发展趋势,基于视频数据对体育运动进行智能分析有着巨大的发展潜力。本论文着眼于体育运动场景,首先对基于视频数据的人体行为识别任务进行深入研究,然后在算法研究基础之上设计并实现了智慧体育运动分析系统。在人体行为识别的算法研究中,针对体育运动场景中人体目标变化大、技术动作复杂多变等挑战,本文提出了一种基于多尺度分离时空注意力机制的时空动作检测方法。该方法通过注意力机制在编码器-解码器的网络架构中渐进地提取并融合时空多尺度特征,能够有效应对体育运动场景中动作识别的挑战,并可进行端到端的训练与推理。同时,时空注意力在时间与空间维度上的分离设计,以及多尺度的编码器解码器结构,均能够有效地降低注意力机制在时空维度下的计算复杂度。在公开数据集上的实验结果也验证了本文所提出算法模型的有效性与优越性。基于体育运动中人体行为识别算法的研究基础,本文设计并实现了一种基于计算机视觉的智慧体育运动分析系统,综合运用多种深度学习算法体育运动视频进行智能分析。系统在前端设计了 Web界面以直观可视化展示视频分析结果,后端则负责请求响应、任务分发、算法调度与数据读写等逻辑功能。对于算法模型与功能,本系统运用虚拟化与微服务技术将其服务化,并构建算法服务中心,通过服务注册与服务发现实现便捷的算法服务调用。通过不同算法功能模块间的灵活搭配,本系统可容易地拓展到多种体育运动场景,以及智慧体育课堂、智能健身娱乐等其他领域中。
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