A deep learning-based action recognition and confrontation analysis system for sparring players
Notice bibliographique
Résumé
There is an increasing demand for assisted training techniques in the sport of sparring.In this paper, a sparring multiple recognition and analysis system is designed and fabricated for the movements of sparring sports and used to recognize and analyze the players' technical movements using the collected data and the model built using deep neural networks.The CNN-LSTM network is applied to extract the feature classification of the preprocessed sparring inertia data, and then the DTW algorithm is combined with the spatial distance classification method to realize the matching and recognition of sparring behaviors by stretching and compressing transformations of the time axis, effectively eliminating the distortion error in the time domain and obtaining the similar path with the shortest cumulative distance of the effective matches between different sequences.Experiments on the application of this paper's system were conducted in two groups of sparring players, and after 12 weeks of training intervention, the average confrontation striking speed of the experimental group progressed from 0.36 seconds before the experiment to 0.32 seconds after the experiment, and the average performance of the control group progressed from 0.38 seconds before the experiment to 0.36 seconds after the experiment, which indicates that although the traditional resistance training also has a positive impact on the training effect of sparring training, the training effect of this paper's system is more obvious The systematic training effect of this paper is more obvious.This paper makes an innovative exploration for the combination of sports programs such as sparring and cutting-edge information technology.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».